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。
异构计算作为新兴范式，智慧地解锁了计算潜能的新境界。
在基于GPU的计算方法中，分子动力学模拟可以充分利用GPU的高并行性和大规模并行处理能力，显著提高计算速度和效率。
Imagination CPU产品管理部门总监Matthew Bubis进行了《CPU和GPU设计合作提升性能》的主题演讲。
算力并不是唯一的衡量标准，实际应用中还需要考虑处理器的功耗、内存带宽、存储容量等因素，以及与应用程序的匹配程度。
在7月9日的论坛上，Imagination CPU产品管理部门总监 Matthew Bubis 将出席现场为大家带来相关主题分享。
近日，中国科协发布了2024重大科学问题、工程技术难题和产业技术问题。
本文将围绕大模型应用发展趋势和GPU互联技术的最新进展，探讨其在未来的发展方向和可能面临的挑战。
GPU的并行处理能力使得它能够同时处理大量数据，从而极大地提升了计算效率。
在 GPU 和 FPGA 之间进行选择是一项重要的决定，它取决于应用的性质、性能要求、功率限制和预算考虑。
GPU（图形处理器）和CPU（中央处理器）是计算机中两种重要的处理器，它们在设计、功能和用途上有显著的区别。