Názor k článku Intel předvedl procesory Raptor Lake. Jednovláknový výkon má narůst o víc jak 10 %, 24 jader od Jan Olšan - S OpenCL a akcelerací na GPU je to...

S OpenCL a akcelerací na GPU je to těžké - zátěž musí hodně sedět tomu, jak je procesor (tady GPU) strukturované, což znamená, že musíte mít hrozně moc threadů, které by ale ideálně měly dělat všechny totéž (aspoň v nějakých skupinách třeba 64) a pak ještě problémy s lokalitou dat, větvením.
Mylsím, že u většiny SW projektů se prostě přijde nebo už přišlo na to, že přiohýbat tu úlohu tak, aby to dobře fungovalo na GPU, stojí hrozně moc energie a pak se ještě dlouho řeší problémy s tím, aby to bylo stabilní a nemělo nějaké problémy. A problém je, že váš kód neběží přímo na železe, ale nejdřív prochází přes softwarovou vrstvu ovladače/překladače, takže je tu potenciál k tomu, že se to bude u uživatele chovat jinak, než má...
A často se tím ohýbáním ztratí část toho výkonu, který by to GPU přineslo. Takže to nakonec často moc nemá smyslu, protože to dá hrozně práce a získáte zrychlení, které dožene o generaci novější mnohovláknový procesor i bez komplikací s programováním GPU.

Někde ten charakter úlohy sedí GPU dobře a tam to smysl má a prosadilo se to: jednoduché, ale velmi masivní výpočty jako je těžba kryptoměn (...), filtrování obrázků a videa a Photoshopech a podobně. Jinde se to zkusilo a asi se tam ukázalok že to není dobrá cesta (enkódování/dekódování videa, kde to byla slepá ulička - smysl má to dělat buď na CPU, nebo na specializovaném obvodu).
Ne že by akcelerace na GPU zapadla a byla slepá ulička, ale asi nikdy nebude všude. Počet programů, kde se to bude dát využít, bych čekal, že bude růst spíš pomalu (tím tempem jako dosud?).