ソフトウエアと組み合わせ，汎用演算が可能に

　コンピューターグラフィックスでは，リアルな映像生成のために光のシミュレーションが必須です。最も有名なのがレイトレース法で，カメラから光線（レイ）を飛ばして，その物体がどういうものかを見ます。そこでは，光線を無数に飛ばさなくてはならず，数百万，数千万のレイの衝突を計算するのに，膨大な時間がかかってしまい，リアルタイムでは使えません。けれども，1本1本のレイの計算は独立しているので，並列に処理をしても問題はありません。そこで，GPUを使うことで処理が高速化され，リアルタイムで表現することができます。
　このように，3次元処理に使われてきたGPUを汎用計算で使えるようにしたものがGPGPU（General-Purpose Computing on GPU）です。GPGPUは2000年前半から研究が行われてきましたが，2007年にそのためのソフトウエアライブラリである「nVidia CUDA」がリリースされてから，大きな注目を集めるようになりました。GPGPUではレイを演算する処理を他の汎用計算に置き換えることで，さまざまな処理を行います。特に，同じ演算が繰り返し行われる処理で大きな力を発揮するため，流体計算や気候，天体などのシミュレーションを行うスパコンや暗号解読，音声処理，画像処理に使われています。
　GPUのハードウエアには，nVidia社製のPC搭載用で比較的安価な「GeForceシリーズ」とスパコン用で高価な「Teslaシリーズ」，AMD/ATI社の「Randeonシリーズ」「Fire Streamシリーズ」があります。また，ソフトウエアには「nVidia CUDA(Compute Unified Device Architecture）」と「OpenCL」，マイクロソフト独自でDirectX11用の「DirectX Compute」があります。CUDAはnVidiaGPU専用で，C/C++言語を拡張したもので，現在最も普及しています。OpenCLはApple社による提案で始まり，標準化団体によって制定されたもので，Nvidia以外のGPU用のものです。
　CUDAは軽量スレッドを用いたマルチスレッドの並列化で，専用ハードウエアにより数千単位のスレッドの作成とスケジューリングを高速実行します。データレベルの並列性をもとにした並列化が一般的で，大規模配列に対して，ほぼ同列の処理を適用します。処理の最小単位はスレッドで，スレッドをまとめたスレッドブロック，全スレッドブロックの集合であるブロックで，スレッド全体を階層的にまとめて管理します。

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