GPU计算（Graphics Processing Unit Computing）是指利用图形处理器进行通用计算的技术。与传统的CPU（中央处理器）相比，GPU拥有数千个并行计算核心，特别适合处理大规模并行计算任务，如矩阵运算、图像处理和深度学习等。GPU最初是为图形渲染设计的，但其并行架构在人工智能、科学计算和自动驾驶等领域展现出巨大优势。通过CUDA或OpenCL等编程框架，开发者能够将计算密集型任务高效地映射到GPU上，显著提升运算速度。
在自动驾驶汽车开发中，GPU计算是支撑感知、决策和控制三大核心模块的算力基础。例如，摄像头和激光雷达产生的海量数据需要通过GPU加速的神经网络实时处理，完成目标检测、语义分割等任务；同时，路径规划和预测模块也依赖GPU并行计算能力来快速评估复杂场景下的多种可能性。随着自动驾驶系统对实时性要求的不断提高，GPU计算已成为不可或缺的技术支柱。