GPU(图形处理器)是一种专门用于图像处理和计算机视觉等计算密集型任务的专用处理器。相较于传统的中央处理器(CPU)，GPU具有并行计算、高效能和高并发等优势，因此在人工智能、机器学习、数据挖掘等领域得到广泛应用。随着人工智能技术的迅速发展，GPU被广泛应用于各个领域。
娱乐产业：
除了游戏，GPU还在电影特效制作、虚拟现实和增强现实等领域发挥着重要作用。例如，电影《阿凡达》的特效制作就大量使用了GPU进行渲染，创造出令人叹为观止的潘多拉星球。
科学研究：
在科学研究领域，GPU被广泛用于气候模拟、基因测序、药物研发等方面。例如，Folding@home项目利用全球数百万台电脑的GPU算力，进行蛋白质折叠模拟，为攻克癌症、阿尔茨海默症等疾病提供帮助。来源：Folding@home官方网站
人工智能：
GPU是深度学习的基石。深度学习模型的训练需要大量的计算资源，而GPU的并行计算能力完美契合了这一需求。目前，几乎所有的人工智能应用，都离不开GPU的支持。
医疗影像：
GPU可以加速医学图像的处理和分析，帮助医生更快速、更准确地诊断疾病。例如，GPU可以用于CT、MRI图像的重建和三维可视化，以及肿瘤的自动识别和诊断。
金融分析：
在金融领域，GPU可以用于风险评估、欺诈检测、高频交易等方面。例如，GPU可以快速分析大量的市场数据，帮助交易员做出更明智的投资决策。
自动驾驶：
自动驾驶汽车需要实时处理大量的传感器数据，例如摄像头图像、雷达信号等。GPU的强大算力可以帮助自动驾驶系统快速做出决策，确保行驶安全。
