图形处理单元 (GPU) 计算即分担中央处理单元 (CPU) 的处理需求，通过并行计算利用代码完成更顺畅的渲染和多任务处理的过程。GPU 计算至关重要，能够优化深度学习，缩短价值实现时间 (TTV)，加快编码期间处理速度，增强数据管理、内容创建以及产品工程设计，并通过数据分析获得全面洞见。在必须高速渲染图形或内容的情景中，必须用到 GPU。GPU 计算对于内部 CPU 同样有益，可以提高处理和渲染图形的速度。
一、什么是 GPU 计算
图形处理单元 (GPU) 计算即分担中央处理单元 (CPU) 的处理需求，通过并行计算利用代码完成更顺畅的渲染和多任务处理的过程。
GPU 计算至关重要，能够优化深度学习，缩短价值实现时间 (TTV)，加快编码期间处理速度，增强数据管理、内容创建以及产品工程设计，并通过数据分析获得全面洞见。
这一多面性的有益过程通过并行计算而实现。CPU 因处理海量数据（即大数据）不堪重负，GPU“出手相助”，将复杂的问题分解为数百万个任务，以便更轻松地一次性找到所有解决方案。GPU 同时运行各种级别的任务，让 CPU 可以照常处理工作，而且直接将特定工作负载分配给可以较高效地处理作业的处理器，能够保护这两种系统的完整性。CPU 与 GPU 都可以在人工智能 (AI) 生态系统中协作运行，支持以交互方式解决问题。
二、GPU 与 CPU 的关系
GPU 在引领超级计算方面功不可没。在必须高速渲染图形或内容的情景中，必须用到 GPU。GPU 计算对于内部 CPU 同样有益，可以提高处理和渲染图形的速度。
这一图形处理单元与中央处理单元的联合体让处理系统能够更为顺畅地运行，达到仅凭 CPU 无法企及的利用率。虽然 CPU 处理速度要高得多，但 GPU 因采用并行机制，处理能力更胜一筹。
三、GPU 计算的优势
作为 CPU 的搭档处理器，GPU 可以极大地提升系统的速度和处理能力。GPU 以更快的方式执行涉及计算和科学数据的计算应用，与 CPU 集成时，有助于提高效率。
使用 GPU 的另一大优势在于，其能够以较小的区块处理多个处理器中的重复性数据，亦可在其自身兼顾无数问题的情况下，确保计算照常进行。
除了处理能力，GPU 还扩展了内存带宽。GPU 的运行速度比 CPU 要快数百倍，当通过神经网络处理海量数据时，能够实现机器学习 (ML) 和大数据分析的自动化和智能化。AI 则可以学习任何数据科学家都无法用语言教授或翻译的极为复杂的任务。
其他优势包括但不仅限于：
- 卓越的处理能力
- 成倍增加的内存存储容量/带宽
- 强大的数据分析及 AI 与 ML 分析
- 游戏和图形的快速处理
- 与数据中心的轻松集成
四、GPU 计算的作用
IT 的工作重点已变为响应和支持 AI 和数据科学的计算需求。幸运的是，GPU 包揽了这些工作。由于使用 GPU 计算，在 CPU 上运行的应用速度更快，从而优化了性能和工作负载容量。
GPU 计算可分担 CPU 的系列计算科学和技术任务，这使得应用能够以极高的效率运行。利用并行处理，GPU 可通过数百个核心在几秒内处理数千个任务。并行处理指的是通过将数据集注入 GPU 的处理核心来同时处理全部数据集。GPU 在处理和转换数据时，CPU 运行剩余的应用，这样性能更高。
利用 GPU 计算，从数据分析得出的洞见可帮助解决问题并增加功能。GPU 能够快速处理海量数据并进行分类，这有助于行业名列前茅快速、精准地从数据中获得洞见，从而推动创新。
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