隨著技術的發展，數據量的爆炸性增長，到2025年，全球生成和消耗的數據總量預計將超過180ZB。而電腦的核心部件－中央處理器（CPU）分析資料的能力卻有點力不從心，導致資料處理緩慢且低效。傳統的CPU為了滿足多工處理、高效能和節能要求，變得越來越複雜。在這個高速發展的時代，我們不能再依賴單一的CPU來完成所有的工作。為此，各種特定的處理單元（PU）如雨後春筍般湧現，其目標就是「瓜分」CPU的任務，人多力量大，各司其職，優化運算效率。 GPU在AI時代崛起 CPU是電腦的“大腦”，執行一般運算任務，而GPU則幫助CPU執行圖形和人工智慧等更複雜的任務。 GPU（圖形處理單元）最初是為了滿足圖形渲染的需求而發展起來的，在GPU晶片市場中，英偉達控制著全球約80%的市場。其GPU晶片主要用於遊戲市場，但現在它的作用已經遠不止於此。由於其並行處理的能力，一路高歌猛進的GPU，就像一個無畏的少年，展現了無限的可能。GPU已被廣泛應用於深度學習、科學運算等多個領域。這種運算能力不僅可以加速圖形處理，還能在其他任務上分擔CPU的負擔，如資料分析、機器學習等。