Folding@Home等项目利用用户捐赠的家庭GPU处理时间来处理癌症等严重问题。GPU对于各种科学和工程模拟非常有用，这些模拟过去需要数年才能完成，并在大型超级计算机上租用数百万美元。

人工智能中的GPU

GPU在某些类型的人工智能工作中也很出色。GPU上的机器学习(ML)比CPU快很多，最新的GPU型号内置了更专业的机器学习硬件。

如何在现实世界中使用GPU推动AI应用的一个实际例子是自动驾驶汽车的出现。据特斯拉称，他们的自动驾驶软件需要7万个GPU小时来“训练”神经网络，使其具备驾驶车辆的技能。在CPU上做同样的工作会过于昂贵和耗时。

加密货币挖掘中的GPU

GPU也非常擅长解决密码问题，这也是它们在加密货币挖掘中变得流行的原因。虽然GPU挖掘加密货币没有ASIC(专用集成电路)快，但它们具有明显的通用性优势。ASIC通常只能挖掘特定类型或一小组加密货币，不能挖掘其他任何东西。

可见GPU的功能很多，不仅在科学研究上，在人工智能的应用上也是如此。所以只有拥有自己的高端GPU，加强自己的实力才是硬道理。

2.什么是gpu，GPU是什么？GPU到底有多大用处？GPU的英文全称是GraphicProcessingUnit，中文翻译成图形处理器。我们通常称之为显卡。GPU是显卡的大脑，决定了显卡的档次和大部分性能。对于传统PC来说，GPU也是2D显卡和3D显卡区别的基础。GPU是图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片。今天边肖就来说说什么是gpu？下面来看看更详细的回答吧！

什么是gpu

GPU的英文全称是GraphicProcessingUnit，中文翻译成图形处理器。我们通常称之为显卡。GPU是显卡的大脑，决定了显卡的档次和大部分性能。对于传统PC来说，GPU也是2D显卡和3D显卡区别的基础。GPU是图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片。

GPU减少了显卡对CPU的依赖，做一些原来CPU的工作。尤其在3D图形处理方面，GPU采用的核心技术有硬件T&L(几何变换和光照处理)、立方体环境材质贴图和顶点融合、纹理压缩和凹凸贴图、双纹理四像素256位渲染引擎等。硬件T&L技术可以说是GPU的象征。GPU的主要厂商是NVIDIA和ATI。

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GPU介绍:GPU是图形处理单元的缩写，是现代显卡中非常重要的一部分。它的中文名是图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片。它是一种微处理器，专门用于个人电脑、工作站、游戏站和一些移动设备上的图像和图形相关操作。它构造并渲染系统输入的视频信息，用于存储要显示的图形信息和图形操作的中间数据。这是一个高度并行的多线程。

GPU的工作原理简单来说就是GPU是一个显示芯片，可以在硬件上支持T&L(变换和光照)。这是因为T&L是3D渲染的重要组成部分，它的作用是计算多边形的3D位置，处理动态光效，也可以称为“几何处理”。

一个好的T&L单元可以提供细致的3D物体和高级的灯光效果；然而，在大多数个人电脑中，T&L的大部分操作是由CPU处理的(这就是所谓的软件T&L)。由于CPU的任务繁多，除了T&L之外，还需要做内存管理、输入响应等非3D图形处理，所以在实际运行中性能会大打折扣，而且显卡经常等待CPU数据，其运行速度远远跟不上当今复杂3D游戏的要求。

即使CPU的工作频率超过1GHz或者更高，也没有太大的帮助，因为这是PC本身设计造成的问题，和CPU的速度关系不大。

GPU的计算能力很强。GPU的逻辑架构决定了它的计算能力比CPU更强大。比如目前主流的intel i7处理器的浮点运算能力是主流的NVIDIA GPU处理器的1/12。

GPU设计师更多的使用晶体管作为执行单元，而不是像CPU那样复杂的控制单元和缓存。其实CPU芯片空间的5%是ALU，而GPU空间的40%是ALU。

GPU在科研中有什么用？

GPU计算完全改变了科学家可以用比以前少得多的预算做的事情。在数据挖掘中，计算机在大量数据中寻找有趣的模式，并获得原本会淹没在噪音中的洞察力。

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