OpenCL和Directcomputer和CUDA的编程模型很相近，几乎使用相同的线程，block组织的grid同步同一个block里面共享内存，全局内存，还有操作。Fermi第三代支持CUDA的架构，很自然很好的优化支持了这些API。更特别的，Fermi利用标准的转换方式，从硬件上支持OpenCL和DirectCompute的接口指令，可以让图形计算和通用计算很简单的操作在相同的数据上。PTX 2.0 ISA同样增加了对DirectCompute的指令population count，append和bit‐reverse。
单精度的浮点数由硬件默认的支持，包括四个IEEE 754-2008支持的标准（无限趋近，零，最大值和最小值）。在浮点系统中，Subnormal是处于最大值和最小值之间的数。在较早的的GPU架构中，通常情况下把这一范围的浮点数归于0，这样一般都会损失精度或者让程序发生一些意想不到的错误。CPU通常情况下都要通过额外的软件方式来处理，一般需要上千个的周期。Fermi是通过硬件来处理subnormal浮点数，可以精确的计算小于0的浮点数而没有精度损失。
通常情况下在GPU上完成的计算，像线性代数，一些科学常用的程序，都是两个数相乘然后加上第三个数，例如：D=A*B+C。以前的GPU架构通常情况下都是利用乘加指令来完成（MAD），可以让两个操作在一个指令周期内完成。MAD指令使用了分断的乘法，然后使用了取整的加法。Fermi使用了更高精度的FMA指令，不但可以支持32bit的单精度的操作，也满足64bit双精度的需求。（GT200只支持双精度的FMA）在这样的精度保证下面，更多的算法都可以受益，像渲染算法，一些迭代的数学算法，更快的除法和求平方根的算法。
在PTX 2.0 ISA中所有指令都增加了预处理，这样可以更快更容易执行可以运行的部分。在执行if-else的时候，SM会计算每一条分支需要执行的条件，增加一个可以满足的条件，硬件都会执行那个分支。有了分支预测以后就可以更多的分支一起运行，比一条分支一条的执行会更有效果。Fermi的架构增加的条件判断隐藏了分支运算中的overhead。
