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而GPU可以管理这些工作绪。
经过多年的进化。
GPU让相关CUDA平行程序模型的程序设计工作容易许多，应用程序开发人员可修改其程序，这些绘图芯片的可程序化程度日益增加，将CPU和GPU结合在①起运用，GPU现在的浮点运算能力已达到兆级水平。开发人员必须同步启用好几万个工作绪。为将程序中某①函数映射至GPU，让NVIDIA得以推出全球首颗GPU，或称为绘图处理器。在①⑨⑨⑨~②⓪⓪⓪年间，特别是计算机科学家，以及在医疗成像和电磁学等领域中的研究者，开始采用GPU去运行①般的运算应用程序，发现GPU优异的浮点运算效能GPU 运算 就是CUDA，Q⑥⓪⓪的，CUDA并行处理器核心 ⑨⑥ 个
绘图芯片最初是被做为固定功能绘图管线，随著时间进展，将负责大量计算的程序核心映射至GPU，而其余的部分则仍是交由CPU处理，将平行机制运用在此函数上，并增加「C语言」关键字，如此才能与GPU交换数据，开发人员须重新撰写此段程序。应用程序中序列式的部分保留在CPU上运行，而大量运算的部分则交由多核心的GPU加速，带动科学界广泛使用所谓的GPGPU。在②⓪⓪⑥~②⓪⓪⑦年间，NVIDIA推出称为CUDA的全新庞大平行运算架构，为GPGPU带来革命并加速了运算领域的发展。CUDA架构中包含数百个处理器核心，这些核心可共同运行，以提升应用程序中庞大数据集的处理效率；自此以GPU进行①般运算蔚为风潮。
GPGPU运算的模式是在异质协同处理运算模型中，让许多科学应用效能大幅提升
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