GPU（Graphics Processing Unit）又称图形处理器，是一种专门用于处理图形和影像的高性能芯片。GPU最初被设计用来加速计算机图形的输出，但随着技术的发展，GPU的应用已经从图形领域扩展到了通用计算领域。与CPU（Central Processing Unit，中央处理器）不同，GPU采用了并行处理的方式，它可以同时处理多个数据和指令，因此在图形处理、影像处理、科学计算和机器学习等领域具有天然的优势。GPU不仅可以加速计算速度，还可以大幅度降低系统负载，提高能耗效率，为各种应用提供更好的性能表现。随着人工智能、深度学习和虚拟现实等技术的应用，GPU的市场需求也愈发旺盛。目前，NVIDIA、AMD等公司已经成为GPU芯片的主要供应商。 GPU（Graphics Processing Unit）又称为显卡，它是一种专门用于图形处理的高性能计算设备。相比于CPU（Central Processing Unit，中央处理器），GPU的处理能力更为出色。
2. 单指令多数据流（SIMD）：GPU可以在一次操作中同时处理多个数据，使得处理任务效率更高。
3. 大规模并行处理：GPU支持大规模并行计算，使得数据处理速度更快。
4. 内置高速缓存：GPU内置高速缓存，使得数据访问速度更快。
5. 低功耗：GPU能够通过近场通信（NFC）实现智能节能，使得功耗更低。
2. 数据加速：GPU可以用来进行复杂数据处理，如科学计算、机器学习等。
3. 虚拟现实：GPU可以实现虚拟现实技术，让用户感受到身临其境的互动体验。
4. 加速计算：GPU在加速计算，如密码学、物理模拟、计算流体动力学等方面十分有效。
5. 机器学习：GPU在机器学习、深度学习等方面拥有巨大的优势，使得机器学习算法处理更高效。
GPU-Z特点
1. 高并行性：GPU拥有数千个小型计算核心，可以同时处理多个数据和指令。2. 单指令多数据流（SIMD）：GPU可以在一次操作中同时处理多个数据，使得处理任务效率更高。
3. 大规模并行处理：GPU支持大规模并行计算，使得数据处理速度更快。
4. 内置高速缓存：GPU内置高速缓存，使得数据访问速度更快。
5. 低功耗：GPU能够通过近场通信（NFC）实现智能节能，使得功耗更低。
GPU-Z功能
1. 渲染：GPU可以用来渲染计算机图形、视频和动画，使得图形更真实感、更流畅。2. 数据加速：GPU可以用来进行复杂数据处理，如科学计算、机器学习等。
3. 虚拟现实：GPU可以实现虚拟现实技术，让用户感受到身临其境的互动体验。
4. 加速计算：GPU在加速计算，如密码学、物理模拟、计算流体动力学等方面十分有效。
5. 机器学习：GPU在机器学习、深度学习等方面拥有巨大的优势，使得机器学习算法处理更高效。
使用方法
Win10查看显卡超频参数和体质的方法：
1、下载GPU-Z中文版。
2、双击打开刚下载的GPU-Z。
3、点击最左上角的显卡图标。
4、如图选择 读取 ASIC 质量（英文版为Read ASIC quality）。
5、如果显卡不支持，那么就会提示ASIC quality reading not supported on this card，若过显示出百分比，那就是显卡的体质，值越高越好。
6、GPU-Z还可以查看显卡的其它参数：
GPU-Z亮点
1. 巨大的计算能力：单个GPU可以达到数千个计算核心，每个计算核心比CPU速度更快。
2. 高效的并行处理能力：GPU可以在计算、渲染等方面快速实现并行处理，使得远程处理也能得到快速响应。
3. 无需CPU干预：GPU可以实现数据集合或者流在GPU内完成，免去了CPU频繁干预的工作，减小了CPU负担。
4. 常见拓展应用：GPU也应用于人工智能、自动驾驶、安防系统、视频编辑等多个领域，可以说已经成为高性能计算的基础设施。
5. 价格亲民：相比于超级计算机的昂贵价格，GPU的性价比更高，能够满足对性能和价格都比较敏感的需求。
GPU在图形处理、高性能计算等方面都有非常优异的表现，可以为计算机技术和应用带来许多便捷。随着信息技术的持续发展，GPU也将有更为广泛的应用前景。
