GPU图形处理器是一种专门用于处理图形和图像数据的处理器。与中央处理器CPU不同，GPU被设计用于高度并行的计算任务，特别适合处理大规模的图形、图像和视频数据。

GPU最初是为了加速图形渲染而开发的，用于游戏、电影特效、计算机辅助设计和科学可视化等领域。它具有大量的处理单元称为流处理器或CUDA核心，可以同时处理多个数据并行运算，从而提供了比传统CPU更高的计算性能。

随着时间的推移，GPU的应用范围扩大到了许多其他领域。例如，在机器学习和深度学习中，GPU的并行计算能力使其成为训练和推断神经网络的重要工具。由于GPU可以同时处理大量数据，并且具有高带宽的内存接口，使其能够快速地进行矩阵运算和向量操作，这些特性对于机器学习任务非常有用。

现代GPU通常包含数千个甚至数万个处理单元，并且具有高速内存和广泛的内存带宽。它们通常通过PCIePeripheral Component Interconnect Express接口连接到计算机系统，并通过专门的图形驱动程序与操作系统进行通信。

总之，GPU是一种专门用于处理图形和图像数据的处理器，但其在许多其他领域也具有广泛的应用，特别是在机器学习和深度学习方面。它的并行计算能力和高速内存访问使其成为处理大规模数据和复杂计算任务的重要工具。