GPU是什麼？GPU與CPU的差異有哪些？GPU供應鏈與概念股總整理

今年，輝達 (NVIDIA) 創辦人兼執行長黃仁勳在展會上發表震撼演說，宣稱「CPU的時代已然結束，GPU將成為未來的主角。」這一大膽觀點挑戰了長久以來CPU作為電腦核心的地位，並引發了業界廣泛關注。

GPU（圖形處理器）憑藉其強大的並行運算能力，已成為許多高性能應用的關鍵組件。從遊戲與影像處理到人工智慧與加密貨幣挖礦，GPU的應用範圍迅速擴大，不僅改變了技術發展的方向，也為投資者帶來了新機遇。本文將帶您全面了解GPU的核心概念、與CPU的差異、以及其供應鏈延伸出的投資機會。

GPU 是什麼？

GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器）是一種專為處理圖形和影像數據而設計的硬體組件，是電腦系統中不可或缺的重要部分。與CPU（中央處理器）相比，GPU採用了平行運算架構，內建數以千計的小型處理核心，能同時處理多項任務，顯著提升圖形渲染及視覺數據處理的效率。

最初設計時，GPU主要用於加速圖形處理，但隨著科技進步，其應用範圍不斷擴展。在5G、人工智慧（AI）、高效能運算（HPC）等領域，GPU憑藉其卓越的並行計算能力，成為伺服器性能提升及多樣化應用的關鍵技術。

	三大產業與GPU關係
產業	概況
5G	隨著5G通信技術的商業化，連接速度和頻寬的大幅提升，數據的處理量急劇增加。伺服器需要更強大的計算能力來處理大量的數據傳輸和處理，以滿足高速低延遲的要求。
人工智慧 AI	深度學習的崛起，對伺服器性能提出了更高要求。深度學習模型需要處理龐大的數據集和進行複雜的矩陣計算，這正是GPU的擅長之處。GPU的並行運算和高效能運算能力使其成為加速AI訓練和推理的理想選擇，大幅提升了AI應用的效率和性能。
高效能運算	計算和工程領域也需要處理龐大的數據和複雜的計算。GPU的大量計算核心使其能夠在這些高效能運算應用中發揮顯著的加速效果
資料整理：股股知識庫

CPU（中央處理器）：
作為電腦的「指揮官」，CPU負責執行各類計算任務、控制系統運作及執行應用程式，具有靈活性和廣泛應用性。

GPU（圖形處理器）：
GPU則像是「數學專家」，專注於處理大量並行計算，特別適合於高運算密集度的任務，如圖形渲染、深度學習和數據分析。

簡單比喻：
CPU負責系統整體的決策和協調，GPU則以其超高效率處理大量數據運算，兩者配合可顯著提升伺服器性能，特別是在人工智慧和高效能運算領域，GPU的角色尤為重要。