​​英伟达（NVIDIA）以设计GPU（图形处理器）为核心业务，同时近年来扩展至CPU（中央处理器）领域，形成“GPU+CPU+DPU”的全栈计算布局。​​其GPU技术长期主导游戏、AI和高性能计算市场，而CPU产品（如Grace系列）则专注于数据中心和AI协同加速，两者互补构建算力生态。

1. ​​GPU领域的开创者与领导者​​
   英伟达1999年首次提出GPU概念，通过GeForce系列显卡革新图形渲染技术。GPU凭借数千个计算核心的并行架构，擅长处理图形渲染、深度学习等海量数据任务，成为AI训练和元宇宙的算力基石。例如，RTX 4090显卡的16384个流处理器可加速4K游戏和AI推理。

2. ​​CPU业务的战略延伸​​
   2020年后，英伟达推出基于ARM架构的Grace CPU，瞄准数据中心和超算场景。Grace通过高带宽与GPU协同，优化AI负载效率，例如Grace Hopper超级芯片将CPU与H100 GPU整合，提升大模型训练速度。这一布局补足了英伟达在通用计算领域的短板。

3. ​​技术协同与生态优势​​
   GPU与CPU的融合设计（如DGX服务器）强化了全栈算力。CUDA生态使开发者能灵活调用GPU的并行能力，而Grace CPU则处理逻辑控制和数据调度，两者结合支撑从游戏到自动驾驶的多样化需求。

未来，英伟达或进一步深化异构计算，但GPU仍是其技术护城河的核心。企业选择算力方案时，需根据任务类型权衡GPU的并行性能与CPU的通用性。