GPU圖形處理器是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備上處理圖像運算工作的微處理器。GPU主要用于解決數據并行計算問題，在大量數據元素并行程序方面具有顯著優勢。GPU芯片可根據與CPU的關系分為獨立GPU和集成GPU。目前全球PC的GPU市場形成了英偉達、AMD與英特爾三足鼎立的局面。據統計，去年英偉達在獨立中高端GPU市場占比達到81%。
當前全球GPU產業已經步入相對成熟階段，發展前景主要聚焦于廣闊的應用領域。隨著電子信息和互聯網技術的不斷進步，GPU憑借其并行運算的優勢，在人工智能、視頻處理、VR/AR和游戲等領域滲透率將不斷提升。
隨著百度、谷歌、微軟等企業紛紛切入，人工智能應用領域正在持續擴張，包括語音識別、人臉識別、無人機、無人駕駛等均存在廣闊市場空間。機構預計，到2020 年，全球人工智能市場規模將達183億美元。
深度學習是人工智能技術崛起的重要推手，其能完美模擬人腦神經元深度傳遞過程，大幅提升解決問題的速度與復雜程度。然而，人腦神經元的海量數據處理給芯片計算能力帶來了巨大挑戰，GPU在處理能力及存儲層面將更具優勢，相關應用正逐步展開。今年4月，英偉達發布了首款用于深度學習的Tesla P100 GPU，在人工智能芯片產業具有里程碑式的意義。
在虛擬現實設備中，圖像顯示性能是其核心競爭力，對GPU具有更高的技術要求，虛擬現實行業的高速增長有望拉動中高端GPU的消費市場。目前，移動GPU巨頭高通、ARM、Imagination等均已加快虛擬現實項目的研發投入。蘋果公司已展開對GPU的自研，其iOS系統在芯片層優化方面將發揮最佳的性能，未來在虛擬現實等領域具有較強的競爭優勢。
