GPU，英文全稱為Graphic Processing Unit，中文名為“圖形處理器”。它是相對于CPU的一個概念，因為在現(xiàn)代計算機中，特別是在家用系統(tǒng)和游戲的發(fā)燒友中，圖形的處理變得越來越重要，需要一個專門的圖形核心處理器。

GPU是一種半導體芯片，即顯示芯片，是顯卡的心臟。它決定了顯卡的檔次和大部分性能，同時也是2D顯卡和3D顯卡的區(qū)別依據(jù)。2D顯示芯片在處理3D圖像和特效時主要依賴CPU的處理能力，稱為“軟加速”。而GPU就是能夠從硬件上支持T&L（TransformandLighting，多邊形轉(zhuǎn)換與光源處理）的顯示芯片，因為T&L是3D渲染中的一個重要部分，其作用是計算多邊形的3D位置和處理動態(tài)光線效果。

最近還出現(xiàn)了許多GPGPU圖形處理單元通用計算，其利用GPU的高計算性能來執(zhí)行除3D圖形之外的效果，通過使用GPGPU，可以更低的成本構(gòu)建高于超級計算機的服務器性能。但是，圖像處理專家有時會執(zhí)行其他計算處理（GPGPU）。

GPU 的作用：

其作用主要體現(xiàn)在圖像和圖形相關(guān)的計算工作上。GPU 可以快速完成一些特定類型的數(shù)學運算，特別是對于浮點、矢量和矩陣的計算。它能將3D模型的信息轉(zhuǎn)換為2D表示，同時添加不同的紋理和陰影效果。因此，在圖形渲染、游戲、視頻處理等領(lǐng)域，GPU 發(fā)揮著非常重要的作用。

在游戲開發(fā)中，GPU的作用主要體現(xiàn)在圖形渲染方面。游戲需要處理復雜的圖形、動畫和物理效果，這些都需要GPU的高性能支持。具體來說，GPU通過并行處理圖形、圖像和計算任務，能夠提供更快的處理速度和更高的效率，從而實現(xiàn)高質(zhì)量的圖形和圖像渲染。

GPU還可以加速物理模擬的計算，以及處理AI決策等任務。例如，在游戲中使用GPU進行物理模擬，可以提供更真實、更流暢的游戲體驗。同時，GPU還可以用于機器學習和AI決策引擎的加速，例如在游戲中的AI行為和決策等方面。

GPU的分類，主要基于其用途，具體如下：

游戲顯卡：針對游戲用戶的顯卡，采用高性能核心和顯存，支持各種游戲效果的渲染，可以使游戲畫面更加流暢。

專業(yè)顯卡：適用于CAD、三維動畫渲染、視頻編輯等專業(yè)應用，有較高的精度和穩(wěn)定性，可以提供更高效的計算能力。

服務器GPU：在云計算和大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域應用較多，采用高度并行化的架構(gòu)，可以快速處理大量的數(shù)據(jù)計算任務。

集成GPU：一般嵌入在CPU中，主要用于筆記本電腦、平板電腦和移動設備等場景。

GPU相比CPU具有以下優(yōu)勢：

1.并行計算能力強：GPU可以同時處理多個任務，而CPU通常只能一次處理一個任務。這種并行處理能力使得GPU在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時非常高效。

2.計算密集型任務處理能力強：GPU專為大規(guī)模計算密集型任務而設計，如圖像處理、機器學習和游戲渲染等。其內(nèi)部架構(gòu)針對這些任務進行了優(yōu)化，使得GPU在處理這些任務時比CPU更快。

3.數(shù)據(jù)吞吐量大：GPU具有高帶寬的內(nèi)存和高速的總線，可以實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效傳輸和處理。這使得GPU在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時能夠提供更高的數(shù)據(jù)吞吐量。

4.體積優(yōu)勢：GPU的體積相對較小，甚至能夠直接安裝在個人通用計算機上，這使得GPU在桌面化高性能計算方面具有優(yōu)勢。

5.成本優(yōu)勢：基于GPU的并行計算設備價格相對低廉，維護費用低。相比之下，CPU高性能計算集群的成本可能更高。

6.效率優(yōu)勢：GPU結(jié)構(gòu)簡單，運算單元集成度更高，其浮點計算能力遠遠高于相同數(shù)目的CPU。

7.線程數(shù)目優(yōu)勢：GPU的線程數(shù)目遠遠超過CPU，這使得GPU在處理大規(guī)模并行計算任務時更加高效。

GPU的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在并行計算能力、計算密集型任務處理能力、數(shù)據(jù)吞吐量、體積、成本、效率和線程數(shù)目等方面。這些優(yōu)勢使得GPU在許多領(lǐng)域中成為首選的計算解決方案。

