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。
性能入门：CPU， GPU和Android游戏
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。
几个月前我们推出了IMG A系列，它是我们最新的GPU IP，具有多维度的可扩展性、低功耗的图形和计算性能，我们认为它是一系列应用市场的理想解决方案，从移动手机、平板电脑、游戏到汽车、DTV（数字电视）、服务器等应用。因此，我们将其称为“万物的GPU”。
GPU 图形渲染流水线的主要工作可以被划分为两个部分：把 3D 坐标转换为 2D 坐标；把 2D 坐标转变为实际的有颜色的像素。GPU 图形渲染流水线的具体实现可分为六个阶段......
程序员必知的七种并发编程模型：1. 线程与锁；2. 函数式编程；3. Clojure之道——分离标识与状态；4. actor；5. 通信顺序进程；6. 数据级并行；7. Lambda架构。
比较 GPU 和 CPU ，就是比较它们两者如何处理任务。CPU 使用几个核心处理单元去优化串行顺序任务，而 GPU 的大规模并行架构拥有数以千计的更小、更高效的处理单元，用于处理多个并行小任务。CPU 拥有复杂的系统指令，能够进行复杂的任务操作和调度，两者是互补关系，而不能相互代替。
最初，我们预计摄像头和汽车会成为核心市场，但实际上，现在从已经签署了我们神经网络加速器（NNA）技术的很多授权生意来看，所涉及的领域相当广泛，从以书写识别和人脸解锁为主要应用案例的移动设备，到非常关注目标识别和分类的摄像头和汽车，再到传感器、工业和移动边缘计算，皆有所覆盖。
GPU：负责整个渲染流水线。它会从处理CPU传递过来的模型数据开始，进行Vertex Shader、Fragment Shader等一系列工作，最后输出屏幕上的每个像素。因此它的性能瓶颈包括顶点、像素、显存等因素有关。
针对渲染导致的性能问题，这个世界上是没有一套万能的解决方案的。渲染的性能问题涉及到许多因素，不仅仅是游戏本身，它也很大程度上取决于运行游戏的硬件和操作系统。最重要的是我们要通过不断的研究和实验来解决这些性能问题。
近期我们发布了全新的GPU产品，这次我们取得了非凡的飞跃。今天我们很荣幸的向大家介绍Imagination A系列GPU产品，它包括一系列的核心产品，而且还引入了一个新的GPU架构。