这部关于GPU（图形处理器）的视频教程是Udacity公开课最新推出的一部线上课程，有两个讲师。其中，John Ownes是UC Davis大学电子与计算机工程学院的副教授，在学校带领一群优秀的研究生探索图形处理器（GPU）计算前沿。另一位讲师叫Dave Luebke，是NVIDA的高级研究主管，在NVIDIA研究三维图。他与John Ownes及另外一些人一起致力于扩展GPU的应用范围已经有很多年了。
    本期课程的代码是CS344，并行编程简介2.0——GPU硬件与并行通讯模式。在上一个单元（http://www.waitang.com/pcnet/programming/58761/index.html），我们学习了GPU编程模型的基本原则，以及使用CUDA编写一个简单程序的基础知识，本单元将用它来进行构建。我们会学习重要的并行通信模式，像分散(scatter>和聚集(gather)、模板(stencil)。我们会深入了解GPU硬件，并了解有关全局内存和共享内存的内容。我们会把这些放在一起来学习如何编写高效的GPU程序。
    图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动，并向显示器提供行扫描信号，控制显示器的正确显示，是连接显示器和个人电脑主板的重要元件，也是“人机对话”的重要设备之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，承担输出显示图形的任务，对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。
    GPU的结构决定了它的数学运算能力巨大,但 分支控制性能低下。它要求在每个计算单元中执行完全相同的操作,因此,只适合执行可以大量并行化的运算。另外,目前GPU硬件是专为单精度浮点运算设计的,执行双精度运算性能会降低一个数量级,对运算精度要求高的场合暂时还不宜使用GPU。所以,GPU目前还不能取代CPU。 因此,GPU大规模并行通用计算的理想运用模式是:用CPU控制主要的流程,将问题分解,把需要大量并行处理的计算密集型任务放到GPU上处理。另外,研究传统问题的新算法,使之适于并行计算也是一大发展方向。