GPU（图形处理器）的核心优势在于高度并行的计算架构，使其在处理大规模数据并行任务时效率远超CPU。除了大语言模型（LLM）预训练这类AI大模型训练任务外，GPU已渗透到多个技术领域，成为关键的算力支撑。以下是其最常用的几类用途：

一、核心本职：图形渲染（Graphics Rendering）

图形渲染是GPU的“原生功能”，也是其最初被设计的核心目标——将数字信号转换为可显示的图像，核心是高效处理大量顶点、像素的并行计算。

1. 游戏娱乐
   这是最广为人知的用途。3A游戏中复杂的3D场景（如光影追踪、粒子特效、纹理映射、实时全局光照）需要同时计算数百万个像素的颜色和位置，GPU的并行架构能瞬间完成这些任务，实现流畅的高帧率（如120fps+）、高分辨率（4K/8K）画面。例如，英伟达的RTX系列GPU通过硬件光追单元，可模拟真实世界的光线反射/折射，提升游戏画面的真实感。
2. 影视动画与特效
   电影中的CGI（计算机生成图像）、特效镜头（如爆炸、流体、毛发）和全3D动画（如《寻梦环游记》《阿丽塔：战斗天使》）依赖GPU进行“离线渲染”或“实时预览”。渲染农场（Render Farm）通常由数千块GPU组成，可快速生成超高清、细节丰富的影视画面，大幅缩短制作周期。
3. 建筑与工业可视化
   建筑师、工程师使用GPU加速的软件（如3ds Max、Blender、AutoCAD）进行建筑模型、工业产品的实时渲染，可即时预览材质、光照、结构细节，方便设计迭代；VR/AR场景的沉浸式可视化也依赖GPU实现低延迟的画面刷新。

二、AI与机器学习（除LLM外的泛化场景）

LLM预训练只是GPU在AI领域的“高端应用”，其在更广泛的机器学习任务中同样是核心工具，核心价值是加速模型的训练（Training） 和推理（Inference） 。

1. 计算机视觉（CV）
   是GPU应用最密集的AI领域之一，包括：
   • 图像分类（如识别图片中的物体、植物病虫害检测）；
   • 目标检测与追踪（如自动驾驶中的行人/车辆识别、安防监控的异常行为追踪）；
   • 图像分割（如医疗影像中的肿瘤区域标注、卫星图像的土地利用分类）；
   • 图像生成（如Stable Diffusion、Midjourney的文生图，依赖GPU并行处理扩散模型的海量计算）。
2. 推荐系统
   电商（淘宝、京东）、视频平台（抖音、Netflix）的“个性化推荐”依赖复杂的深度学习模型（如DeepFM、Wide & Deep），GPU可加速用户行为数据（点击、停留、购买）的特征计算和模型训练，让推荐结果更精准、更新更实时。
3. 语音与自然语言处理（NLP）的轻量化任务
   除了LLM预训练，GPU也用于NLP的推理和轻量化训练，如：
   • 语音识别（如 Siri、微信语音转文字，加速声学模型的特征提取）；
   • 机器翻译（如谷歌翻译，加速Transformer模型的推理）；
   • 情感分析（如电商评论的“好评/差评”自动分类）。
4. 强化学习（RL）
   如AlphaGo（围棋AI）、自动驾驶的“仿真训练”，强化学习需要大量“试错-迭代”计算，GPU可加速智能体与环境交互的数据处理和策略更新。

三、科学计算与数值模拟

GPU的并行计算能力被广泛用于解决传统CPU难以应对的“计算密集型科学问题”，大幅缩短科研周期。

1. 气候与气象预测
   预测台风路径、极端天气（暴雨、高温）需要求解海量的大气动力学方程，GPU可并行处理全球网格上的温度、气压、湿度等数据，将“未来7天预测”的计算时间从“数天”压缩到“数小时”。例如，中国气象局、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）均采用GPU加速预测模型。
2. 流体力学模拟
   如航空航天（飞机机翼的空气动力学仿真，优化升力/阻力）、汽车工程（汽车风阻测试）、海洋工程（波浪对船舶的冲击力模拟），GPU可快速求解Navier-Stokes方程，模拟流体的运动状态。
3. 医疗与生物科学
   • 基因测序：GPU加速DNA序列的比对（如BWA、GATK工具），帮助科研人员快速定位基因突变（如癌症相关基因）；
   • 蛋白质结构预测：DeepMind的AlphaFold依赖GPU并行计算氨基酸的空间折叠关系，破解“蛋白质折叠难题”，助力新药研发；
   • 分子动力学模拟：模拟药物分子与靶点蛋白的结合过程，加速新药筛选。
4. 量子计算模拟
   目前的“量子计算机”仍受限于 qubits 数量，科研人员通过GPU模拟量子系统的演化（如量子纠缠、量子算法验证），为真实量子计算机的研发提供支撑。

四、视频处理与编解码

随着4K/8K视频、直播、短视频的普及，GPU的“硬件编解码”能力成为刚需，核心是替代CPU完成高效的视频压缩（编码）和解压缩（解码）。

1. 直播与内容创作
   主播、UP主使用的“推流软件”（如OBS）依赖GPU的硬件编码（如英伟达NVENC、AMD VCE），可在不占用CPU资源的前提下，将高清画面压缩为低带宽的流媒体格式（如H.265/HEVC），避免直播卡顿；视频剪辑软件（如Premiere Pro、DaVinci Resolve）用GPU加速剪辑、调色、转场特效的实时预览和导出。
2. 影视后期与AI视频生成
   • 视频超分：如将老电影的720P画质提升到4K（依赖EDSR、Real-ESRGAN等模型，GPU加速推理）；
   • 视频生成：如Runway的“文字生成视频”“图像动起来”，依赖GPU并行处理视频帧的生成逻辑；
   • 实时抠像：如直播中的虚拟背景替换，GPU可快速分割“人像”与“背景”。
3. 安防监控与视频分析
   安防系统需要同时处理数十路监控视频的解码、目标检测（如陌生人闯入），GPU的多通道编解码能力可支撑大规模监控网络的实时分析。

五、Cryptocurrency（加密货币）挖矿

早期的加密货币（如比特币）可通过CPU挖矿，但随着算法难度提升，GPU因并行计算效率更高，成为主流挖矿设备（尤其是以太坊合并前）。GPU能同时执行数千次哈希运算，快速验证区块链交易并竞争“记账权”。不过，目前部分加密货币已转向“ASIC专用芯片”，且多国对挖矿实施限制，这一用途的热度已显著下降。

六、自动驾驶与机器人

自动驾驶系统需要“实时处理海量传感器数据（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）+ 快速决策”，GPU是其“车载大脑”的核心组件。

• 感知层：GPU加速摄像头图像的目标检测（行人、红绿灯、障碍物）、激光雷达点云的分割与匹配；
• 决策层：GPU运行强化学习模型，快速规划行车路径（如避让障碍物、变道）；
• 仿真训练：在虚拟场景中模拟数百万次驾驶场景，GPU加速模型的迭代优化（如应对极端天气、突发事故）。

此外，工业机器人的视觉引导（如精准抓取零件）、服务机器人的环境感知，也依赖GPU的实时计算能力。

总结

GPU的用途早已超越“图形处理”，其核心价值是通过并行计算解决“数据密集型+计算密集型”任务。从游戏、影视到AI、科研，从医疗、自动驾驶到视频处理，GPU已成为数字经济时代的“算力基石”，且随着技术发展（如GPU与AI的深度融合、算力密度提升），其应用场景还在持续拓展。