当今半导体领域，只有一种芯片能以3倍于摩尔定律的速度发展，只有一种芯片能够在PC领域挑战甚至超越同时期生产的CPU产品，只有一种芯片让图形业界的创作者和无数游戏玩家为之疯狂，这就是GPU(Graphic Processing Unit)——图形处理器。
GPU以其独有的技术优势已经迅速成为打造全球顶尖超级计算机的关键技术，全世界最快的四台计算机中，有三台是基于GPU运算的，并且这个趋势必将得以保持。“云时代”的到来无疑又给了GPU无限机会，同时也给了曙光公司等IT厂商借助GPU一搏“云端”的机会。
性能百倍于CPU GPU提速云计算
GPU 是相对于CPU的一个概念，由于在现代的计算机中(特别是家用系统，游戏的发烧友)图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。进入21世纪，为了解决CPU发展遇到的上述瓶颈，x86处理器进入了多核时代，GPU也进入了通用处理时代。GPU设备的高浮点运算能力受到越来越多的科研人员所青睐。
GPU是显示卡的“大脑”，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。显示芯片通常是显示卡上最大的芯片(也是引脚最多的)。
今天，GPU已经不再局限于3D图形处理了，GPU通用计算技术发展已经引起业界不少的关注，事实也证明在浮点运算、并行计算等部分计算方面，GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能，如此强悍的“新星”难免会让CPU厂商老大英特尔为未来而紧张，在英特尔未收购NVIDIA之前，双方也经常为GPU和CPU谁更重要而展开口水战。
GPU通用计算方面的标准目前有 OPEN CL、CUDA、ATI STREAM。其中，OpenCL(全称Open Computing Language，开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。
云计算时代，GPU的计算能力被进一步挖掘出来，GPU越来越被市场所认可，GPU尤其在并行计算领域，以其强大的运算能力，在视频处理、石油勘探、生物化学等行业取得了巨大的成功，这一市场也被各家厂商所认同，分别推出产品以期占领先机。
在越来越多的领域，GPU所表现出来强大性能提升正在逐步蚕食传统的CPU市场。在航空航天装备研制、卫星遥感数据处理、气象预报、海洋环境数值模拟、石油勘探数据处理、生物医药研究、金融工程数据分析、新材料开发和设计、计算结构力学、生命科学计算、流体动力学、计算机视觉、数据挖掘、数值分析(这几个领域用加重或有色字体以示突出)等领域，GPU计算正在发挥出强大的能量。而传统上这些计算属于使用CPU计算领域，用户为了完成这些运算，会选择工作站、刀片甚至集群方案。相对CPU方案，GPU方案具有价格低、速度快等优点，无疑非常适合用户使用。
决胜CPU与GPU融合时代 曙光GHPC1000以超算领衔云计算
作为国内高性能计算领域领军企业，曙光公司推出“产品+软件服务+解决方案”一揽子GPU产品解决方案，以重点客户、重点区域为突破点，带动整体GPU产品销售;并以其特有的GPU监控、加速系统等国内领先技术在GPU行业技术领域取得了重大的突破成果。
曙光GPU高性能产品分别在硬件系统层、运行环境、管理监控层、访问控制层以及应用层这五大层面，搭配GPU产品，构成高性能GPU计算节点，并且以其独有的GPU监控、加速系统和集群存储容错系统，应对运算容错性需求较高的应用环境中，有效的保证到了计算节点、存储节点、管理节点以及网络交换机的性能参数的实现。
曙光公司推出的GHPC1000集群产品解决了中国科学院过程工程研究所多相复杂系统的瓶颈以及GPU-CPU耦合计算构建的多尺度离散模拟软硬系统的问题。曙光GHPC 1000高性能计算平台采用通用CPU和专用GPU均衡设计，既保证了GPU的处理性能，又兼顾了通用CPU的计算能力。既保证了适合GPU的高并行度计算应用的需求，同时也保证了非高并行度应用和尚未进行GPU移植的应用需求。