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。
在深度学习中，测量GPU性能是至关重要的步骤，尤其是在训练和推理过程中。
GPU经常与人工智能同时提及，其中一个重要原因在于AI与3D图形处理本质上属于同一类问题——它们都适用极易并行计算。
Imagination一直致力于通过不断创新来突破GPU产品的性能极限和应用空间，此次获奖进一步证明了市场和产业对Imagination的认可。
Imagination GPU 的并行架构不仅能应对 3D 游戏的复杂计算需求，还能高效加速 AI 模型中的海量并行计算。
来自PLCT实验室的蒲镜羽、高涵两位工程师通过 Poster 分析了 RISC-V 在桌面生态中的发展与挑战，并且以 Imagination 为例做了深入研究。
本文以Imagination在GPU领域的持续创新为例，通过盘点该公司近年来在GPU技术领域内的创新，分析其长期坚持的技术创新战略……
在当今人工智能蓬勃发展的时代，神经网络训练已成为推动科技进步的核心力量，而 GPU（图形处理单元）在其中扮演着至关重要的角色。
从早期的简单图形显示到如今支持人工智能、高清视频、增强现实（AR）等复杂任务，GPU的功能与性能不断提升，成为推动手机技术创新的重要力量。
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