GPU 是并行編程模型，和CPU的串行編程模型完全不同，導致很多CPU 上優秀的算法都無法直接映射到GPU 上，并且GPU的結構相當于共享存儲式多處理結構，因此在GPU上設計的并行程序與CPU 上的串行程序具有很大的差異。

GPU主要采用立方環境的材質貼圖、硬體T&L、頂點混合、凹凸的映射貼圖和紋理壓縮、雙重紋理四像素256 位的渲染引擎等重要技術。由于圖形渲染任務具有高度的并行性，因此GPU可以僅僅通過增加并行處理單元和存儲器控制單元便可有效的提高處理能力和存儲器帶寬。

GPU設計目的和CPU截然不同

CPU是設計用來處理通用任務，因此具有復雜的控制單元；

而GPU主要用來處理計算性強而邏輯性不強的計算任務，GPU中可利用的處理單元可以更多的作為執行單元。

因此，相較于CPU，GPU在具備大量重復數據集運算和頻繁內存訪問等特點的應用場景中具有無可比擬的優勢。

使用GPU有兩種方式

一種是開發的應用程序通過通用的圖形庫接口調用GPU設備；

另一種是GPU自身提供API編程接口，應用程序通過GPU提供的API編程接口直接調用GPU設備。