GPU之所以擅长并行计算，从其架构里就决定了。它主要由计算单元ALU组成，仅有少量的控制单元和存储单元。这也就意味着，GPU可以拥有数百、数千甚至上万核心来同时处理计算任务，使计算的并行度得到成千上万倍的提升—相比现在普通电脑最多8核CPU同时工作，这是一个及其恐怖的数字。

GPU根据接入系统的方式分为集成型GPU（Integrated GPU，iGPU）和离散型GPU（Discrete GPU ，dGPU）两种，前者就是我们日常所说的集成显卡/核芯显卡，后者就是我们日常所说的独立显卡。

发展至今，GPU不仅为个人电脑、服务器和移动设备进行图形处理工作，还主要应用在工作站、游戏机、嵌入式设备、数据中心等各种需要渲染图形或高性能计算的场景。

**02 .**全球GPU市场格局

1.GPU市场规模

根据Verified Market Research数据统计，2020年全球GPU市场价值为254.1亿美元，2027年有望达到1853.1亿美元，年平均增速高达32.82%。

据 IDC 数据显示，2018 年全年中国GPU市场规模约为13.05 亿美金（约合人民币90.05亿元），据预测到2023 年中国GPU市场规模将达到43.2亿美金（约合人民币 298 亿元），未来5年整体市场年复合增长率（CAGR）27.1%。

2.GPU“最吸金”的赛道之一

早期GPU多用于2D和3D图形的计算和处理。传统上来说，之前GPU最关键的市场在游戏领域。但长期来看，这部分市场增速趋缓，甚至隐隐有下降势头。

而在眼下的算力时代，取而代之的是与数字化转型相关的用例已成为GPU应用的主要阵地，如今的GPU通用计算技术发展在浮点运算、并行计算等部分计算方面，GPU 可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU 的性能。

目前随着云计算、人工智能等高性能异构计算的发展，GPU并行计算的优势被进一步发掘，成