1、深度学习与人工智能：GPU是深度学习和人工智能领域中最常用的计算设备之一，由于神经网络计算需要大量的并行处理能力，GPU能够高效地处理这些计算任务，从而加速深度学习和机器学习应用的训练和推理过程。

2、计算机图形学：GPU最初的应用领域，包括计算机游戏、电影特效、三维图形渲染等，GPU的并行计算能力可以快速处理大量的图形数据，实现实时、高质量的图形渲染。

3、物理模拟：在物理模拟方面，如分子动力学模拟、流体模拟等，GPU的高性能计算能力可以大大加速模拟过程，提高模拟的精度和效率。

4、图像处理与计算机视觉：GPU在图像处理和计算机视觉领域也有广泛应用，如图像识别、目标检测、图像渲染等，GPU可以快速处理大量的图像数据，实现实时、高效的图像处理和计算机视觉应用。

5、科学计算：GPU也广泛应用于科学计算领域，如天气预报、物理研究、金融建模等，这些应用需要大量的计算资源和高效的计算速度，而GPU可以提供这样的支持。

6、虚拟现实与增强现实：GPU在虚拟现实和增强现实领域也扮演着重要角色，通过GPU的高性能图形处理能力，可以实现更加逼真的虚拟场景和更加流畅的交互体验。

GPU还在其他领域有所应用，如医疗影像处理、金融分析等，GPU的应用领域非常广泛，几乎涵盖了所有需要大量并行计算的应用场景。