GPU自开放自编程后，其应用范围就越来越广，除了现在最受瞩目的AI应用外，仍有许多领域会需要通过GPU缩短计算时间。不论是科学运算中，解决有限元素分析的求解问题，或是生物工程进行DNA比对，甚至设计师通过软件将完成的CAD模型以光线追踪技术进行加速渲染。由于这些应用使用到大量的数据进行运算，通过GPU硬件及相关以CUDA为基础的算法结合，皆可大幅缩短结果出炉的时间。GPU这么香？？？
如何通过GPU达到加速效能？？？
流体力学模拟、场景物理渲染、即时的火焰和烟雾模拟…这些应用可以迅速完成运算，其实依赖的不只是GPU，还有驱动其运算的CUDA。
CUDA全名为：统一计算架构（Compute Unified Device Architecture），自2007年推出1.0版本后，目前已到10.2版本。简单来说，就是实现开发者和GPU沟通的一种桥梁，通过CUDA的技术让熟悉各种程序语言的开发者，能够通过程序撰写将算法通过GPU进行加速。
利用GPU加速的基本原理其实很简单：
主机上有负责存取数据的内存（RAM）及负责进行运算的CPU，而GPU上也同样有负责存取数据的内存和负责进行运算的GPU芯片（如下图）。在程序中主要流程都会由CPU进行控制及分配资源，当某一段程序要通过GPU进行加速时，可通过CUDA算法先将数据从主机内存复制到GPU内存，接着第二步CPU会呼叫GPU开始进行计算，计算完成后CPU又指派GPU将存放在GPU内存中的计算结果回传至主机内存，如此一来GPU加速的流程就完成了。
GPU运算流程
GPU和CPU本质上有很大的不同，CPU具有较大的缓存（cache）和较快的计算核心，可以处理较复杂的运算。
然而GPU不具备这样的条件，缓存较小且单核心计算速度也没有CPU快，只是取而代之的GPU具有大量的计算核心（通称CUDA Core），故其优势在于适合进行同时间的大量运算。一颗顶级的CPU核心数量可达56核心（Intel Xeon Platinum 9282），计算线程（Threads）达112，但低阶的GPU（如Quadro P620）的核心数就有512（GPU的核心数等于计算线程数量）。
当然这不代表GPU比CPU厉害，而是表示两者适合的计算类型不同。而GPU核心数量多的特点，也需要配合其平行化计算方式，才能将其优点发挥出来，所以由下图可知，GPU在计算时所有核心可高度平行进行计算，而CPU则是以顺序性（sequential）的方式进行计算。GPU是专为图像处理所需的计算密集、高度并行计算设计的。上述应用，都具有计算数据量大且可高度平行化的特性，也就最适合使用GPU来计算。
CPU和GPU设计架构及计算特性
使用GPU进行加速运算方法主要有三大类：
使用商业软件包
使用开源或官方函数库
自行编程CUDA
第一项种类繁多，其中又以有限元素分析领域最多，此领域相关计算包含流体力学分析、热传导分析、电磁场分析或应力分析等等应用。由于范围涵盖IC设计、建筑设计、甚至许多交通工具或化工厂也需通过这类软件进行仿真分析，故开发这类软件有很大的商业价值。
NVIDIA官方常见的如矩阵计算函数库cuBLAS、频率分析函数库cuFFT、深度学习函数库cuDNN等等，但也可从如GitHub社群上搜寻。上述两项也可参考NVIDIA官方收录的「GPU-ACCELERATED APPLICATIONS」，内容已将各领域可使用GPU的软件或套件收录并提供简介，让开发者可容易找到合适的应用套件。
第三项就必须通过程序语言进行CUDA撰写，不过依照程序语言不同，能够操控的自由度也不相同，其中较底层的程序语言C/C++或Fortran属于自由度最高的程序语言，可利用程序语言控制GPU计算，甚至可针对本机内存与GPU内存数据传输进行优化。其次则为Python，Python也是现今最主流进行人工智能应用开发的程序语言。实现的方式包含PyCuda或是使用Numba函数库，PyCuda的使用者还是需要在核心程序撰写CUDA C，当然其效能几乎也等同于撰写CUDA C的效能，而Numba则是通过装饰器（decorator）于函数声明，并使用函数签名（function signature）完成呼叫CUDA的设定。此外，Java、R、C#等也都可以支持CUDA，但都不如C/C++或Fortran直接。
