GPU在商用應用程序上的部署究竟能帶來多少性能提升，這是很多人關心的問題，也許只是個昂貴的噱頭，也許會變成數據處理的一個重要組成部分。

許多書籍、文章都用大量的空泛的數據，專業術語來解釋GPU在數據處理中的作用，它看起來很好用，而且好像就是未來發展的趨勢，特別是在一些大型架構的信息系統，好像使用GPU來處理數據是必不可少的一部分。

大概從2003年開始，隨著科技的發展，我們開始使用GPU來獨立處理電腦3D游戲的數據，或者其他對圖形要求比較高的程序，如3DS MAX，AUTOCAD，PHOTSHOP等。GPU逐漸進入了我們視線，包括我們的家用電腦，筆記本，GPU都開始發揮它的作用。但現在，在數據中心的服務器上，你都可以發現GPU的身影了。

數據中心的出現，將許多終端用戶的需要處理的數據交給了數據中心。那么問題來了，GPU是否也可用通過這種遠程協作的方式使用？如虛擬化GPU（簡稱vGPUs）。隨著虛擬化技術的發展，已經可以把GPU應用在虛擬機里使用，這樣可以讓GPU代替許多CPU的工作。

NVIDIA推出了一種新的vGPU技術，并在2012年成功的引入了VGX平臺，這種技術允許虛擬機和宿主機共享一個或者多個GPU核心，就像一個數據中心的群集一樣，GPU資源可以共享。這種vGPU的虛擬化技術可以大大降低了成本，因為你不必在每一臺需要使用GPU計算的服務器上安裝相應的GPU硬件。

GPU的核心數量非常多，這和CPU有本質的區別，一般GPU都內置了數百個內核，甚至上千個，GPU的工作原理就是并行計算，在并行處理特定數據的時候，GPU比CPU高效非常多。但在復雜指令計算方面，GPU遠遠不及CPU，所以GPU和CPU是一種互補的關系，而不是互相代替的關系。

IT部門的建設者應該在建設初期就全面考慮好規劃，一些適合GPU計算的地方就利用GPU并行計算的優勢去部署，而不是單單考慮提升CPU的性能。高性能的GPU處理器不是普通的計算處理過程。GPU是用利用高度序列化的處理模式和CPU配合使用，并不是使用高性能GPU就可以搭配低性能的CPU.由于它們的工作側重點不同，是一種并行處理的方式，所以不能因為GPU的并行處理能力很強就忽略了CPU的重要性。

如果一個項目對性能的需求非常高，IT規劃部門就應該把CPU和GPU的架構比例分清楚。例如，一個公司對數據加密，計算要求比較高，但對圖形方面的工作涉及比較少，這樣的公司對CPU的要求就比GPU高。

其他工業領域，如石油和天然氣領域，都越來越依賴于實時可視化的操作。如地質的探索任務，地質學家必須在實時查看地下地震活動。在這種對圖形實時處理需求很高而且受環境制約的環境，GPU部署在數據中心比部署在現場好，科學家在現場只需要將探測的數據交回數據中心處理，之后再接收傳回的處理完的數據。這也就是數據中心為什么越來越多的部署GPU進行數據處理的原因。

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