GPU-Beschleunigung nutzt hochgradig parallele Grafikprozessoren zur drastischen Verkürzung rechenintensiver Simulationen und Datenanalysen in den Materialwissenschaften, etwa bei Dichtefunktionaltheorie, Molekulardynamik, Phasenfeldmodellen oder Deep-Learning-Auswertung mikroskopischer Daten. Sie erfordert angepasste Algorithmen, speichereffiziente Datenstrukturen und optimierte Parallelisierung, um Speicherbandbreiten und Latenzen auszubalancieren.