Vermutlich ist da ein Hybrid aus solider Pascal-
GUI und einem Number-Cruncher in C for CUDA sinnvoll.
Möglicherweise. Soweit wollte ich gar nicht gehen. Rechnen auf der GPU ist gut, wenn viele Tasks unabhängig laufen können (separate Daten) und nicht so viel Datenaustausch zwischen CPU und GPU anfällt.
Auch in Pascal hängt die ganze 32/64 Bit Geschichte und eine mögliche Parallelisierung über die Cache-Problematik zusammen. Der 64-Bit Code ist ggf. größer, passt schlechter in den Cache. Noch schwieriger ist es bei Parallelisierung, wie in dem Video gezeigt, man muss möglichst viele "heiße" Daten beieinander halten. Ganz blöd wäre es, wenn man das ganze als Single Thread Lösung implementiert und dann mehrere Programme mit unterschiedlichen Daten parallel startet "um den Rechner besser auszulasten", die klauen sich dann gegenseitig Cache Kapazität.
Die Kunst besteht darin eine Balance zischen Parallelisierung und Speicherdurchsatz zu finden, das eventuell auch skalierbar auf unterschiedlich großen PCs. Dazu muss man nicht umbedingt die zitieren Libs verwenden, aber da steckt viel Know-How drin, und in der Doku ist viel darüber geschrieben, wie man Probleme effizient aufteilt.