图形处理器，也就是 GPU，一开始是专门针对处理计算机图形里面好多并行计算任务来设计的，像像素渲染、几何变换这类。可是呢，它那种高度并行架构刚好符合现代高性能计算，特别是人工智能领域的核心要求，这就致使 GPU 算力成了推动数字经济发展的关键基础设施了。和中央处理器，也就是 CPU，擅长处理复杂串行指令不一样，GPU 是由数千个更小、更高效的核心构成的，它能够同时去执行大量相对简单的计算任务。在矩阵乘法、卷积运算等被视为AI算法基石的方面，这种架构特性展现出了卓越表现，其效率能够达到传统CPU效率的数十倍之长，甚至可达上百倍之多。
GPU算力的核心源自其并行计算架构，拿主流架构来讲，一个高性能的GPU兴许含有上万个流处理器，也就是CUDA核心 ，举例来说，某一代旗舰计算卡的核心数量超出16000个，这些核心被构建成多个流式多处理器单元 ，每个SM单元含有用于通用浮点运算的核心以及专门为深度学习矩阵运算做优化的张量核心。张量核心可显著加快混合精度计算速度，像FP16或者BF16浮点格式就是例子，其具备每秒将近2000万亿次浮点运算的理论峰值算力（）。高速显存同样是要素之一，除了计算单元。当下尖端计算卡通常采高带宽内存（HBM），单卡拥有80GB的容量，且能提供超出3TB/s很惊人的带宽，旨在飞速将海量数据馈送至计算核心，防止因"数据饥饿"引发性能瓶颈。GPU借助高速互联技术（像是带宽为900GB/s的那般）相连，形成可协同运作的计算集群，用以对付千亿、万亿参数等级的大模型训练要求。
关乎 GPU 算力的关键指标主要围绕浮点运算能力、显存特性、互联带宽以及能效比展开。浮点运算能力一般以 作为单位，它所展现的是每秒能够执行的万亿次浮点运算次数，其被划分成单精度也就是 FP32、半精度即 FP16，还有针对 AI 的特定精度像是 FP8。显存容量决定了单次能够载入模型参数以及数据的具体大小，对大型模型而言，充足的显存是防止频繁内存交换、维持计算连续性的必备前提。显存带宽直接对数据吞吐速度造成影响。功耗不能被忽视，散热也一样不能被忽视，单颗高端GPU的典型热设计功耗也就是TDP处于400瓦到700瓦这个范围之间，并且大规模集群的供电成本以及冷却成本已然成为数据中心运营的重要组成部分。
GPU算力运用已深入诸多前沿范畴，于人工智能领域，它属于模型训练跟推理的引擎，训练一个具备千亿参数的大语言模型，也许要数千张高性能GPU持续运作数周时间，处于推理阶段时，GPU负责迅速处理用户查询，进而生成文本、图像或者代码，在科学研究里，GPU加快了气候模拟、蛋白质结构预测、天体物理仿真等那些需要海量并行计算的任务进程，把原本需数年的计算时长缩减至几天。在图形跟创意范畴之中，GPU不但使用于实时渲染具备高质量的游戏画面以及影视特效，还为实时3D内容创作以及虚拟现实体验赋予了能力。除此之外，自动驾驶汽车依靠车载GPU实时处理传感器融合得来的数据，进而开展环境感知以及决策规划；金融行业凭借它开展高频交易分析以及风险建模；医疗影像分析借助GPU加速达成疾病的早期筛查以及辅助诊断。
有几种路径主要是用于获取并且进行部署GPU算力，以传统方式来讲，是要自己构建计算集群，这里面涉及到一次性就会产生的高昂硬件采购成本，单台服务器的价格能够达到数十万元，还有很长的部署周期，一般情况下需要数月时间，同时存在持续的运维人力以及电力方面的开销，并且还要应对业务处于波峰波谷时所带来的资源闲置问题，依据部分行业给出的统计结果来看，自建集群的平均资源利用率有可能会低于40%，另外一种主流方式是去采用云计算服务提供商所提供的弹性算力。按照需求，用户能够以容器实例、裸金属服务器或者更为细粒度的函数等形式，按小时租用GPU资源，甚至可按秒租用用于实现分钟级部署和启用，这种方式消除了前期重资产投入，并且能依据业务流量动态伸缩 ，理论上可把闲置成本降为零，不过需要仔细评估网络延迟、数据安全以及长期使用的总拥有成本。而且，边缘计算模式正慢慢兴起，把小型GPU算力节点布置在贴近数据产生源头的网络边缘之处，用来处理对延迟特别敏感的应用，像是工业质检、实时视频分析等，能够把端到端响应时间把控在20毫秒以内。
把GPU算力不断迅猛增长先放在一边，挑战却依旧严峻得很。其一，AI模型在规模方面呈现指数级增长态势，这种情形一直把算力需求持续往上推，部分预测给出的数据表明，全球范围之内先进AI算力需求每年大概有可能实现10倍左右的增长，如此一来，致使高端计算卡供应出现紧张的状况。其二，算力密度得到提升之后，带来了规模巨大的能耗方面的挑战，对于怎样去提升计算能效，也就是每瓦特电力能够提供出来的算力这个问题来说，它是芯片设计当中、散热技术领域以及数据中心设计方面的核心课题。其三，软件领域的生态情况和硬件所具备的性能之间相互协调配合这件事，有着极为关键的重要性句号。针对硬件潜力充分发挥，有一个成熟的并行编程框架（像CUDA这样）以及丰富的优化库，这能降低开发者的使用门槛。最后，计算架构正朝着异构化的方向发展。除GPU外，专用集成电路（ASIC）比如张量处理器（TPU）、神经处理单元（NPU）等在特定场景下能提供更高能效。未来的计算平台很可能采用异构架构，让CPU、GPU以及其他加速器协同工作，通过统一的软件栈来进行智能调度与管理，以此实现整体计算效率的最优化。
总结来说，GPU算力已然成为了支撑人工智能变革以及科学探索发现的根基，其发展路径紧密依据着提升并行处理效能、扩充内存系统带宽以及改进能效比来进行，随着技术持续向前发展，从芯片制造工艺的缩小到封装技术有创新，从计算精度的自行适应调整到软硬件协同设计的深入，GPU算力将会持续突破限制，赋予更多从未有过的应用情形能力。与此同时，算力的获取途径会愈发灵活多样，成本会因技术进步以及规模效应而渐渐得到优化，进而使得更广泛的研究组织机构、企业甚至是个人开发者能够接触到这一强大的计算资源，一同推动智能时代的创新潮流。