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。
人工智能技术的飞速发展，让选择合适的硬件支撑显得尤为重要。在这场竞赛中，GPU 凭借其独特的优势成为了主流的 AI 芯片。
GPU比CPU更快的原因在于其并行处理能力、内存带宽、专门针对图形处理和计算密集型任务的架构和指令集，以及带宽优化等特点。
白皮书详细介绍了 GPU 可以在车辆中执行的计算任务类型，GPU 执行计算任务所产生的益处，以及 Imagination GPU 是如何设计的，以高性能和高效率地执行计算任务。
图形处理器在汽车中的作用远不止在显示器上渲染像素这样的传统工作，还能支持汽车ADAS工作负载的灵活、可编程和高性能方案。
GPU凭借其强大的并行处理能力成为了深度学习领域的核心技术。
本文将简单探讨GPU如何通过其高级并行处理能力，在生物动力学模拟和物理模拟等科学领域中发挥革命性作用。
在智能计算时代，异构计算重要性凸显，Imagination将采用RISC-V CPU+GPU构成异构计算解决方案，并在全球范围内参与搭建各类型生态。
GPU能够高效、有效地解决广泛领域的复杂问题，比CPU的串行处理方法快得多。
这篇文章将简要介绍如何通过任务划分、减少同步开销和内存优化等手段，克服阿姆达尔定律的限制，实现程序的高效并行计算。
是什么因素导致CPU和GPU这样不同？