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。
受架构所限，AI时代由CPU驱动的数据库在数据访问速度及处理速度上均不再适用，而这也恰是擅长规模化并行计算的GPU的优势。也因此，AI时代，GPU或将驱动数据库变革。
本文详细描述GPU是如何实现概念阶段的后两个阶段——几何阶段和光栅化阶段可以分成若干个更小的流水线阶段，这些流水线阶段由GPU来实现，每个阶段GPU提供了不同的可配置性或可编程性。
由于图形引擎的复杂性，瓶颈可能发生在CPU、GPU、，也可能发生在CPU与GPU的传输数据与交互之中。这里我们只假设瓶颈在GPU上，讨论GPU的优化方法。
PowerVR汽车方案是一个完整的产品包，它包括五个基本元素：硬件IP、软件、开发工具、文档以及长期的技术支持。GPU和专用的AI加速器对于下一代汽车的成功至关重要，它们支撑着汽车娱乐功能、数字驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）等功能，这些正成为汽车的标准配置。
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。