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GPGPU是CPU和圖形處理單元的工作。我繼續以劇集的形式發展這個主題，也可以在我們在秘魯和哥倫比亞的其他西班牙語部落格中關注。這個主題擴展的原因最終在於在日益強大的專用伺服器上思考、設想和執行這些技術，以符合我們時代和人工智慧的需求。最初，資料只是沿著一個方向從中央處理單元 (CPU) 傳遞到圖形處理單元 (GPU)，然後傳遞到顯示裝置。
然而，隨著時間的推移，GPU 對於儲存先是簡單的資料結構，然後是複雜的資料結構變得有價值，這些資料結構回到分析影像的CPU，或以視訊卡可以表示的2D 或3D 格式表示的一組科學數據。

管道-GPGPU由於 GPU 可以存取每個繪製操作，因此它可以透過這些方式快速解析數據，而 CPU 必須更慢地輪詢每個像素或數據元素，因為 CPU 與其叢集之間的存取速度較慢。 （或者在更糟糕的情況下，硬碟）比 GPU 和顯示卡慢，後者通常包含少量、更昂貴且存取速度更快的記憶體。
以紋理或其他易於讀取的 GPU 形式的形式將要主動分析 哥斯大黎加 whatsapp 數據 的資料集部分傳輸到 GPU 內存，可以提高速度。 GPGPU 設計的顯著特徵是能夠從 GPU 雙向傳輸訊息；一般來說，兩個方向的資料吞吐量理想情況下都很高，進而對特定高使用率演算法的速度產生乘數效應。

GPGPU 管道可以提高特別大的資料集和/或包含 2D 或 3D 影像的資料的效率。它用於複雜的圖形管道以及科學計算；在具有大數據集（例如基因組作圖）或二維或三維分析有用的領域中更是如此，特別是在當前生物分子的分析、蛋白質和其他複雜有機化學化合物的研究中。這樣的管道還可以大大提高影像處理和電腦視覺等領域的效率；以及一般的並行處理。一些高度優化的管道在高使用率任務上的加速速度是原始基於 CPU 的管道的數百倍。