GPU（graphical processing unit）是显卡内用于图形处理的器件。和CPU相比，CPU是串行执行，而GPU是多个核并行执行。GPU是一个高性能的多核处理器，有很高的计算速度和数据吞吐率。在GPU上的运算能获得相对于CPU而言很高的加速比。第一、第二代GPU出现的时候，GPU不是可编程的[4]。当第三代GPU出现的时候，GPU开始用于图形编程，研究者们给GPU烧制程序，进行图像处理。GPU的并行流处理能力吸引了并行计算的研究者，研究者们借助图形编程的概念，把计算操作转化成图形纹理操作。这个时候GPU计算，需要对图形概念有比较深的了解，编程比较复杂。第四代GPU以NVIDIA的GeForce系列显卡为代表，开始提供专门用于通用计算的技术，并且出现了CUDA[17]、openCL[6]等基于c语言的通用编程语言。GPU用于并行计算的技术称为GPGPU（general purpose GPU）[4]。GPGPU涉及的范围很广，包括了几何计算、蛋白质模拟、优化计算、偏微分方程等