GPU는 반복적이고 고도의 병렬적인 계산 작업, 이를테면 영상이나 이미지 처리, 머신러닝, 금융 시뮬레이션, 그 외 다양한 과학적인 계산에 적합하다. 행렬의 각 요소가 독립적이어서 병렬화하기 쉬운 연산인 행렬의 덧셈이나 곱셈은 GPU를 사용하면 쉽게 수행할 수 있다.

하드웨어 구조는 매우 다양해서 시스템 간 프로그램 이식성에 영향을 많이 끼친다. 더욱이 프로그램은 본질적으로 실행 환경의 특수성을 이용해 성능을 얻는 경우도 있다. 예를 들면 여러 그래픽 프로그램은 GPU가 있는 컴퓨터에서 더 잘 동작하는 반면, 여러 로직이 섞인 일반적인 프로그램은 CPU에서 더 잘 동작한다.

이 책에서는 CPU라는 용어를 GPU와 CPU를 모두 가리키는 의미로 사용한다. 실제 사용되는 처리 자원은 무엇이든 될 수 있다는 점을 염두에 두기 바란다. 다음 장에서는 명령어 스트림을 나타내는 편리한 추상(abstractions)을 소개한다.