2.GPU
在正式讲解GPU之前，我们先来讲讲上文中提到的一个概念——并行计算。
并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来共同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。
并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。
时间上的并行是指流水线技术，比如说工厂生产食品的时候分为四步：清洗-消毒-切割-包装。
如果不采用流水线，一个食品完成上述四个步骤后，下一个食品才进行处理，耗时且影响效率。但是采用流水线技术，就可以同时处理四个食品。这就是并行算法中的时间并行，在同一时间启动两个或两个以上的操作，大大提高计算性能。
空间上的并行是指多个处理机并发的执行计算，即通过网络将两个以上的处理机连接起来，达到同时计算同一个任务的不同部分，或者单个处理机无法解决的大型问题。
比如小李准备在植树节种三棵树，如果小李1个人需要6个小时才能完成任务，植树节当天他叫来了好朋友小红、小王，三个人同时开始挖坑植树，2个小时后每个人都完成了一颗植树任务，这就是并行算法中的空间并行，将一个大任务分割成多个相同的子任务，来加快问题解决速度。
所以说，如果让CPU来执行这个种树任务的话，它就会一棵一棵的种，花上6个小时的时间，但是让GPU来种树，就相当于好几个人同时在种。
GPU全称为Graphics Processing Unit，中文为图形处理器，就如它的名字一样，GPU最初是用在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上运行绘图运算工作的微处理器。
为什么GPU特别擅长处理图像数据呢？这是因为图像上的每一个像素点都有被处理的需要，而且每个像素点处理的过程和方式都十分相似，也就成了GPU的天然温床。
GPU简单架构如下图所示：
