1. Parallelle verwerkingskracht: GPU's bevatten duizenden kleinere, eenvoudigere kernen, geoptimaliseerd voor het tegelijkertijd uitvoeren van dezelfde bewerking op veel datapunten (SIMD - Single Instruction, Multiple Data). Dit staat in contrast met CPU's, die doorgaans minder, krachtigere kernen hebben die zijn ontworpen voor complexere, sequentiële taken. Voor problemen die kunnen worden geparallelliseerd – zoals beeldverwerking, wetenschappelijke simulaties, machinaal leren – bieden GPU’s een aanzienlijk snelheidsvoordeel.

2. Hoge geheugenbandbreedte: GPU's beschikken over een aanzienlijk hogere geheugenbandbreedte dan CPU's. Dit betekent dat ze snel toegang kunnen krijgen tot grote datasets en deze kunnen verwerken, een cruciale factor bij veel rekenintensieve taken. De snellere gegevensoverdracht vermindert knelpunten en versnelt de algehele berekening.

3. Gespecialiseerde hardware: GPU's bevatten gespecialiseerde hardware-eenheden die zijn geoptimaliseerd voor specifieke bewerkingen die vaak voorkomen bij computertaken. Ze hebben bijvoorbeeld speciale eenheden voor matrixvermenigvuldiging, wat van fundamenteel belang is voor veel machine learning-algoritmen. Deze gespecialiseerde eenheden verbeteren de efficiëntie van deze operaties aanzienlijk.

4. Geoptimaliseerde software en bibliotheken: De wijdverbreide acceptatie van GPGPU heeft geleid tot de ontwikkeling van geavanceerde softwarebibliotheken en raamwerken (zoals CUDA, OpenCL, ROCm) die het proces van het programmeren van GPU's voor algemene berekeningen vereenvoudigen. Deze bibliotheken abstraheren veel details op laag niveau, waardoor het voor ontwikkelaars gemakkelijker wordt om de kracht van GPU's te benutten.

5. Kosteneffectiviteit: Hoewel high-end GPU's duur kunnen zijn, bieden ze een veel kosteneffectievere oplossing voor bepaalde rekenintensieve taken dan het opschalen van CPU-gebaseerde clusters. Een enkele, krachtige GPU kan in specifieke toepassingen vaak beter presteren dan een cluster CPU's.

Voorbeelden van prestatieverbeteringen:

* Diep leren: Het trainen van neurale netwerken omvat enorme matrixoperaties, waardoor GPU's cruciaal zijn voor het versnellen van het trainingsproces.

* Wetenschappelijke simulatie: Simulaties zoals vloeistofdynamica, weersvoorspellingen en moleculaire dynamica profiteren aanzienlijk van de parallelle verwerkingsmogelijkheden van GPU's.

* Beeld- en videoverwerking: Taken zoals het filteren van afbeeldingen, het coderen/decoderen van video's en algoritmen voor computervisie zijn in hoge mate parallelleerbaar en draaien veel sneller op GPU's.

* Financiële modellering: Risicobeoordeling, optieprijzen en andere complexe financiële berekeningen kunnen worden versneld met behulp van GPGPU-technologie.

Het is echter belangrijk op te merken dat niet alle rekenproblemen profiteren van GPGPU-versnelling. Taken die inherent opeenvolgend zijn of een complexe besturingsstroom vereisen, leveren mogelijk geen significante prestatiewinst op, en de overhead van het overbrengen van gegevens van en naar de GPU kan soms opwegen tegen de voordelen van parallelle verwerking. De effectiviteit van GPGPU hangt af van de aard van het probleem en het vermogen om de werklast efficiënt te parallelliseren.