GPU是计算机的图形处理器，负责处理计算机的图像数据以及做一些大型计算工作
目前主流的GPU架构有AMD的RDNA2架构，以及NVIDIA的安培架构
英特尔也在2022年下半年推出了自家的A系列独立显卡
从早期的Maxwell到最新的ADA架构，每一代GPU架构都进行了很多优化
众所周知，NVIDIA对Linux的驱动支持一直很不好，2022年上半年，NVIDIA才将RTX30系列的GPU驱动开源，未来Linux的N卡驱动会基于优化。deepin可以在安装时选择自动安装N卡闭源驱动，方便大家使用
AMD显卡驱动对Linux支持很好，驱动程序构建在Linux内核里，部分独立显卡需要在AMD官网下载开源驱动进行安装
https://www.amd.com/zh-hans/support/linux-drivers
英特尔独占也为Linux提供了良好的驱动支持
https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/support/articles/000005520/graphics.html
英伟达也为大多数显卡提供了闭源驱动
https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
随着程序对计算机算力要求的不断提升，普通CPU无法快速处理复杂的数据计算，显卡在这时就可以发挥很好的功能
GPU计算是使用GPU（图形处理单元）作为协处理器来加速CPU，以加快程序的运行速度，GPU计算加速器于2007年由英伟达率先推出。
CPU由2到96个CPU内核组成，而GPU由成千上万较小的流处理器组成。它们共同运作以应对应用程序中的数据，这种大规模并行架构为GPU提供了高计算性能。
CUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，是一种通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员可以使用C语言来为CUDA架构编写程序，所编写出的程序可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行。
开发者可以从
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
下载Linux版本的CUDA程序