适合GPU运算的运算类型有以下六种：
1、大量的轻量级运算
即用大量数据或者用同一数据多次调用同一公式或者计算过程，公式本身并不复杂，只是执行的次数较多，这是GPU先天的优势。
2、高度并行
高度并行指的就是各个数据之间运算互不影响，即耦合度较低。由于GPU本身硬件基础决定，各个workgroup之间并不相互通信，只有同一workgroup内的work-item之间才相互通信，所以GPU本身并不支持迭代等数据耦合度较高的计算，这是GPU本身要求。
3、计算密集型
任务可以分为计算密集型和IO密集型。计算密集型，即少量的IO读取+大量的计算，消耗CPU资源较多；而IO密集型，是指多次使用IO读取+少量计算，这种情况涉及到寄存器与内存之间以及与设备内存之间的通信问题，主要限制原因是显存带宽问题。
4、控制简单
对比GPU来说，CPU更擅长判断、逻辑控制、分支等，有通用计算能力，并含有强大的ALU（算术运算单元）；而GPU更适合于逻辑简单的运算。
5、多个阶段执行
运算程序可分解为多个小程序或者同一程序可分多个阶段执行，这就类似于使用集群处理同一任务，将其分解为多个任务碎片分发到各节点执行，以提高运算速率。
6、浮点型运算
