
وحدة معالجة رسوميات تُستخدم في الحوسبة المتوازية، لتسريع مهام مثل مقارنات الجينوم.وحدة معالجة الرسوميات (GPU) هي معالج متخصص صُمم في الأصل لتسريع عرض الصور والرسوميات. على عكس وحدة المعالجة المركزية (CPU)، التي تحتوي على عدد قليل من النوى القوية المحسّنة للمهام التسلسلية، تحتوي وحدة معالجة الرسوميات على آلاف النوى الأصغر التي يمكنها تنفيذ العديد من العمليات الحسابية البسيطة في وقت واحد. وهذا يجعل وحدات معالجة الرسوميات مناسبة بشكل استثنائي للأحمال المتوازية، مثل ضرب المصفوفات، التي تُعد أساسية في الحوسبة العلمية، والتعلم الآلي، وتحليل البيانات.
ظهرت أول وحدات معالجة الرسوميات في أواخر التسعينيات لأغراض الألعاب والرسوميات. وفي منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، أدرك الباحثون إمكاناتها في الحوسبة العامة، مما أدى إلى تطوير برمجة وحدات معالجة الرسوميات للأغراض العامة (GPGPU). وقد قدمت شركة NVIDIA تقنية CUDA في عام 2007، مما جعلها في متناول جمهور أوسع.
تستخدم وحدات معالجة الرسوميات بنية تعليمات واحدة وبيانات متعددة (SIMD): حيث تنفذ العديد من النوى نفس العملية على أجزاء مختلفة من البيانات في نفس الوقت. وهذا مثالي لمهام مثل مقارنة آلاف التسلسلات الجينومية، حيث تكون كل مقارنة مستقلة. في الحوسبة الحديثة، تُبرمج وحدات معالجة الرسوميات باستخدام أطر عمل مثل CUDA (من NVIDIA) أو OpenCL، والتي تسمح للمطورين بكتابة تعليمات برمجية تعمل على النوى المتوازية لوحدة معالجة الرسوميات. كما أن التسلسل الهرمي للذاكرة في وحدة معالجة الرسوميات مُحسَّن لتحقيق نطاق ترددي عالٍ، مما يتيح نقلًا سريعًا لمجموعات البيانات الكبيرة.
تُستخدم وحدات معالجة الرسوميات في المحاكاة العلمية، وتدريب التعلم العميق، والديناميكا الجزيئية، والمعلوماتية الحيوية — على سبيل المثال، تسريع دراسات الارتباط على مستوى الجينوم والتنبؤ ببنية البروتين. كما أنها ضرورية لعرض الرسوميات في ألعاب الفيديو والواقع الافتراضي.
تعتمد أسرع الحواسيب العملاقة في العالم اليوم على وحدات معالجة الرسوميات لمعظم قوتها الحاسوبية؛ فعلى سبيل المثال، يستخدم الحاسوب العملاق Fugaku معالجات ARM، لكن العديد من الحواسيب الأخرى مثل Summit وSierra تستخدم وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA لتحقيق أداء على مستوى الإكسافلوب.













