GPU未来趋势
GPU的未来方向，可以从NVIDIA 2019年的中国GTC（GPU technology conference）大会窥见一斑。GTC会议是NVIDIA近年来每年举办的一场GPU技术大会，汇集全球顶级的GPU专家，提供GPU领域颇具热门话题的相关培训和演讲。在这个大会上展示的是全球GPU研究人员的最新的研究和应用方向，通过GTC会议可以窥见GPU的未来。2019年中国GTC大会设置了两大主题，分别是AI和图形，两个大主题之下各自又有一些小主题，
GPU的未来趋势无外乎3个：大规模扩展计算能力的高性能计算（GPGPU）、人工智能计算（AIGPU）、更加逼真的图形展现（光线追踪 Ray Tracing GPU)。虽然GPU的最基本功能-显示技术在大会主题中没有“显式”的提及，但是众多应用方向均与之密切相关，譬如：智慧医疗和生命科学、游戏、虚拟现实/增强现实、工业设计与工程、自动驾驶与交通等，因此支持更加清晰和动感的高清显示是无需强调的未来趋势。此外，由于GPU越来越广泛地应用到手机、终端、边缘计算节点等嵌入式设备，所以高效能也是一个永恒的追求。
高性能计算
NVIDIA最新发布的Tesla V100s高性能计算GPU，集成5120个CUDA Core，640个Tensor Core，采用32 GB HBM2显存，显存带宽达1134GB/S，单精度浮点计算能力达16.4 TFLOPS。
GPGPU在图形GPU的基础上进行了优化设计，使之更适合高性能并行计算，加上CUDA多年来建立的完整生态系统，其在性能、易用性和通用性上比图形GPU更加强大。基于这种特性，GPGPU将应用领域扩展到了图形之外，在自动驾驶、智慧医疗、生命科学、深度学习、云计算、数据处理、金融等方面均 得到广泛应用，关于它的科研成果和新应用模式也层出不穷。
相比CUDA，OpenCL具有更好跨平台性和通用性，得到更多GPU硬件厂家的支持，但由于其对开发者的友好程度不高，直接应用反而不多。
人工智能计算
GPU的并行处理结构非常适合人工智能计算，但传统的基于流处理器的 GPU，其流处理器一般只能处理FP32/FP64等精度的运算，而AI计算的精度 要求往往不高，INT4/INT8/FP16往往可满足绝大部分AI计算应用。针对AI应用，NVIDIA设计了专用的Tensor Core用于AI计算，支持INT4/INT8/FP16等不同精度计算，RTX 2080集成了544个Tensor Core，INT4计算能力可达455 TOPS。
基于NVIDIA GPU的AI应用绝大多数情况下应用在服务器端、云端，基于GPU的AI计算往往具有更好的灵活性和通用性，在数据中心、云端等环境下具有更广泛的适用性。与之相对应的，在分布式应用领域AI计算更倾向于独立的面向特定应用领域的专用芯片，而不依赖于GPU，如手机、平板等移动端SOC都集成了专用的NPU IP。
