‌GPU（图形处理器）和显卡是紧密关联但不等同的概念：GPU是显卡的核心计算芯片，而显卡是包含GPU、显存、散热等组件的完整硬件设备。‌ 简单来说，‌GPU负责图形和并行计算处理‌，而‌显卡是GPU的物理载体‌，提供与计算机连接的接口和功能扩展。

1. ‌GPU的核心作用‌
   GPU专为高速并行计算设计，最初用于加速图像渲染（如游戏、3D建模），后来扩展到AI训练、视频剪辑等领域。其多核心架构适合处理大量重复任务，比如‌像素计算或矩阵运算‌，效率远超CPU。

2. ‌显卡的完整构成‌
   一块显卡除了GPU，还包含显存（存储图形数据）、供电模块、散热风扇（或水冷系统）以及视频输出接口（如HDMI、DP）。‌高端显卡会强化散热和供电‌，以支持GPU超频或长时间高负载运行。

3. ‌集成与独立形态差异‌

   • ‌集成显卡‌：GPU直接嵌入CPU（如英特尔核显），共享系统内存，功耗低但性能较弱，适合日常办公。
   • ‌独立显卡‌：GPU搭载在独立电路板上（如NVIDIA RTX 40系列），拥有专用显存和散热系统，性能强但成本高，适合专业需求。

4. ‌特殊场景下的分离使用‌
   部分场景会单独使用GPU芯片，比如服务器中的计算加速卡（如特斯拉A100），这类设备‌省略显示输出功能‌，专注数据中心的深度学习或科学计算。

‌总结‌：GPU是显卡的“大脑”，但显卡是GPU功能落地的完整解决方案。选择硬件时，若需图形显示（如游戏、设计），需关注显卡整体性能；若侧重纯计算（如AI训练），则可优先考虑GPU参数。‌两者协同才能发挥最大效能‌。