为什么 GPU 引领加速计算时代

目前，人工智能（图像语音识别、无人驾驶等）、视频处理、VR、生命化学、金融证券数据分析等是 GPU 运用的优先爆发领域。可以说，GPU 并行计算是时下最流行的方式，简而言之，GPU 可以同时做 N 件比较简单的事情，因此效率比较高。

GPU 是相对于 CPU 的一个概念，由于在 PC 机中，图形的处理变得越来越重要，要求也越来越高，需要一个专门的图形核心处理器。NVIDIA 公司在发布 GeForce 256 图形处理芯片时首先提出 GPU 的概念。GPU 使显卡减少了对 CPU 的依赖，并承担部分原本 CPU 的工作。

目前，在市场上受欢迎的显卡品牌主要有三家：Intel，主要集成于英特尔主板，就是我们常说的集成显卡；AMD（ATI），是世界上第二大的独立显卡芯片生产销售商，他的前身就是 ATI，就是我们俗称的 A 卡，主要产品有大家熟悉的 Radeon 系列，还有专业工作站的 FireGL 系列，超级计算的 FireStream 系列；NVIDIA，是现今最大的独立显卡芯片生产销售商，包括大家熟悉的 Geforce 系列，专业工作站的 Quadro 系列，超级计算的 Tesla 系列等。

GPU 具有强悍的算力，是不是可以直接替代 CPU 了？其实，两者分别是基于不同使用场景来进行设计的，GPU 长处在于大量简单的流数据运算，而 CPU 则善于控制密集型运算。并不能因为电冰箱比其他家用电器有更强的制冷能力, 所以电冰箱一定能取代家用电器。二者组合的 CPU+GPU 异构技术在高性能计算中普遍采用，CPU 负责逻辑性较强的控制性任务，GPU 则负责计算密集度高的数学运算，共同协作完成复杂的计算任务。

如今，深度学习是当前人工智能领域发展的重点，而 GPU 也凭借图像数据处理的优势成为 AI 技术进步的主要推动者。

不仅如此，GPU 加速计算的应用也涉及各尖端领域，包括：排名前 15 位的化学类应用、排名前 2 位的流体动力学分析类应用、八大结构分析类应用中的七个、所有的顶级可视化分析类应用和所有最常见的生物科学类应用。

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