GPU，全称为图形处理单元（Graphics Processing Unit），是一种专用于处理图形和图像计算的处理器。起初，GPU主要用于图形渲染，但随着计算需求的增加，尤其是在科学计算、深度学习和其他并行计算领域，GPU的通用计算能力逐渐受到重视。
GPU相对于传统的中央处理单元（CPU）在设计上有一些显著的区别。CPU更适用于处理通用的控制流任务，而GPU则专注于高度并行的数据处理。GPU通常拥有大量的小型处理单元，被设计成能够同时处理大量相似的任务，例如图形渲染中的像素计算或深度学习中的矩阵运算。
总体而言，GPU在图形处理领域的成功应用和对并行计算需求的响应使其逐渐演变成为通用计算设备，广泛用于加速各种科学和工程计算应用。
2024年3月4日，中国上海——芯原股份今日宣布先楫半导体的HPM6800系列新一代数字仪表显示及人机界面系统应用平台采用了芯原的高性能2.5D图形处理器 (GPU) IP。
电子创新网采访数十位半导体高管，并以"行业领袖看2022”系列问答形式向业界传达知名半导体眼中的2022 ，这是该系列第九篇报道---来自Imagination中国董事长白农（Wallace Pai的答复。
近日，芯动科技再传捷报，其潜心为中国5G数据中心定制的高性能显卡GPU芯片——“风华1号”回片测试成功，全球首发在即。
IPU是一种可编程网络设备，旨在使云和通信服务提供商减少在中央处理器 (CPU) 方面的开销，并充分释放性能价值。
5月26日的发布堪称是 Arm新品发布上里程碑式的发布，因为它开启了一个新的时代！
越来越多的数据中心和其他高性能计算环境开始使用 GPU，因为 GPU 能够快速处理深度学习和机器学习应用中生成的大量数据。不过，就像许多可提高应用性能的新型数据中心创新一样，这项创新也暴露出新的系统瓶颈。
据TechCrunch报道，我们现在正处于计算领域真正的转折点上，我们正在使用的技术每天都在进化。嵌入式传感器和网络接入的快速融入，正将我们使用的大部分电器变成“智能设备”，它们可对我们的语音指令做出回应，同时产生的大量数据又可在尖端网络计算机或云端进行分析。
作者：电子创新网 张国斌