1. 图形渲染：这是GPU的核心功能之一，负责将三维模型转换为二维图像并显示在屏幕上。GPU通过顶点着色、纹理贴图、光照计算等步骤实现图形渲染。
2. 并行计算：GPU拥有大量并行处理核心，能够同时执行大量相似任务，特别适用于数据并行性高的运算场景，如图像处理、视频解码、深度学习中的矩阵乘法与卷积运算。
3. 图像处理：GPU在图像处理方面具有强大的能力，可以用于图像滤镜、后期处理、图像变换、颜色校正和图像合成等任务。
4. 视频编解码：GPU能够加速视频的编解码过程，提高视频处理效率，并提升视频质量。
5. 通用计算支持：随着CUDA、OpenCL等编程模型的出现，GPU不仅限于图形处理，还广泛应用于机器学习、大数据分析、密码学、信号处理等非图形相关应用。
6. 物理模拟：GPU集成了物理引擎，能够实时模拟复杂的物理现象，如流体动力学、分子动力学等。
7. 高带宽内存访问：现代GPU配备高速GDDR内存，满足大规模并行计算中对数据吞吐量的需求。
8. 多流并行处理：GPU能够同时处理多个独立的数据流，这在游戏和深度学习中尤为重要。
9. AI加速：近年来，GPU在人工智能领域发挥着重要作用，特别是在深度学习训练和推理中，通过其强大的并行计算能力显著提升计算效率。
GPU凭借其强大的并行计算能力和高度优化的架构，在图形处理、科学计算、人工智能等多个领域中发挥着关键作用。
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