GPU computing 指利用图形处理器（GPU）进行通用计算（也常称 GPGPU），把原本由CPU处理的任务（如大规模并行运算、矩阵计算、深度学习训练、科学模拟等）交给GPU，以获得更高吞吐量与更快速度。（除“在GPU上做通用计算”外，它也可泛指相关的编程模型与生态，如 CUDA、OpenCL 等。）
/ˌdʒiː piː ˈjuː kəmˈpjuːtɪŋ/
GPU computing can speed up image processing.
GPU 计算可以加速图像处理。
By using GPU computing, the team trained the neural network in hours instead of days.
通过使用 GPU 计算，团队把神经网络的训练时间从几天缩短到几小时。
GPU 是 Graphics Processing Unit（图形处理器）的首字母缩写，最初用于图形渲染；随着GPU在并行运算上的优势被用于非图形任务，“GPU computing”（GPU 计算）逐渐成为一个常用术语，用来概括“把通用计算搬到GPU上”的方法与实践。
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