Как графический процессор ускоряет обработку параллельных задач в компьютерных системах?

Графический процессор (GPU) ускоряет обработку параллельных задач в компьютерных системах благодаря нескольким особенностям архитектуры: 24

• Параллелизм данных. 1 Задачи разбиваются на более мелкие сегменты данных, которые обрабатываются одновременно. 1
• Использование подхода SIMD. 1 В этой архитектуре инструкция выполняется для нескольких объектов данных одновременно. 1 Такой выбор конструкции повышает эффективность обработки параллельных рабочих нагрузок. 1
• Большая пропускная способность памяти. 4 По сравнению с универсальными процессорами, GPU имеет более быструю графическую память, что важно для параллельных расчётов, оперирующих огромными потоками данных. 4
• Конвейерная обработка данных. 2 При запросах к памяти не происходит приостановки вычислений. 2 В то время, когда один из потоков ожидает данных из памяти, GPU может выполнять вычисления другого потока без ожидания и задержек. 5
• Использование большого количества исполнительных блоков. 5 В GPU их легко загрузить, в отличие от последовательного потока инструкций для CPU. 5

Благодаря этим особенностям GPU может обрабатывать несколько тысяч потоков, одновременно исполняющихся чипом и требующих высокой пропускной способности памяти. 5