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画像処理専用に設計されたGPU（グラフィックス処理装置）を、画像処理以外の一般的な計算処理に利用する技術を指す。

GPUの内部には、多数の演算ユニットが並列に搭載されており、大量のデータを高速で並列処理することができ、3Dグラフィックスの描画や映像処理など、特定の用途に用いられている。その処理性能の高さを他分野でも活用しようとする発想である。

現在、金融、映像、科学技術、AI開発、暗号解析など、さまざまな分野において、大量のデータ処理が必要とされている。また、その処理の多くは、同種の計算を大量に繰り返すものであり、分野を超えて、高い並列処理能力を持つGPUの活用が進んでいる。大量のデータ学習が必要となるディープラーニングや、映像編集におけるフィルター処理、エフェクトの高速化など、さまざまな場面でGPGPUを利用した処理の高速化が図られている。

GPGPUを実現するには、GPUに対応した専用のプログラミング環境が必要であり、代表的なものとして、NVIDIA社製の「CUDA（クーダ）」や、Apple社が提唱し、標準化団体であるクロノス・グループが策定した「OpenCL（オープンシーエル）」などがある。