專業圖像加速卡市場，一直以來是兩頭馬車。2006年，AMD收購了ATI，與Nvidia的市場佔有率一直相若，只是近年Nvidia技術一直領先。
專業圖像加速GPU顯卡，除了最大的遊戲市場，也包括專業和設計應用，甚至醫學和建築應用；為不同的專業工作站，製作設計和渲染（Rendering）圖像，動畫製作如Maya、 BIM數碼化建築設計模型，甚至4K內容制作；新興技術也包括GPU進行平行運算（Parallel Programming），以加快科學和模擬運算等。
今年的GPU市場，AMD終於推出全新版本FirePro，Nvidia則推出了Kepler架構Quadro加速卡。但是，除了專業圖像，Nvidia也發展流動運算，推出針對流動Tegra處理器。而AMD則針對高端圖像應用。
據AMD業務總監Ed Caracappa表示，FirePro針對一般ISV應用加以優化，故比Quadro有更佳優化效能。Caracappa說，FirePro針對不同圖像應用加以優化，也是業界首張支援PCIe Gen3顯卡，應付4K製作極嚴苛的頻寬要求。
FirePro支援高規格的硬件；類似FirePro W8000支援GDDR5記憶體達4GB，W9000的GDDR5記憶達6GB，QDR mode時脈為1,375 MHz，每秒轉移數據達55億次，相等於每於傳輸達264GB的電腦／影像頻寬；同級Nvidia的K5000M只有96GB的電腦／影像頻寬。
此外，以往Nvidia支援Cuda平台，可為專業軟件；例如是Adobe的Premiere Pro採用的Mercury Playback Engine加速重播，加快剪輯影片後期製作，並加入不同特殊效果時，通過GPU來加快製作。後來，蘋果電腦也推出了OpenCL，也逐漸成為公開標準，不少軟件已同時支援上述標準，OpenCL支援不同廠商硬件，流行程度也漸加快。
AMD支援OpenCL
Cuda只支援Nvidia的GPU上執行，並非公開標準。OpenCL卻由蘋果開發，支援GPU、CPU、DSP甚至ARM上執行，甚至Nvidia和IBM的Power處理器，均是支援OpenCL廠商之一。
根據測試，AMD利用OpenCL為Mercury Playback Engine作硬件加速，執行速度較以軟件（亦即CPU處理器）加速快上五成。而利用Nvidia K2000與FirePro W5000同樣以硬件加速，執行速度不相伯仲，FirePro W5000卻有價格上優勢。
以上述兩張顯卡執行Solidworks 2013，AMD比Nvidia的同級產品更快，FirePro 甚至為工業設計程式PTC Creo 2.0提供了獨家功能，Order Independent Transparency (OIT)能在打開透明度模式時，模型轉動時更平滑順暢。
據Caracappa表示，4K製作對CPU、GPU、顯卡之間的頻寬要求極高，FirePro 是首個支援PCIe Gen3的顯卡；PCIe Gen2記憶傳輸速度只有每秒2.4GB，但Gen3已達到每秒5.5GB。FirePro的W9000支援PCIe Gen3，製作4K影視可以近乎實時速度重播剪輯。Caracappa表示，PCIe Gen3可支援Assimilate Scratch等影視製作軟件，PCIe Gen3上操作速度，比Gen2足快上兩倍。
高端系列可用於平行運算
GPU只用來計算浮點運算（Floating Point）圖像，不過研究人員很快發現，利用一般用途GPU（GPGPU），即專門從事浮點運算的GPU來加速平行運算，令一般電腦也可發揮類似超級電腦效能。
因此，Nvidia開發了Cuda框架，為簡化以GPU作平行運算奠下基礎。只要懂得高階語言如C++，就可利用Cuda為平行運算平台及編程，令Cuda一度成GPU執行平行運算的標準。平行運算廣泛用於醫學和財經預測領域，甚至是天氣預測。以往，天文台採用超級電腦，如今可被GPU取代，不少精確天氣預測，可用較低成本來完成。
平行運算的原理，一般循序（Sequential）執行部分仍然留在CPU上執行，迴圈執行不斷重覆部分，則卸載至GPU上執行。不少X86伺服系統類似IBM的PureFlex，已預留位置安裝GPU作平行運算。
Cuda 解決一般平行運算，須利用低階語言的門檻，寫作並不困難，可直接將C、C++或Fortran程式，直接送至GPU去執行。困難之處在優化，須解決不少硬體細節。但即使未最優化Cuda 程式 GPU 上面執行，已比傳統 CPU 快上 5至10 倍，優化後甚至達 25至100 倍加速。例如傳統上迴圈執行數萬次程式碼，Cuda拆解成數千個同時執行的執行緒，同時利用GPU執行，每個執行緒同一時間執行十幾次而己，產生數百倍效能。去年Nvidia推出了Cuda的5.0版本。
Nvidia的GPGPU圖像加速產品系列為Teslas（即所謂用於以上Cuda運算的GPGPU），針對圖像專業工作站則為Quadro系列。Teslas應用於不少超級電腦上；包括著名中國天津天河1A超級電腦，作大規模平行算運。但Teslas不能直接輸出影像，主要為了支援大規模模擬運算，或者純粹運算產生極之高質素的科學影像。換言之，Teslas以計算為主，不包括輸出影響。如果支援輸出，還要外加Quadro產品。儘管Tesla C-class產品也包含了一個Dual-Link DVI port，只屬於聊勝於無。
AMD則合二為一，伺服端應用的FirePro S10000，同時具備了Teslas和Quadro兩者效能；也就是說，大規模的模擬計算後，可通過同一強顯卡輸出影像。
未來圖像產品走向雲端
雖然Cuda的API較成熟，卻只能在Nvidia的GPU上執行，英特爾也宣佈未來支援OpenCL，OpenCL可於系統沒有GPU時，轉而英特爾和Power上CPU上執行（當然效能較差）。 FirePro強調支援OpenCL，寄望OpenCL流行，也可改變Nvidia平行運算世界中獨大情況。
AMD也不斷推出極大規模的應用，2012年Stony Brook大學舉行介紹新興技術的CEWIT會議上，展出了全球最大視覺化裝置Reality Deck，就是利用AMD技術以416個高清螢幕，建立高達15億Pixel虛擬視覺化環境，AMD又跟聲寶及HP合作，支援全球首個解像度達8K的LCD顯示屏。
雲運算流行，預算愈來愈多的圖像和設計創作工作，未來以VDI形式提供，透過數據中心進行遠端渲染等動作。事實上，Autodesk等廠商近年已推出雲運算圖像服務。近年不少電影大製作，均利用雲端數據中心遠端完成。Caracappa表示，AMD會推出極高效能的Radeon Sky，供數據中心為網上遊戲作遠端圖像加速，AMD也會推出更多伺服端產品，針對未來VDI及遠端渲染的市場。
