什么是GPU?

GPU代表图形处理单元。 GPU也称为视频卡或图形卡。为了显示图片，视频以及2D或3D动画，每个设备都使用GPU。 GPU执行快速的算术运算，并释放CPU来做其他事情。 GPU具有许多用于多任务处理的较小内核，而CPU主要基于顺序串行处理使用了一些内核。在计算世界中，图形处理技术已经进步，可以提供特定的好处。现代GPU在内容创建，机器学习，游戏等方面提供了新的可能性。

GPU有什么作用?

在1990年代，当芯片生产商Nvidia创造了它时，GPU成为为系统上的图形提供动力的部分的通用术语。该公司的GeForce系列图形卡是第一个得到普及和确保的相关技术，包括可编程阴影，硬件加速和流处理。

尽管渲染简单的对象(例如操作系统的桌面环境)通常可以通过内置于CPU中的图形处理的有限灵活性来处理。额外的工作负载需要专用GPU附带的额外功能。对于个人和企业系统，图形处理单元(GPU)是最重要的计算技术类型。 GPU专为并行处理而设计，可用于各种应用程序，包括视频渲染和图形。

GPU最初旨在加速3D图形渲染。随着时间的推移，它们变得更加模块化和可编程，从而提高了功能。它使图形程序员可以使用阴影技术和高级照明来创建更令人兴奋的视觉效果和更逼真的场景。其他开发人员也已开始利用GPU在高性能计算，深度学习等方面的功能来显着加快其他工作量。

为什么要使用GPU?

GPU通常用于驱动高质量的游戏体验，创建栩栩如生的超光滑渲染和图形设计。但是，也有许多业务应用程序依赖于强大的图形芯片。如今，GPU比以往任何时候都更具可编程性，这使它们有潜力加速超越传统图形渲染的各种应用程序。我们可以使用GPU的各种应用程序。

游戏用GPU

电子游戏已成为游戏的额外计算密集型设备，拥有庞大且超逼真的复杂游戏环境。随着新的显示技术(例如4K显示屏和高刷新率)以及虚拟现实游戏的增长，图形处理需求迅速增长。游戏可以以更好的分辨率，更好的帧率或具有高级图形性能来玩。

机器学习GPU

人工智能和机器学习为GPU技术提供了一些令人兴奋的软件包。由于GPU具有非凡的计算能力，因此它们可以利用GPU的高度并行设计(例如图像识别)极大地加快工作负载。许多高级学习技术都依赖于GPU与CPU结合使用。

用于视频编辑和内容创建的GPU

多年以来，视频编辑人员，图形设计师和不同专业人士一直在为视频编辑和内容创建而苦苦挣扎，因为这些时间占用了系统资源并扼杀了创意流程。现在，GPU的并行处理使渲染高质量格式的视频和图形变得更加容易和快捷。此外，现代GPU具有特定的媒体和显示引擎，可帮助视频制作和回放更加节能。