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GPU（图形处理器）计算的发展历史
图形芯片最初用作固定功能图形管线。随着时间的推移，这些图形芯片的可编程性日益增加，在此基础之上 NVIDIA?（英伟达?）推出了第一款 GPU（图形处理器）。1999-2000 年间，计算机科学家，与诸如医疗成像和电磁等领域的研究人员，开始使用 GPU（图形处理器）来运行通用计算应用程序。他们发现 GPU（图形处理器）具备的卓越浮点性能可为众多科学应用程序带来显著的性能提升。这一发现掀起了被称作 GPGPU（GPU（图形处理器）通用计算）的浪潮。
此处需要解决的问题为 GPGPU 要求使用图形编程语言来对 GPU（图形处理器）进行编程，如 OpenGL 和 Cg 等。开发人员需要使其科学应用程序看起来像图形应用程序，并将其关联到需要绘制三角形和多边形的问题。这一方法限制了 GPU（图形处理器）的卓越性能在科学领域的充分发挥。
NVIDIA?（英伟达?）认识到了让更多科学群体使用这一卓越性能的强大优势，决定投资来修改 GPU（图形处理器），使其能够完全可编程以支持科学应用程序，同时还添加了对于诸如 C 和 C++ 等高级语言的支持。此举最终推动诞生了面向 GPU（图形处理器）的 CUDA 架构。
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