General Purpose Processing on Graphic Processing Unit.

Parfois écrit GPGP, ou GP².

Il s'agit de l'utilisation d'un GPU, qui d'ordinaire ne s'occupe que de la 3D, pour effectuer des calculs massivement parallèles, d'habitude effectués sur les CPU.

Les GPU sont des processeurs qui peuvent exécuter une plus petite action un très grand nombre de fois en parallèle, alors que les CPU sont prévus pour exécuter de longs et complexes calculs en série.

Les premières solutions de GPGPU datent des GeForce 5000, grâce aux shaders. Mais programmer des shaders pour certains calculs était plus qu'ardu, vu que les données doivent être converties en images avant de pouvoir être traitées de la sorte. Ces solutions n'ont donc pas eu beaucoup de succès. Plus récemment, DirectX a proposé du GPGPU, dans une version très semblable à celle des shaders, avec des compute shaders, dans sa version 11.

Cela dépend uniquement du type d'application. Une application qui n'est pas parallélisable verra ses performances diminuer fortement avec le GPGPU, tandis qu'une application fortement parallélisable les verra augmenter jusqu'à 200 fois.

Cela fait grandement changer les habitudes de programmation : autrefois, les architectures aussi parallèles que les GPU modernes étaient extrêmement chères, elles étaient donc peu utilisées. L'avènement du GPGPU devrait faire changer la donne, vu que les GPU sont très bon marché, et qu'on peut les mettre à jour très facilement.

Pour donner un ordre d'idée, pour de la compression de flux vidéo (un genre d'opération qui plaît aux GPU), TMPGEnc, grâce à CUDA, peut aller jusqu'à 8 fois plus vite que sur un CPU haut de gamme. Cependant, le gain avec une puce graphique bas de gamme ne s'élève qu'à une rapidité améliorée de 50 %. Pour un système de recherche de mot de passe perdu, la vitesse peut être montée d'un facteur 15. Plus spectaculairement, un calcul de densité mélange peut être accéléré 170 fois !