GPU的發(fā)展歷程：

初期階段：20世紀80年代初，計算機圖形學開始興起，但當時并沒有專門的圖形處理硬件。直到1984年，SGI推出了專業(yè)的高端圖形工作站，才有了專門的圖形硬件，稱為圖形加速器。這一時期的圖形加速器主要用于專業(yè)領(lǐng)域，價格昂貴，無法進入消費級市場。

2D圖形加速卡階段：在隨后的20年里，計算機圖形學繼續(xù)發(fā)展，但并沒有出現(xiàn)專門的3D圖形處理硬件。直到1995年，3dfx公司發(fā)布了全球第一款消費級3D圖形加速卡voodoo，才開啟了3D圖形加速卡的時代。隨后幾年，NVIDIA和ATI分別發(fā)布了TNT和Rage系列顯卡，實現(xiàn)了Z緩存和雙緩存，并進行了光柵化等操作。然而，這一時期的頂點變換仍由CPU負責，光柵化能力也有限。

GPU的誕生：1999年，NVIDIA發(fā)布了Geforce 256，這是第一款提出GPU概念的產(chǎn)品。Geforce 256的出現(xiàn)標志著GPU的誕生，它使得CPU從繁重的像素填充任務中解脫出來。此后，GPU的概念逐漸被廣泛接受和應用。

GPU的快速發(fā)展和應用：隨著GPU的普及，其應用領(lǐng)域不斷擴展。GPU被廣泛應用于游戲、影視特效制作、虛擬現(xiàn)實、科學計算、數(shù)值模擬、機器學習等領(lǐng)域。同時，GPU的并行計算能力也被發(fā)掘，使得GPU在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時更加高效。

AI加速器：近年來，隨著人工智能的興起，GPU的應用領(lǐng)域進一步擴展。GPU被廣泛應用于AI相關(guān)的計算任務，如機器學習、深度學習等。其并行計算能力和高精度浮點數(shù)計算能力使得GPU在處理AI相關(guān)任務時具有顯著優(yōu)勢。

GPU的未來發(fā)展趨勢：

更強大的計算能力：隨著算法的進步和計算需求的增長，GPU需要具備更強大的計算能力，以應對日益增長的計算負載。未來，GPU將會采用更先進的制程技術(shù)，集成更多的計算單元，提高時鐘頻率等，以實現(xiàn)更高的計算性能。

更快的內(nèi)存和更大的緩存：將增加GPU的內(nèi)部帶寬，從而能夠更有效地處理復雜的計算任務。這意味著GPU可以更快速地存取和處理數(shù)據(jù)，從而提高整體性能。高速DRAM和緩存的進一步演進也將有助于降低延遲，提高計算效率，特別是在需要大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸?shù)膽弥?，如深度學習和模擬。

CPU和GPU的深度集成：CPU和GPU的深度集成將成為未來的關(guān)鍵趨勢。將它們?nèi)诤系酵恍酒蠈碓S多優(yōu)勢，如共享內(nèi)存空間、減少數(shù)據(jù)傳輸延遲等。這種集成將進一步提高計算性能和能效。

AI和機器學習：隨著人工智能和機器學習的發(fā)展，GPU在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時的并行計算能力和高精度浮點數(shù)計算能力將得到更廣泛的應用。未來，GPU將會針對這些任務進行優(yōu)化，提供更高的計算效率和能效。

虛擬化和云計算：隨著虛擬化和云計算技術(shù)的發(fā)展，GPU將能夠?qū)崿F(xiàn)遠程渲染和虛擬化桌面等功能。這將使得用戶可以在遠程位置使用高性能的GPU計算資源，而無需在本地配備昂貴的硬件設備。

可擴展性：隨著應用規(guī)模的擴大，GPU的可擴展性將變得更為重要。未來的GPU將需要支持多卡并行計算、集群計算等技術(shù)，以滿足大規(guī)模并行計算的需求。

綠色環(huán)保：隨著能源消耗和環(huán)境問題日益嚴重，綠色環(huán)保將成為未來的重要趨勢。未來的GPU將需要采用更節(jié)能的技術(shù)和設計，減少能源消耗，同時滿足高性能計算的需求。

GPU的未來發(fā)展趨勢將主要體現(xiàn)在更強大的計算能力、更快的內(nèi)存和更大的緩存、CPU和GPU的深度集成、AI和機器學習、虛擬化和云計算、可擴展性以及綠色環(huán)保等方面。這些趨勢將進一步推動GPU的發(fā)展和應用，為計算機圖形學、科學計算、數(shù)值模擬、機器學習等領(lǐng)域提供更高效、更環(huán)保的計算解決方案。