當(dāng)大多數(shù)人想到處理器時，他們會想到安裝在服務(wù)器中的中央處理單元。事實上，處理器不僅僅是CPU。 GPU和CPU都是從不同角度開發(fā)的處理器。從名字來看，似乎都很常見。但它們卻有很大不同，適合不同的角色。
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圖形處理單元(GPU) 是執(zhí)行快速計算以渲染圖像和圖形的計算機處理器。 GPU 使用并行處理來加速其操作。它們將任務(wù)分解為更小的部分，并將它們分配給在同一GPU 中運行的多個處理器核心（最多數(shù)百個核心）。
GPU 傳統(tǒng)上負(fù)責(zé)渲染2D 和3D 圖像、視頻和動畫，但現(xiàn)在正在擴展到更廣泛的用途，包括深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析。
在GPU 出現(xiàn)之前，中央處理單元(CPU) 執(zhí)行渲染圖形所需的計算。然而，CPU 對于許多計算應(yīng)用程序來說效率低下。 GPU 卸載了CPU 的圖形處理和大規(guī)模并行任務(wù)，為專門的計算任務(wù)提供了更好的性能。
CPU 是由邏輯門組成的處理器，用于處理計算機系統(tǒng)中的低級指令。 CPU被認(rèn)為是個人計算機集成電路的大腦。 CPU 執(zhí)行基本的邏輯、算術(shù)和I/O 操作，并將命令分發(fā)給計算機中運行的其他組件和子系統(tǒng)。
此外，CPU 通常是多核的，這意味著集成電路中有兩個或更多處理器。在單個處理器中使用多個內(nèi)核可降低功耗、提高性能并實現(xiàn)多個任務(wù)的高效并行處理。
CPU 的優(yōu)點和局限性
CPU 對于現(xiàn)代計算任務(wù)有幾個明顯的優(yōu)勢：
· 靈活性——CPU 是一款通用處理器，可以處理多種任務(wù)以及多個活動之間的多任務(wù)處理。
· 在許多情況下更快—— 在處理RAM 中的數(shù)據(jù)處理、I/O 操作和操作系統(tǒng)管理等操作時，CPU 比GPU 更快。
· 精度—— CPU 可以支持比GPU 更高精度的中等數(shù)學(xué)運算，這對于許多用例都很重要。
· 高速緩存——CPU有一個大的本地高速緩存，這使得它們能夠處理大量的線性指令。
· 硬件兼容性——CPU 與所有類型的主板和系統(tǒng)設(shè)計兼容，而GPU 則需要專門的硬件支持。
與GPU相比，CPU有以下缺點：
· 并行處理——CPU 由于并行性有限，不太擅長處理需要數(shù)百萬個相同操作的任務(wù)。
· 發(fā)展緩慢——CPU是一項非常成熟的技術(shù)，已經(jīng)達(dá)到了發(fā)展的極限，而GPU還有較大的提升潛力。
· 兼容性—— 多種類型的CPU（包括x86 和ARM 處理器）和軟件可能并不與所有類型兼容。
GPU 的優(yōu)點和局限性
GPU 的獨特優(yōu)勢包括：
· 高數(shù)據(jù)吞吐量—— GPU可以并行地在許多數(shù)據(jù)點上執(zhí)行相同的操作，因此它可以以CPU無法比擬的速度處理大量數(shù)據(jù)。
· 大規(guī)模并行—— GPU擁有數(shù)百個核心，使其能夠執(zhí)行大規(guī)模并行計算，例如矩陣乘法。
· 適用于專業(yè)用例—— GPU 可以為深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析、基因組測序等專業(yè)任務(wù)提供巨大的加速。
與CPU 相比，GPU 的缺點包括：
· 多任務(wù)——GPU可以執(zhí)行大規(guī)模任務(wù)，但無法執(zhí)行一般計算任務(wù)。
· 成本—— 目前單個GPU 比CPU 貴得多。專用的大規(guī)模GPU 系統(tǒng)可能花費數(shù)十萬美元。
· 難以處理復(fù)雜性—— GPU 可能難以處理結(jié)構(gòu)不良的任務(wù)。它們無法有效地處理分支邏輯、順序操作或其他復(fù)雜的編程模式。
摘要：CPU 與GPU 之間有什么區(qū)別？ CPU 和GPU 之間的主要區(qū)別在于它們的用途。前面提到，CPU主要用于通用計算，而GPU則用于視覺和視頻渲染。簡單來說，GPU是一個輔助CPU的協(xié)處理器。
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