怎样用显卡进行程序计算
gpu跑的是对应的gpu指令，并不是什么语言，cpu也一样。
所有语言一样是要被编译成对应平台的机器指令。或者用解析器执行时转换成机器指令。python做深度学习，要做gpu加速，底层还是要通过编译器转换成gpu指令。所用的工具一般是CUDA,Opencl,DirectCompute.
使用CUDA就是把C/C++代码编译成GPU的指令。再配合其他API调用代码，只能用在Nvidia的GPU。
OpenCL跟DirectCompute是不分显卡的。只要显卡硬件支持通用计算，实现了该驱动。CL的kernel是一种类C的语言。最终会被编译成GPU指令。至于C++ Java也可以做的，也只是调用编译好的Kernel。往里面拷贝数据，穿参数。让GPU计算完后，CPU再取回数据。
GPU计算一般是面向大型的统一的数据，所谓统一就是数据类型都是一样的。就是固定类型，大小的数组。因为是SIMD/SIMT，适合做简单的计算。对每个数据单元的处理是一样的，不适合有复杂条件跳转的逻辑。所以GPU加速使用场景比较有限。
另外的SIMD指令加速，对于小型的数据，可以优先考虑。因为GPU加速，可能需要内存拷贝，使用开销相对较大。用SIMD的话，直接就是用CPU的特殊指令MMX SSE AVX加速。Java应该会有对应的包，C++用Intrinsic头文件。
一个大型游戏的运行过程中，cpu和gpu分别起到了什么作用
CPU进行对游戏文件的解析， 做出各种命令控制（CPU本来就是控制器），而图形等命令则最后到达显卡，让GPU计算图形，光照等等。当然CPU和GPU同时支持对游戏中的物理进行计算。
CPU:是处理数据的，CPU是物理运算。
GPU:是把设计好的物理图象打包，要用时、直接调用。
GPU是帮CPU处理图像和特效方面的数据的，主板是用来承载硬件，让每一个硬件连在一起分工合作的。
CPU作为整个系统的中枢神经，也有极为重要的地位。CPU在3D游戏中所起的作用，就是对三维场景进行设计,显卡生成的每一个点都是由CPU规定。此外,CPU还要负责诸如游戏数据处理等工作,负担丝毫不亚于显卡。需要注意的是,如今的显卡GPU已经具备了相当的处理能力,可以有效减轻CPU的负担。然而,从另一个角度来看,CPU又可以模拟GPU 的操作,使两者之间形成互补。
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西瓜乄四哥
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CPU:是处理数据的，CPU是物理运算。
GPU:是把设计好的物理图象打包，要用时、直接调用。
GPU是帮CPU处理图像和特效方面的数据的，主板是用来承载硬件，让每一个硬件连在一起分工合作的。
CPU作为整个系统的中枢神经，也有极为重要的地位。CPU在3D游戏中所起的作用，就是对三维场景进行设计,显卡生成的每一个点都是由CPU规定。此外,CPU还要负责诸如游戏数据处理等工作,负担丝毫不亚于显卡。需要注意的是,如今的显卡GPU已经具备了相当的处理能力,可以有效减轻CPU的负担。然而,从另一个角度来看,CPU又可以模拟GPU 的操作,使两者之间形成互补。
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