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以下资料仅供参考，与本公司服务无：
代码，但是ATI和NVIDIA经过长期改进其内部架构已经使得
GPU可以较为效地运行分支、循环等复杂代码。同时因为GPU属于并行机范畴，相同的运算可以应用到每个数据元素的时候，它们可以达到
好的性能。在CPU编程环境中，写出每个输入数据元素有不同数量的输入的程序很容易，但在GPU这种并行机上还是有不少麻烦。 通用的数据结
构正是GPU编程的较大困难之一。CPU程序员经常使用的数据结构如列表和树在GPU身上并不容易实现。GPU目前还不允许任意存储器访问，而且
GPU运算单元的设计为主要操作是在表现位置和颜色的四维向量上。 不过这些并不能阻挡GPU编程的加速发展，因为GPU不是真的为通用计算而
设计的，需要一些努力才能让GPU速地服务通用计算程序。这些努力前些年是程序员而单独实现的，而随着ATI和NVIDIA开始看到性能计算
市场的硬件需求，我们看到无论是Fermi架构添加全能二级缓存和统一定址还是RV870架构不断优化LDS并放大并发线程数，这些都是GPU自身硬
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