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。
开启混合（Blending）时，GPU需执行“读-改-写”操作：读取帧缓冲原颜色、混合计算、写回结果，导致性能压力显著增加。
SDF的计算可以用于碰撞检测、光照计算和阴影生成等。
在当前GPU市场阶段，市场可见性不再是竞争优势，而是生存之道。
Imagination于2025年10月发布了适用于我们GPU的完整功能开源Vulkan用户模式驱动程序。此后，我们安排工程师通过本视频中展示的Sascha Willems示例，对上游代码进行了全面测试。
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AI高速发展，端侧智能时代到来，GPU IP 应该怎么做？听听 Imagination中国区董事长白农怎么说……
AI 的快，靠的是 GPU 的并行计算能力，但不管它速度多惊人，本质上还是 “从内存读数据、计算、再写回内存” 的过程，始终离不开内存。
浏览消费电子相关的新闻时，我们常常会听到一个词--微架构，那么什么是微架构，它和芯片又有哪些关系呢？今天，我们就一起走进微架构！
Imagination中国区董事长兼亚太区总裁白农在演讲时表示，通用计算GPU正成为驱动端侧AI发展的重要引擎。
AI优化型数据中心需要GPU、TPU、高速网络、先进的冷却系统以及快速可扩展的存储。