在1999年英伟达提出GPU概念后，这一芯片经历从辅助图形出来到驱动全球科技革命的改变。下面一起分享关于GPU技术突破、应用场景扩展和产业格局变迁为线索，梳理CPU的发展历史。

一、图形处理器的诞生与早期竞争（1980-2000） 

GPU的雏形可追溯至20世纪80年代的图形加速卡。1981年IBM推出首款个人电脑5150，搭载的MDA（单色显示适配器）和CGA（彩的图形适配器）仅能完成基础图形输出，计算完全依赖CPU。1991年S3 Graphics推出首款2D加速芯片86C911，标志着图形硬件加速时代的开端。1994年3DLabs发布的Glint 300SX首次支持3D渲染，但功能单一且缺乏统一标准。

真正的转折发生在1999年：英伟达推出GeForce 256，首次集成硬件级T&L（几何变换与光照计算）单元，将图形处理任务从CPU转移至专用芯片，并正式注册“GPU”商标。这款采用220nm工艺、集成1700万晶体管的芯片，使《雷神之锤III》等游戏首次实现动态光源物理模拟，奠定了现代GPU的架构基础。与此同时，3dfx因固守封闭生态错失微软Xbox订单，最终被英伟达收购，市场竞争格局初现集中化趋势。

二、可编程时代与通用计算崛起（2000-2010） 

2001年微软DirectX 8引入可编程顶点着色器，英伟达在GeForce 3中首次实现硬件可编程，开启了GPU从固定管线向灵活计算的转型。2006年，英伟达发布G80架构的GeForce 8800 GTX，采用统一渲染架构，将顶点与像素着色器合并，资源利用率提升40%。同年推出的CUDA平台更具革命性，允许开发者使用C语言调用GPU算力进行通用计算。尽管初期被质疑偏离游戏主业，但这一决策为后续AI爆发埋下伏笔。

三、深度学习革命与AI算力霸权（2012-2020） 

2012年AlexNet的突破性成果彻底改写GPU命运。借助两块GTX 580 GPU，该模型在ImageNet竞赛中以15.3%错误率夺冠，较传统CPU方案效率提升100倍。英伟达迅速调整战略：2016年Pascal架构专为深度学习优化，2017年Volta架构引入Tensor Core加速矩阵运算，2018年Turing架构集成RT Core支持实时光追。2020年Ampere架构的A100 GPU，其稀疏矩阵计算能力使Transformer模型训练速度提升6倍。

这一时期，GPU市场呈现“双轨分化”：消费级市场（如RTX 30系列）持续提升游戏性能，而数据中心GPU（如H100）成为AI基础设施的核心。2024年，英伟达Blackwell架构的GB200芯片将大语言模型推理性能提升30倍，能耗降低25%，巩固其在生成式AI领域的统治地位。

四、产业格局重塑与未来挑战（2020-至今） 

当前GPU产业面临三重变革，第一变革技术路线竞争，专用芯片（如谷歌TPU、华为昇腾）在特定场景挑战GPU通用性，AMD CDNA架构与Intel Ponte Vecchio试图分食数据中心市场。 

第二变革，地缘政治影响美国出口管制催生国产替代浪潮，中国景嘉微、燧原科技等企业加速追赶，但性能仍落后国际旗舰产品510年。 

第三变革生态博弈高通、英特尔等成立“UXL联盟”推动跨平台编程标准，试图打破CUDA生态垄断，而英伟达通过协议限制CUDA代码移植，维护技术壁垒。

市场数据显示，2025年全球GPU市场规模预计达350亿美元，其中AI训练需求占比超60%。GPU的演进史本质上是人类突破计算边界的历史。