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。
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。
高性能硬件如多核CPU和GPU在运行大型3D游戏时全速运转，电流增大导致发热加剧，而散热系统不足会加剧温度升高。
本文将概述如何利用多站点分布式 GPU 架构，包括其优势、局限性、安全考量，以及技术与经济层面的关键因素。
openRuyi 团队通过代码贡献、测试反馈与架构优化，正与 IMG 官方以及开源社区紧密合作，共同加快该驱动的成熟与落地。
代理式人工智能工作负载正重塑现代数据中心基础设施的计算需求，将性能瓶颈从以GPU为核心的推理环节，转移至对CPU算力要求极高的编排与工作流管理环节。
Imagination 三月Newsletter：GPU 开源专辑
如果您正在规划一款边缘 SoC，您今天所做的 IP 选择将决定未来十年您的芯片能做什么、不能做什么。我们很乐意向您展示 Imagination 的 GPU IP ……