GPU是图形处理器的英文缩写（Graphics Processing Unit），显卡的处理器称为图形处理器（GPU），它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。
因为CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成，而GPU 则由数以千计的更小、更高效的核心组成，这些核心专为同时处理多任务而设计，这使得GPU作为硬件加速，成为可能。
GPU加速一般有渲染加速和运算加速两种，前者是显卡的本质工作，将渲染器速度提升完成画面输出，后者是通用计算领域的用法，利用GPU强大的浮点数运算能力帮助CPU进行计算。
我的程序可以用GPU加速吗？
1. 并行计算 ”不等于“串行代码+并行设备
所以我们还是要按部就班，先花个1~2天对并行计算的基础理论开始理解，以及对并行设备（GPU架构）有基本认知，然后再开始进入 CUDA 或 OpenACC，OpenCL编程，这样才不会误入歧途。如果想对并行计算有个大概的认知，可以参考
2. 并行化的最基本工作，就是”算法并行化
这部分您可多参考一些别人的论文，相信对您会有明显的帮助。
3. 性能提升程度：算法并行化程度 >> 并行代码优化程度
其次，也有大部分的人将串行习惯中的条件分支（if..then..else或 case )大量用到并行编程之中，结果性能反而变得更差。这是因为不理解并行计算的核心：一致性与规整性。
并行计算的关键，是让绝大部分的计算核进行“相同”的工作，任何条件分子都会破坏工作的一致性，条件分支越复杂则一致性越差。同样的，如果数据结构的规整度不一致，性能也会不好。
4. 并行计算只处理“适合的部分”而非“从头到尾”
有许多初学者一开始钻入 CUDA语法与结构，将 GPU的计算核当做 CPU的控制核使用，然后将整个 CPU的 C/C++/Fortran代码从头到尾全部改写成 CUDA函数，结果性能奇差无比。
真正合理的并行计算，是将整个应用中计算量最大的部分（可能代码只占10%、但计算量超过60%）转换成并行代码，交给并行处理器去计算就可以。
5. 计算性能并非只以计算核数量为衡量标准
与CPU计算性能类似，GPU计算核也有主频，整体性能以 “计算核数量*主频”为依据。此外，影响性能另一个关键因素，在于数据传输所消耗的时间，因此 PCIE总线、CPU的QPI带宽、计算卡的显存带宽等等，也是至关重要的实际影响因素。
6. 绝对要善用 NSight之类的专门除错工具
并行计算会同时启动成千上百个线程，其中牵扯非常多的资源冲突、数据同步等可能出错的状况，绝非传统串行代码用 VC设断点、用 printf显示等方式能够除错的，所以学习GPU编程请同时学习 NSight之类除错工具的使用
7 .游戏卡的SLI或CrossFire功能，于多卡计算的数据交换无关
许多人在这方面存在绝对的误解，以为游戏卡提供的 SLI（NVIDIA）或CrossFire（AMD）是多卡计算的数据传输界面，其实这两种技术与 Multi-GPU并行计算没有任何关系，专业计算卡（NVIDIA Tesla或 AMD Firepro）都不提供这类技术”
怎么用GPU加速？
现在还没有正式开发过，网上了解的，可以用CUDA和OpenCL开发.
