GPU能火起来，这要感谢英伟达呀！之前它只是显卡渲染能力，提升浏览器能力提升游戏能力，提升显示器的画面！但后来GPU竟然和算力有了关系，可以解决AI算力的问题。这就相当于给GPU开辟了新赛道。GPU 从单纯的图形处理器跃升为科技界的“算力霸主”，确实是一场由底层架构革命、市场需求爆发和英伟达战略远见共同推动的华丽转身。
相比来说，CPU 设计核心在于强大的通用性和低延迟的顺序处理能力（单核性能强），擅长处理复杂的逻辑判断和快速响应单个任务（如操作系统调度、日常应用）。但当面对人工智能、科学计算、大数据分析等需要海量数据同时进行相同简单运算（如矩阵乘法、卷积）的任务时，CPU 有限的几个高性能核心就显得力不从心，效率低下，功耗飙升。
而GPU 是“专才”爆发力， GPU 天生为并行而生！它拥有数千个精简高效的计算核心（CUDA Core/Stream Processor）。
虽然单个核心能力远不如CPU核心强大，但当需要处理成千上万个像素点（图形渲染）或海量数据集（AI训练）时，这些核心能像一支纪律严明的军团，同时执行相同的指令流，实现惊人的吞吐量（Throughput）。这就是为什么在训练一个深度学习模型时，GPU集群的速度可以比CPU集群快上几个数量级。
当然随着智能化的进程，GPU的火爆，根本上是其架构优势完美契合了数字化时代的“风口”，所以GPU的火热也是顺应了趋势的产物，本质是应用场景的“核爆式”扩张。
例如：在人工智能（AI）与大模型的“算力黑洞”的应用🧠
深度学习训练： 神经网络的训练过程本质上是亿万次的矩阵运算和梯度计算。GPU 的并行架构提供了无可比拟的计算密度，成为训练 ChatGPT、Stable Diffusion 等大模型的“物理基石”。没有强大的 GPU 集群，大模型时代根本无从谈起。
AI 推理： 模型训练好后，运行（推理）同样需要强大算力。GPU 在云端数据中心和边缘设备中部署，支撑着实时翻译、图像识别、智能推荐等落地应用。
例如：在科学计算与高性能计算（HPC）的应用🔬：
天气预报、基因测序、流体动力学模拟、量子化学计算等传统 HPC 领域，其核心计算任务（如求解偏微分方程）高度并行化。GPU 加速显著缩短了研究周期，推动了科学发现。许多超级计算机的核心计算节点都大量采用 GPU。
例如：在数据中心与云计算的应用☁️：
云服务商（AWS, Azure, GCP, 阿里云等）大规模部署 GPU 实例，将其作为“算力即服务”的核心资源提供给用户进行 AI 开发、渲染、模拟等任务。GPU 成为了云计算的“算力引擎”。
例如：在加密货币挖矿（曾为主要推力）的应用💰：
特定加密货币（如早期以太坊）采用的工作量证明（PoW）算法高度依赖并行哈希计算。GPU 的高吞吐特性使其一度成为挖矿首选硬件（尽管热潮有所消退，但不可否认它曾是 GPU 需求的重要推手）。
例如：在内容创作与元宇宙的应用🛸：
GPU 依然是高质量实时渲染（游戏引擎如 Unreal Engine 5）、电影特效制作、3D 设计、AR/VR 沉浸式体验不可或缺的核心硬件。其通用计算能力也被用于视频编码加速（如 NVENC）。
英伟达的 CUDA 技术是这个革命的关键。它让开发者能用熟悉的编程语言调用 GPU 的能力，降低了门槛。
英伟达持续升级硬件，从游戏显卡扩展到 AI 芯片，一步步将 GPU 推向了算力前沿。再加上全球 AI 热潮对算力的饥渴，科技巨头争相抢购 GPU，引发了一场“算力军备竞赛”，进一步推高了它的热度。
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