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。
过去的几个月对于Imagination来说确实是比较繁忙的，去年底我们发布了一系列新产品和策略，新上任的CEO给我们2019年的发展带来了十足的动力。
当今汽车行业最受关注的话题之一是先进的驾驶辅助系统（ADAS），该系统可以多种方式帮助驾驶员处理潜在问题。它们可以为驾驶员提供视觉和听觉警告，也可以控制制动器、加速器和转向装置，使汽车远离危险。
Android 包含一些设备上开发者选项，可帮助您直观地了解您的应用在何处出现界面渲染问题，如执行太多不必要的渲染工作，或执行长时间的线程和 GPU 操作。Profile GPU Rendering 工具以滚动直方图的形式直观地显示渲染界面窗口帧所花费的时间。在性能较低的 GPU 上，可用的填充率可能很低。 随着绘制帧所需的像素数增加，GPU 可能需要花较长时间来处理新命令......
汽车上的电子设施非常多，随着汽车变得更加智能并且逐步实现完全自动化，这些电子设备也会不断的增加。现在汽车上电子控制单元（ECU）的数量平均超过了40个，其中一些豪华汽车上集成了超过100个独立的计算单元。随着数字驾驶、先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车（AV）的出现，对于高质量的人机交互界面（HMI）和自动驾驶功能的需求也呈现指数级增长，这种对于功耗需求的增加亟待解决......
学习数据集训练时，电脑没有GPU，所以当时训练时用的是CPU，也没有意识到两者之间在训练数据集有什么差别，直到在一次训练过程中，着重看了一下训练过程，才发现，训练时间是真的差距大。接下来就给大家讲一下，这两个具体有什么差别。
GPU加速：大多数设备的刷新频率是60次／秒，（1000 ／ 60 = 16.6ms）也就是说浏览器对每一帧的渲染工作要在16ms内完成，超出这个时间，页面的渲染就会出现卡顿现象，影响用户体验。浏览器在每一帧里面，会依次执行以下动作： js -> style -> layout ->paint -> composite。
如何对现有的程序进行并行优化，是 GPU 并行编程技术最为关注的实际问题。本文将提供几种优化的思路，为程序并行优化指明道路方向。
优化前准备
首先，要明确优化的目标 - 是要将程序提速 2 倍？还是 10 倍？100倍？也许你会不假思索的说当然是提升越高越好。
但这里存在一个优化成本的问题。在同样的技术水平硬件水平下，提升 2 倍也许只要一个下午的工作量，但提高 10 倍可能要考虑到更多的东西，也许是一周的工作量。提高 100 倍， 1000 倍需要的成本，时间就更多了。
然后，需要将这个问题进行分解。通常来说先对数据集进行分解，然后将任务进行分解。这里要从数据集这样的矩阵角度来分析数据，将输入集和输出集中各个格点的对应关系找出来，然后分派给各个块，各个线程。
策略一：识别代码中的瓶颈所在
一、Why GPU
其实GPU计算比CPU并不是“效果好”，而是“速度快”。
计算就是计算，数学上都是一样的，1+1用什么算都是2，CPU算神经网络也是可以的，算出来的神经网络放到实际应用中效果也很好，只不过速度会很慢罢了。
GPU的起源
GPU全称叫做graphics processing unit，图形处理器，顾名思义就是处理图形的。
电脑显示器上显示的图像，在显示在显示器上之前，要经过一些列处理，这个过程有个专有的名词叫“渲染”。以前的计算机上没有GPU，渲染就是CPU负责的。渲染是个什么操作呢，其实就是做了一系列图形的计算，但这些计算往往非常耗时，占用了CPU的一大部分时间。而CPU还要处理计算机器许多其他任务。因此就专门针对图形处理的这些操作设计了一种处理器，也就是GPU。这样CPU就可以从繁重的图形计算中解脱出来。
由于GPU是专门为了渲染设计的，那么他也就只能做渲染的那些事情。
GPU的渲染流水线的主要任务是完成3D模型到图像的渲染（render）工作。常用的图形学API编程模型中的渲染过程被分为几个可以并行处理的阶段，分别由GPU中渲染流水线的不同单元进行处理。GPU输入的模型是数据结构（或语言）定义的对三维物体的描述，包括几何、方向、物体表面材质以及光源所在位置等；而GPU输出的图像则是从观察点对3D场景观测到的二维图像。在GPU渲染流水线的不同阶段，需要处理的对象分别是顶点（vertex）、几何图元（primitive）、片元（fragment）、像素（pixel）。
如图1-6所示，典型的渲染过程可以分为以下几个阶段：
1．顶点生成
图形学API用简单的图元（点、线、三角形）表示物体表面。每个顶点除了(x,y,z)三维坐标属性外还有应用程序自定义属性，例如位置、颜色、标准向量等。
2．顶点处理
现代GPU提供了顶点处理器和片段处理器两个可编程并行处理部件。在利用GPU执行图像处理等通用计算任务时，要做的主要工作是把待求解的任务映射到GPU支持的图形绘制流水线上。
通常的方法是把计算任务的输入数据用顶点的位置、颜色、法向量等属性或者纹理等图形绘制要素来表达，而相应的处理算法则被分解为一系列的执行步骤，并改写为GPU的顶点处理程序或片段处理程序，然后，调用3D API执行图形绘制操作，调用片段程序进行处理；最后，保存在帧缓存中的绘制结果就是算法的输出数据。
虽然数字图像处理算法多种多样，具体实现过程也很不相同，但是在利用GPU进行并行化处理时，有一些共性的关键技术问题需要解决，如：数据的加载，计算结果的反馈、保存等。
下面对这些共性的问题进行分析，并提出相应的解决思路。
1. 数据加载