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。
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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近期，与非网与全球半导体IP供应商Imagination展开了一场对话，以其最新发布的E系列GPU IP为切入点，探讨了端侧模型演进对芯片架构提出的硬性要求，并为未来边缘系统的设计提供了差异化的配置思路。
今天这篇入门指南，就带你从零认识GPU——它是什么、和CPU有啥不一样、核心架构有哪些秘密，以及它为啥能撑起AI时代的算力需求。
GPU服务器身为现代算力引擎，其地位会越发稳固，进而促使科学研究与产业应用的边界持续拓展。
在Imagination，强大且具有前瞻性的软件是充分发挥我们GPU IP价值的基石。
钧鑫投资长期关注国内高端GPU芯片市场，象帝先推出的系列高端产品，在众多客户和行业ISV的测试中表现突出，下一代神农产品也获得了众多头部客户的积极预期。
加州大学圣地亚哥分校的工程师们设计了一种新型芯片，它通过改进向 GPU 供电的方式，可以大大提高数据中心的能源效率。