GPU，全称为图形处理单元（Graphics Processing Unit），是一种专用于处理图形和图像计算的处理器。起初，GPU主要用于图形渲染，但随着计算需求的增加，尤其是在科学计算、深度学习和其他并行计算领域，GPU的通用计算能力逐渐受到重视。
GPU相对于传统的中央处理单元（CPU）在设计上有一些显著的区别。CPU更适用于处理通用的控制流任务，而GPU则专注于高度并行的数据处理。GPU通常拥有大量的小型处理单元，被设计成能够同时处理大量相似的任务，例如图形渲染中的像素计算或深度学习中的矩阵运算。
总体而言，GPU在图形处理领域的成功应用和对并行计算需求的响应使其逐渐演变成为通用计算设备，广泛用于加速各种科学和工程计算应用。
未来的GPU赛道，再也不是“只要入局就能吃肉”的蓝海市场。技术迭代、生态完善、落地能力、盈利质量，将成为筛选优质企业的核心标尺。
随着AI从模型训练走向大规模商业化部署，算力竞争正在发生变化。GPU曾经定义了AI计算时代，但未来，专为特定任务优化的ASIC或将成为云端AI基础设施的核心力量。
一颗已经通过测试的GPU，加上八个已经通过测试的HBM Stack，是否一定能组成一颗满足目标性能、功耗和可靠性要求的完整芯片？
随着人工智能大模型、智能推理和高性能计算快速发展，数据中心正在从传统的通用算力基础设施向高密度AI算力基础设施加速转型。
在智算中心的世界里，CPU如同一位经验丰富的全能管家，负责整个系统的协调与调度；而GPU则是一支规模庞大的精锐部队，专攻大规模并行计算任务。
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这份十五页的白皮书介绍了 GPU 虚拟化的概念，并阐述了 Imagination 的 HyperLane 技术如何实现高性能、灵活且安全的多任务处理。
由于手机体积有限，散热能力不足，优化手段包括降低渲染负载、控制帧率等，核心目的是减少发热，避免降频带来的性能损失。
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