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。
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。
随着人工智能产业的持续升温，GPU与ASIC的竞争将推动整个AI芯片行业不断突破性能、功耗和成本的边界，为人工智能技术的规模化应用注入源源不断的算力动力……
未来，有两种技术可能彻底改变生活 —— 听起来 “玄乎” 的量子计算，和常用的 GPU。前者能解决普通电脑 “算不动” 的难题，后者是当下手机、电脑、自动驾驶的 “算力担当”。
Imagination 持续维护适用于 Android、Windows 以及开源和专有 Linux 的驱动程序，定期更新以支持最新操作系统及 API（包括其热门扩展），并进行性能优化。
CPU 自产生以来，在逻辑结构、运行效率以及功能外延上取得了巨大发展。
尽管GPU在人工智能的实现过程中发挥了关键作用，而且如今它们的应用也极为广泛，但将其推崇为“最佳”人工智能处理器，未免过于简化了人工智能硬件不断演变的格局。
人工智能的快速发展导致对 GPU 的需求异常旺盛，有一些工具可以通过提高可访问性和可扩展性来加快 AI 创新。
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。