1. 图形处理与渲染：GPU是显卡的核心组件，专门负责图像和图形的处理工作。它通过顶点处理、光栅化计算、纹理贴图、像素处理和输出等步骤，将计算机系统中的数据转换为显示信号，从而实现高质量的图形渲染。GPU的并行处理能力使其能够高效地处理复杂的3D图形和动画，显著提升游戏、电影制作和各种图形应用的性能。
2. 并行计算与加速：GPU拥有大量并行处理核心（如流处理器），能够同时处理大量数据，从而大幅提高计算效率。这种特性使得GPU在科学计算、人工智能、机器学习等领域表现出色，尤其是在需要大规模并发计算的场景中，如深度学习模型训练和自动驾驶技术。
3. 卸载CPU负担：GPU可以分担原本由CPU处理的图形和计算任务，减轻CPU的负担。例如，在图形渲染过程中，GPU负责大部分的图形计算，而CPU则处理逻辑控制和其他非图形任务。
4. 通用计算能力：随着技术的发展，GPU不仅限于图形处理，还被广泛应用于通用计算任务。通过CUDA等技术，GPU可以执行非图形相关的并行计算任务，如大数据处理、流体模拟和频谱分析等。
5. 支持多种应用场景：GPU在多个领域发挥重要作用，包括但不限于游戏开发、科学研究、医疗影像处理、金融建模和自动驾驶等。其强大的并行处理能力和高效的计算性能使其成为现代数字技术不可或缺的一部分。
GPU在工作中主要通过其强大的图形处理能力和并行计算能力，为计算机系统提供高效的图形渲染和计算加速，从而提升整体性能和用户体验。
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