它透過向主 CPU 程式提供來自相機或電腦圖形程式的視圖來收集平均照明值的數據，以便 CPU 可以對顯示進行一般調整。看。更高級的範例可能使用邊緣檢測將數位資訊和表示輪廓的處理影像返回控制移動機器人等的電腦視覺程式。
由於GPU 可以快速、本地硬體存取影像中的每個像素或其他影像元素，因此它可以對其進行分析並對其進行平均（對於第一個範例），或套用Sobel 邊緣濾波器或其他卷積濾波器（對於第二個範例）速度比 CPU 快得多，CPU 通常必須存取相關圖的隨機存取記憶體的較慢副本。
GPGPU-軟體概念
GPGPU從根本上來說是一個軟體概念，而不是一個硬體概念；它是一種演算法，而不是計算機。然而，專門的設備設計可以進一步提高 GPGPU 管道的效率，傳統上，GPGPU 管道對大量資料執行相對較少的 克羅埃西亞 whatsapp 數據 演算法。因此，大規模並行、資料級的巨型任務可以透過專門的配置進一步並行化，例如機架運算（許多高度客製化的類似機器整合到一個機架中），這增加了第三層：許多計算單元各自使用許多CPU來對應許多GPU 。一些比特幣「礦工」使用這種設定來處理大量比特幣。
快取
從歷史上看，CPU 一直使用硬體管理的緩存，但以前的 GPU 僅提供軟體管理的本地記憶體。然而，隨著 GPU 越來越多地用於通用應用，下一代 GPU 設計了硬體管理的多層緩存，這有助於 GPU向通用運算邁進。例如，GeForce 200系列GT200架構GPU沒有二級緩存，Fermi GPU有768 KiB末級緩存，Kepler GPU有1.5 MiB末級緩存，Maxwell GPU有2 MiB末級緩存，Pascal GPU有2 MiB末級緩存。 4 MiB 末級快取。
註冊文件
GPU 具有非常大的暫存器文件，允許它們減少上下文切換延遲。不同代 GPU 中的暫存器檔案大小也不斷增加，例如，Maxwell (GM200) 和 Pascal GPU 上的總暫存器檔案大小分別為 6 MiB 和 14 MiB。相較之下，CPU 上的日誌檔案的大小很小，通常為數十或數百 KB。