GPU (Graphic Processing Unit) é a sigla para Unidade de Processamento Gráfico. É um processador especializado, desenvolvido para renderizar gráficos e executar processamento paralelo. A sua arquitetura permite a execução de operações matemáticas simples, porém com diversos dados em paralelo. Quando agrupados os resultados deste processo de paralelismo são capazes de resolver problemas matemáticos complexos em alta velocidade.

As primeiras GPUs, do final da década de 90, foram projetadas atendendo ao objetivo específico de controlar a exibição de imagens, voltado aos mercados de jogos, animação e design gráfico. Atualmente, as GPUs estão no centro do desenvolvimento das soluções de Inteligência Artificial, cujas aplicações baseadas em estatísticas, padrões e projeções se beneficiam da capacidade de paralelismo intenso.
 

Além de IA e aprendizado de máquina (machine learning), há diferentes tarefas de computação que demandam as capacidades que a GPU proporciona, desde o mercado financeiro, pesquisas e simulações científicas, como em previsão do tempo e estudos da astrofísica, mineração de criptomoedas, na tecnologia blockchain. 

A CPU (Central Processing Unit ou unidade central de processamento) possui poucos núcleos de processamento, em que cada núcleo é otimizado para executar uma variedade de instruções diferentes de forma rápida. É projetada para lidar com tarefas variadas de processamento do computador como controle de fluxo de dados, execução de programas de software variados, como sistemas operacionais, aplicativos de escritório, navegadores da web, etc.

A GPU funciona como suporte à CPU, possui milhares de núcleos mais simples e pequenos, otimizados para processar um grande volume de operações simples em paralelo, como cálculos matriciais necessários para renderização de gráficos, processamento de vídeo, simulações, aprendizado de máquina entre outros.

 

A GPU integrada, também conhecida como GPU on board (em português, embarcada ou a bordo), está instalada diretamente na placa-mãe do computador ou no próprio processador (CPU). Geralmente compartilha memória RAM com o sistema principal, o que pode limitar sua performance, mas é comum em laptops e computadores compactos, para uso diário.

A GPU autônoma ou dedicada fica em uma placa gráfica separada, não integrada na placa-mãe ou no processador principal. Por isso, tem sua própria memória VRAM e é projetada para oferecer desempenho gráfico superior. É ideal para gamers, profissionais de design gráfico, arquitetos e cientistas. Nas empresas são utilizadas para processamento de sistemas baseado em aprendizado de máquina e inteligência artificial.

Existe também a GPU virtual. Neste caso, as GPUs são virtualizadas, cujos recursos podem ser acessados remotamente ou implementados em servidores virtuais (virtualização de GPU). Podem ser compartilhadas entre múltiplos usuários ou máquinas em um servidor. Permite que várias máquinas acessem a capacidade de processamento gráfico de uma GPU física, voltada, principalmente, para ambientes empresariais e data centers, que exigem execução remota de gráficos intensivos e computação em nuvem.