什么是GPU加速？
GPU（图形处理器）通过并行计算能力，显著提升机器学习、科学计算等领域的运算效率。相比CPU，GPU在处理大规模数据时具有更强的吞吐量。
典型应用场景
- 深度学习训练：如使用TensorFlow或PyTorch框架加速模型训练
- 物理模拟：流体动力学计算可提速10倍以上
- 基因测序：加速生物信息学分析过程
- 金融建模：实时风险评估系统优化
案例解析
1. 图像识别优化
使用NVIDIA CUDA技术实现图像分类速度提升：
2. 三维渲染加速
在Unity引擎中启用GPU加速后，场景渲染帧率提升：
3. 代码示例
import tensorflow as tf
with tf.device('/GPU:0'):
# 加速计算代码
result = tf.matmul(a, b)