gpu是什么（gpu满载会伤害显卡么）

　　图形处理器（英语：GraphicsProcessingUnit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。
　　用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动，并向显示器提供行扫描信号，控制显示器的正确显示，是连接显示器和个人电脑主板的重要元件，也是人机对话的重要设备之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，承担输出显示图形的任务，对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。什么是GPU加速计算？
　　GPU加速计算是指同时利用图形处理器（GPU）和CPU，加快科学、分析、工程、消费和企业应用程序的运行速度。GPU加速器于2007年由NVIDIA率先推出，现已在世界各地为政府实验室、高校、公司以及中小型企业的高能效数据中心提供支持。GPU能够使从汽车、手机和平板电脑到无人机和机器人等平台的应用程序加速运行。GPU如何加快软件应用程序的运行速度
　　GPU加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到GPU，同时仍由CPU运行其余程序代码。从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快。
　　GPU与CPU性能比较
　　理解GPU和CPU之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成，而GPU则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心（专为同时处理多重任务而设计）组成的大规模并行计算架构。
　　GPU拥有数以千计的核心，可高效地处理并行任务
　　这里附上一个视频链接MythbustersDemoGPUversusCPU科技高清完整正版视频在线观看优酷
　　那么，CPU与GPU如何协同工作？下图展示了CPU与GPU的并存体系模式。
　　在需要GPU进行运算时，以NVIDIA推出的CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）为例，整体的原理如下：
　　整体分为4步：
　　1、从主机内存将需要处理的数据copy到GPU的内存2、CPU发送数据处理执行给GPU3、GPU执行并行数据处理4、将结果从GPU内存copy到主机内存CUDA提供了对于一般性通用需求的大规模并发编程模型，使用户可以对NVIDIAGPU方便的对于GPU进行并发性编程。如果进行编译优化会在特定操作系统里面把计算并行化分配到GPU的多个core里面，由于GPU有多个core（上千个），所以并发度大大提高，运算效率会比CPU高。
　　中科云达GPU服务器深度学习集群HPC高性能计算超微服务器