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。
近年来随着GPU、FPGA和TPU等并行计算硬件的蓬勃发展，HPC数据中心逐渐成为工业和学术界完成大规模计算任务(例如，地理和气候环境模拟、DNA匹配、机器学习算法训练) 的最佳选择。其中，GPU因具有很高的通用性和易用性，使用最为广泛。
无论是应用于ADAS、云计算或游戏等关注运算效率的核，还是用于驱动高分辨率显示的更关注芯片填充率的核，IMG B 系列都提供了优化的GPU IP 解决方案。
Imagination正携手越来越多的汽车芯片厂商甚至是车厂打造面向未来的高性能汽车芯片。
Strategy Analytics的研究报告《智能手机和平板电脑GPU市场份额追踪2021年第一季度：Imagination实现三位数增长，而市场领导者Arm失去了份额》估计，Arm、高通、苹果、Imagination Technologies和英特尔在2020年占据了智能手机和平板电脑GPU市场的前五名数量份额排名。
GLSL特性与C/C++类似，包括它的数据类型。GLSL有三种基本数据类型：float,int和bool，以及有这些数据类型组成的数组和结构体。GLSL不支持指针。
Imagination Technologies携合作伙伴芯驰科技在展会上接受了与非网的视频直播采访，围绕“智能驾驶、智能网联趋势下的汽车芯片产业”话题进行了深度对话。
TOPS是Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。与此对应的还有GOPS（Giga Operations Per Second），MOPS（Million Operation Per Second）算力单位。1GOPS代表处理器每秒钟可进行十亿次（109）操作，1MOPS代表处理器每秒钟可进行一百万次（106）操作。TOPS同GOPS与MOPS可以换算，都代表每秒钟能处理的次数，单位不同而已。
12月17-18日，2020 第七届中国国际人工智能大会暨展示会（CIAI2020）在上海举行，AI业内多家企业齐聚一堂，就推动技术创新和产业发展进行了精彩分享和深入探讨。Imagination Technologies中国区销售总监杜昕代表公司出席大会，并发表“多核GPU与专用NNA推动从云到端侧智能应用”主题演讲。
图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
支持AI人工智能和ML机器学习部署的数据中心依靠基于图形处理单元（GPU）的服务器为其计算密集型架构提供支持。到2024年，在多个行业中，GPU使用量的增长将使GPU服务器的复合年增长率超过31％。这意味着将有更多的系统架构师承担承担相应的职责，以确保GPU系统具有最高的性能和成本效益。