AI时代，GPU数据库或成趋势
受架构所限，AI时代由CPU驱动的数据库在数据访问速度及处理速度上均不再适用，而这也恰是擅长规模化并行计算的GPU的优势。也因此，AI时代，GPU或将驱动数据库变革。
GPU
GPU渲染管线
本文详细描述GPU是如何实现概念阶段的后两个阶段——几何阶段和光栅化阶段可以分成若干个更小的流水线阶段，这些流水线阶段由GPU来实现，每个阶段GPU提供了不同的可配置性或可编程性。
GPU 优化总结
由于图形引擎的复杂性，瓶颈可能发生在CPU、GPU、，也可能发生在CPU与GPU的传输数据与交互之中。这里我们只假设瓶颈在GPU上，讨论GPU的优化方法。
Android GPU呈现模式分析
Android 包含一些设备上开发者选项，可帮助您直观地了解您的应用在何处出现界面渲染问题，如执行太多不必要的渲染工作，或执行长时间的线程和 GPU 操作。Profile GPU Rendering 工具以滚动直方图的形式直观地显示渲染界面窗口帧所花费的时间。在性能较低的 GPU 上，可用的填充率可能很低。 随着绘制帧所需的像素数增加，GPU 可能需要花较长时间来处理新命令......
CPU（中央处理器）和GPU（图像处理器）的区别
学习数据集训练时，电脑没有GPU，所以当时训练时用的是CPU，也没有意识到两者之间在训练数据集有什么差别，直到在一次训练过程中，着重看了一下训练过程，才发现，训练时间是真的差距大。接下来就给大家讲一下，这两个具体有什么差别。
译 | GPU加速是什么？如何开启GPU加速？
GPU加速：大多数设备的刷新频率是60次／秒，（1000 ／ 60 = 16.6ms）也就是说浏览器对每一帧的渲染工作要在16ms内完成，超出这个时间，页面的渲染就会出现卡顿现象，影响用户体验。浏览器在每一帧里面，会依次执行以下动作： js -> style -> layout ->paint -> composite。