GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)는 그래픽 처리 장치(GPU)를 사용하여 일반적인 컴퓨팅 작업을 수행하는 기술이다. 전통적으로 GPU는 그래픽 렌더링에 최적화되어 있었지만, GPGPU는 이러한 강력한 병렬 처리 능력을 활용해 비디오 게임이나 그래픽 응용 프로그램 이외의 다양한 계산 작업에 적용하는 것을 가능하게 한다.

GPGPU는 대규모 데이터를 동시에 처리할 수 있는 능력 덕분에 과학적 시뮬레이션, 머신 러닝, 이미지 처리, 금융 모델링 등 다양한 분야에서 활용된다. GPU는 수천 개의 코어를 가지고 있어 다수의 스레드를 동시에 실행할 수 있으며, 이로 인해 CPU에 비해 특정 유형의 작업에서 더 높은 성능을 발휘할 수 있다.

GPGPU 프로그래밍을 위해 CUDA(Compute Unified Device Architecture)와 OpenCL(Open Computing Language) 같은 프로그래밍 모델이 널리 사용된다. CUDA는 NVIDIA에서 개발한 프레임워크로, C 언어에 기반한 매우 유연한 API를 제공하여 GPU에서의 병렬 처리 작업을 용이하게 한다. OpenCL은 여러 하드웨어 플랫폼에서 사용할 수 있는 개방형 표준으로, 다양한 제조사의 GPU 및 CPU에서 실행할 수 있는 코드를 작성할 수 있게 해준다.

GPGPU는 데이터 병렬성이 높은 각각의 계산을 다룰 때 특히 유용하며, 이로 인해 과학적 계산, 데이터 분석, 영상처리 등의 분야에서 혁신적인 발전을 이루었다. 이러한 기술의 발전은 인공지능(AI) 및 머신 러닝 분야에서도 큰 영향을 미치고 있으며, 급속한 연산 속도로 대량의 데이터셋을 처리하는 데 기여하고 있다.