適合分野
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/27 00:17 UTC 版)
GPGPUで性能が向上するアプリケーションの例として、下記が挙げられる。 数値計算シミュレーション分子動力学法、格子ボルツマン法 物理シミュレーション 流体計算・気候シミュレーション 天体シミュレーション 暗号解読暗号通貨の採掘 音声処理 CT再構築 データベース処理 市況分析 機械学習（ニューラルネットワークなど行列計算によるもの）ディープラーニング 最適化問題（DRAMにコアレスアクセスするもの） 実際の演算内容としては、行列演算、配列のリダクション、およびフーリエ変換などが挙げられる。 変わった例ではカスペルスキー・ラボが現在[いつ?]Radeon HD 2900で行っている実証試験として、GPUのパワーを使ってセキュリティソフトによる大まかなセキュリティチェックを行う機能を開発している。これによりCPUへの負担を減らすことができるとしている。 一方で、大量の条件分岐が伴う創薬研究や遺伝子解析のような用途にはスカラー計算機が適しており、ベクトル計算機やGPGPUベースの計算機には向かないとされている。
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