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。
数据中心面临一段时间的电力供应限制，这将影响其增长及其所提供的IT服务的增长。
随着 AI 的普及，数据中心必须做好准备，以满足日益增长的电力、冷却和网络互联需求，以巩固其作为 AI 热潮支柱的地位。
随着数据中心发展成为模块化、人工智能优化的枢纽，从而提高可扩展性和效率，预制模块化设计、人工智能驱动的自动化和先进的冷却系统等创新正在重新定义数据中心格局。
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为什么通用并行处理器（即GPU）正在成为边缘AI的未来，并开始取代诸如神经网络处理器（NPU）这样的专用处理器。
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文章讨论了 GPU 服务器如何利用并行处理支持 AI 运算，比较了其与传统 CPU 服务器在扩展性、功耗与散热等方面的区别，并指出数据中心须相应升级供电与冷却设施。
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