第一代GPU(1999年以前)，部分功能從CPU分離，實現硬件加速，以GE(Geometry Engine)為代表，只能起到3D圖像處理的加速作用，不具有軟件編程特性。
第二代GPU(1999年-2005年)，實現進一步的硬件加速和有限的編程性，1999年NVIDIAGeForce256將T&L(Transform and Lighting)等功能從CPU分離出來，實現了快速變換，也是真正意義上的GPU出現的標誌；2001年NVIDIA和ATI分別推出的GeForce3和Radeon8500，圖形硬件的流水線被定義為流處理器，出現了頂點級可編程性，同時像素級也具有有限的編程性，但GPU的編程性比較有限。
第三代GPU(2006年以後)，GPU實現方便的編程環境可以直接編寫程序；2006年NVIDIA與ATI分別為推出了CUDA(Computer Unified Device Architecture，統一計算架構)編程環境和CTM(Close To the Metal)編程環境；2008年，蘋果公司提出一個通用的並行計算編程平臺OpenCL(Open Computing Language，開放運算語言)，和CUDA綁定在NV的顯卡上不同，OpenCL和具體的計算設備沒有關係。
3. GPU的計算標準
隨著GPU可編程性不斷增強，特別是CUDA等編程環境的出現，使GPU通用計算編程的複雜性大幅度降低。由於可編程性、功能、性能不斷提升和完善，GPU已演化為一個新型可編程高性能並行計算資源，全面開啟GPU面向通用計算的新時代。GPGPU(GeneralPurposeCPU)，通用目的GPU，它的計算原理是我們任何密集的計算所對應代碼量可能往往連5%都不到，這部分代碼，我們可以把它提取出來，放到GPU上去處理。
GPU實現加速計算的原理
作為計算平臺，人們往往將CPU和GPU聯合起來，組成一個異構的平臺。因為和CPU相比，GPU所能處理的事情還比較單純，比如I/O、訪問磁盤或網絡，或者說數據採集和整理，或者一些串行的沒法並行的工作，這些操作仍然需要CPU來輔助進行。目前主要的通用計算標準有CUDA(Compute Unified Device Architecture，統一計算設備架構)、OpenCL(Open Computing Language，開放計算語言)、Direct Compute。
CUDA在2006年由NVIDIA提出，是一種將GPU作為數據並行計算設備的軟硬件體系；CUDA編程模型將CPU作為主機（Host），GPU作為協處理器（co-processor）或者設備（Device），採用類C語言開發；目前支持Widows、Linux、MacOS三種主流操作系統，但僅支持NIVDIA開發的GPU芯片。
OpenCL在2008年由蘋果首先提出，蘋果擁有其商標權；隨後蘋果與AMD，IBM，Intel和NVIDIA技術團隊合作初步完善OpenCL標準，2010年OpenCL1.1發佈。OpenCL是第一個面向異構系統通用目的並行編程的開放式、免費標準，此異構平臺可由CPU、GPU或其他類型的處理器組成；OpenCL提供了基於任務分區和數據分區的並行計算機制，也是基於C的一個程式語言；不同於CUDA僅支持NIVDIA開發的GPU芯片，OpenCL支持一系列硬件，包括GPU、GPP、現場可編程門陣列（FPGA）和數字信號處理器（DSP）多種GPU芯片。
GPU通用計算標準標準名稱提出標準的公司標準特徵
目前市場上，比如在PC領域的GPU，基本上只能見到Nvidia，Intel，AMD這幾家公司的產品。
Nvidia在這幾家顯卡生產廠商中實力最強，有很多的產品線，GeForce，主要是為桌面遊戲準備的；Quadro，它是專門為顯示級的工作站準備的；TSELA，它專門為科學計算準備的；TEGRA，它是為移動端、自動駕駛平臺等準備的；GRID，它是專門為服務器集成虛擬化使用；NVs，它是對特別大屏幕由多個顯示器拼在一起的這種用途而專門定製的。
GPU主流生產廠商
Intel主要是集成顯卡，集成在Intel的CPU中，如i5，i7。現在最新的英特爾集成顯卡，基本上達到了NV的入門級顯卡的水平，滿足絕大多數人的日常需求，比如上網、文字處理、看視頻以及玩小遊戲等。Intel集成顯卡最大優點，就是非常省電，同時直接利用這種內存作為顯存，也能大大的降低了這種顯卡的生產成本。AMD的前身ATI，是專業的顯卡生產廠商，後來被AMD收購。AMD的主要產品有面向普通的桌面、移動平臺的Radeon系列，為專業工作站平臺準備的FirePro系列等。Matrox，目前已經淡出主流市場，在一些專業的2d繪圖領域還有用到。
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