GPU 最适合重复性和高度并行的计算任务。除了视频渲染，GPU 在机器学习、人工智能和许多其他类型的科学计算方面表现出色。
GPU用于游戏：
视频游戏等渲染场景需要GPU进行图形加速和实时渲染，还需要海量的计算能力、内存和存储。
随着 4K 屏幕和高刷新率等先进的显示技术，以及虚拟现实游戏的兴起，对图形处理的需求正在快速增长。
GPU 可以拥有数百或数千个小内核，非常适合 2D 和 3D 计算以及渲染 3D 图形。
凭借更好的图形性能，可以以更高的分辨率、更快的帧速率或两者兼而有之地玩游戏。
GPU用于视频编辑和内容创建：
处理视频编辑、视觉效果和动画需要高性能 PC 来有效处理资源繁重的任务，避免等待项目渲染和编码。
GPU 通常有数百或数千个小内核。
这些高度任务并行的专用计算核心完美地用于图形处理，从而可以更快、更轻松地以更高清晰度格式渲染视频和图形。
GPU用于机器学习：
人工智能和机器学习操作通常需要处理大量图像或视频。
由于 GPU 结合了大量的计算能力，因此它们可以在利用 GPU 高度并行性的工作负载（例如图像识别）中提供令人难以置信的加速。
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