CUDA是一套软件开发工具，支持Nvidia公司生产的GPU图形卡。如果你的程序需要提高运行的速度，并且是可并行的，CUDA就是一个非常实用和适用的开发工具。将你的程序在CUDA环境改编（并行化）之后，运行的硬件平台有Nvidia公司生产的GPU图形卡，则可大幅度提高你的程序运行的效率和速度。
OpenCL是由苹果（Apple）公司发起，业界众多著名厂商共同制作的面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境。便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。
二者的区别和前景可以参考
需要买GPU卡吗？
怎么样，是不是有点手痒痒，想试试看啦！看了下官网的一些讨论，都在说什么系列的显卡呀，由于我是个硬件小白，想到还要配置硬件的显卡，当时心都凉了。我这么low的PC，肯定缺这个少哪个，后来看到VIDIA官网说，他们的所有卡都实现了对cuda的支持。还是云里雾里吧，更幸运的是，后来找到一个网页更简单明了，直接下载一个GPU-Z软件，安装好，可以看到像下面这样的页面：打开后可以在下面看到。
我的PC支持OpenCL，而不支持CUDA.这样，我可以用OpenCL开发啦！
重要的参考资料：
官网：
论坛：
参考博客：
在AIGC机器学习和深度学习任务中，GPU加速可以大大提高计算效率。本文将介绍如何在Linux系统上配置CUDA和cuDNN，以便使用GPU加速机器学习任务。
在互联网时代，API 已成为各类软件系统之间进行交互的重要方式，所以如何进行高质量的 API 测试显得尤为重要。在本文，我们将从 API 测试的概念、重要性开始，详细介绍 API 测试的各种类型，介绍 API 测试各个阶段的具体操作流程，探讨最合适开发使用的 API 测试工具，帮助大家更好地设计和测试 API，从而提高系统质量。API 测试是什么意思？API（Application Program
GPU是显示卡的“心脏”，也就相当于CPU在电脑中的作用，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。显示芯片通常是显示卡上最大的芯片（也是引脚最多的）。GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CP
1.背景介绍高性能计算(High Performance Computing, HPC)是指通过并行计算和高性能计算系统来解决复杂的科学和工程问题的计算方法。高性能计算通常涉及到大量的数据处理和计算，需要大量的计算资源和时间来完成。因此，提高计算效率和性能成为了高性能计算的关键。GPU(Graphics Processing Unit)是计算机图形处理器的一种，主要用于处理图形和计算任务。GPU的
1、什么是GPU加速计算 GPU，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。随着人工智能的发展，如今的GPU已经不再局限于3D图形处理了。GPU 加速计算是指同时利用图形处理器 (GPU) 和 CPU
从上代RTX 20系列开始，NVIDIA不再局限于将RTX GPU定位在游戏用途，他们看到了近年来内容创作市场的兴起，有数千万用户对用于进行创作的硬件有庞大需求。相信有很多内容创作者，也想知道新一代RTX 30系GPU，在目前多个主流创意应用中，又会有怎样的加速和提升？ 新一代 AI，更少等待时间 在20系时就已经有大量主流软件享受RTX Studio的支持，比如视
GPU这一概念也是相对于计算机系统中的CPU而言的，由于人们对图形的需求越来越大，尤其是在家用系统和游戏发烧友，而传统的CPU不能满足现状，因此需要提供一个专门处理图形的核心处理器。GPU作为硬件显卡的心脏，地位等同于CPU在计算机系统中的作用。同时GPU也可以用来作为区分2D硬件显卡和3D硬件显卡的重要依据。2D硬件显卡主要通过使用CPU 来处理特性和3D 图像，将其称作软加速。3D 硬件显卡则
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1.背景介绍物理模拟技术在现代科学和工程领域具有重要的应用价值，例如气候模型、物理学实验、机器人控制、自动驾驶等。然而，随着问题规模和复杂性的增加，传统的计算方法已经无法满足需求。因此，研究人员和工程师需要寻找更高效的计算方法来提高模拟速度和精度。GPU加速技术是一种高效的计算方法，它利用了GPU(图形处理单元)的并行处理能力来加速物理模拟。GPU具有大量的处理核心和高速内存，使得它在处理大量数据
GPU加速计算 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可针对 AI、数据分析和高性能计算 (HPC)，在各种规模上实现出色的加速，应对极其严峻的计算挑战。作为 NVIDIA 数据中心平台的引擎，A100 可以高效扩展，系统中可以集成数千个 A100 GPU，也可以利用 NVIDIA
GPU给传统应用加速 GPU对普通用户的另一个重要用途便是加速网页内容、PDF文件以及图形图像的渲染。现在互联网有一个糟糕透顶的倾向，就是网页设计得越来越花哨，大量光怪陆离的Flash广告充斥着页面，而这些Flash极其耗用CPU资源，即便你现在用的是最时髦的双核处理器，打开一个Flash内容较多的网页并且用鼠标中键滚动几下，便会发现CPU资源占用率可以轻松向50%靠拢。换句话说是其中一个CPU核
U-n-i-t-y 提供了 [Compute Shader][link1] 来使得我们可以将大量的复杂重复的计算交给并行的 GPU 来处理，正是由于并行原因，这样就可以大大加快计算的速度，相比在 CPU 的线程中有着巨大的优势。类似 OpenglES 3.0 的 [Transform Feedback][link2] 和 Metal 的 [Data-Parallel Compute Pr
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