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。
在计算机体系结构领域，影响现代处理器性能的两大关键因素是cache和分支预测。
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在云中拥有数据中心（通常称为使用云服务或云计算）可以为个人、企业和组织带来许多好处。
在 UWA 官方公开的 GOT Online 支持设备列表中，可以看到对多款Imagination PowerVR GPU的支持：GE8100、GE8200、GE8300、GE8310、GE8430、GE8320、GE8325、GE8340 等，并且会持续刷新支持Imagination PowerVR GPU的型号
Imagination 公司不仅入围“年度杰出创新企业”奖项，同时其全新推出的 IMG DXT GPU 图形处理器 IP 也入围了“年度 IP 产品”奖项。
算力是人工智能的三大要素之一，需要芯片的支撑，这是人工智能进一步发展并实现产业化的关键。
GPU服务器是一种配备了高性能图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）的服务器，专门用于进行计算密集型的任务和处理大规模的图形计算。
为了支持 DCD 市场客户，Imagination对 OpenGL® 的支持从 3.3 版扩展到 4.6 版。
为了支持 DCD 市场客户，Imagination正在扩充其 API 覆盖范围。首先我们将对 OpenGL® 的支持从 3.3 版扩展到 4.6 版（OpenGL®的最新版本）。
在没有GPU之前，基本上所有的任务都是交给CPU来做的。有GPU之后，二者就进行了分工，CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算，GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务。