GPU的全称是 Graphics Processing Unit（图形处理器），通俗点说，就是电脑里的“显卡核心”。它最初被设计出来的目的，是快速处理图像并在屏幕上显示。
但与中央处理器（CPU）相比，它有一个根本性的不同：
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CPU：像一位博学的数学教授，擅长处理复杂、逻辑性强且步骤连续的任务。但教授的数量很少（通常几个到几十个核心）。
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GPU：像一千个小学生。每个小学生能力不强，但胜在人多，能同时做大量简单、重复、彼此独立的计算。比如，同时计算屏幕上每个像素的颜色。
正是因为这种“大规模并行计算”的能力，GPU现在早已不只是用来玩游戏。它的核心价值在于并行计算，主要应用在三大领域：
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图形与游戏：这是最传统的用途。渲染3D游戏画面、运行设计软件（如AutoCAD、SolidWorks）或视频剪辑特效，都依赖GPU高速处理海量像素和几何图形。
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人工智能与深度学习：这是当下最热门的应用。训练AI模型（比如ChatGPT、自动驾驶系统）需要同时做大量简单的矩阵乘法，这正是GPU的绝对优势领域。英伟达（NVIDIA）也因此成为AI时代的核心硬件厂商。
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科学计算与数据分析：在基因测序、天体物理模拟、加密货币挖矿等领域，GPU被用来做海量数据的并行处理，速度比CPU快几十甚至上百倍。
简单概括区别：
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CPU：适合做“复杂的难题”（比如操作系统的调度、解一道微积分方程）。
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GPU：适合做“简单但海量的重复劳动”（比如让一亿个像素同时更新、让一万个神经元同时计算）。
目前主要的GPU设计公司有 NVIDIA（英伟达）、AMD（超威半导体），以及也在大力投入的 Intel（英特尔）。