GPU最初是为在视频游戏中渲染图形而设计的，但凭借其无与伦比的并行处理能力，例如在深度学习和图像处理等领域的应用，它彻底改变了人工智能领域的格局。
与CPU不同，GPU擅长同时并行处理数千项计算任务，因此对于训练和运行复杂的神经网络而言，GPU是不可或缺的。
- 并行处理能力——凭借数千个针对并行计算进行优化的核心，GPU 能够呈现越来越逼真的图形效果。此外，它们还能大幅加快人工智能工作负载的处理速度，将训练时间从数周缩短至数小时。
- 可扩展性——通过并行利用多块GPU的强大算力，企业可以无缝扩展其AI基础设施，以满足不断变化的需求。
- 具体应用场景——虽然 GPU 在并行处理任务方面表现出色，但在顺序或单线程应用程序中效率可能较低，这限制了其通用性
GPU是“图形处理单元”（Graphics Processing Unit）的缩写。它是一种专门设计的处理器，用于加速图形渲染并执行视觉任务所需的复杂计算。GPU 通常应用于游戏、视频编辑以及涉及 3D 图形和机器学习的应用程序中。
有几家公司以生产GPU（图形处理单元）而闻名。以下是该行业的一些主要企业：
- NVIDIA：一家在GPU设计领域处于领先地位的公司，以其面向游戏领域的GeForce系列和面向专业图形领域的Quadro系列而闻名。
- AMD（Advanced Micro Devices）：生产Radeon显卡，该产品在游戏和专业市场均广受欢迎。
- 英特尔：近期凭借其Intel Arc系列产品进军独立显卡市场。
- 苹果：为自家设备设计专用GPU，例如M1和M2芯片。
- 高通：以其应用于移动设备骁龙处理器的Adreno GPU而闻名。
- 三星：生产Exynos处理器，该处理器集成了用于其智能手机的GPU。
- ARM：设计用于移动和嵌入式系统中、被多家制造商采用的GPU架构。