当提及到处理器时，大多数人会想到安装在服务器上的中央处理器。其实，处理器不止于CPU。GPU和CPU都是从不同角度开发的处理器。从名字上看，它们似乎都很常见。但是它们有很大的不同，并且适用于不同的角色。

什么是图形处理单元 (GPU)?

图形处理单元 (GPU) 是一种计算机处理器，可执行快速计算以渲染图像和图形。GPU使用并行处理来加速它们的操作。他们将任务分成更小的部分，并将它们分配给在同一 GPU 中运行的多个处理器内核(最多数百个内核)。

GPU 传统上负责渲染 2D 和 3D 图像、视频和动画，但如今扩展到更广泛的用途，包括深度学习和大数据分析。

在 GPU 出现之前，中央处理器 (CPU) 执行渲染图形所需的计算。然而，CPU 对于许多计算应用来说效率低下。GPU 从 CPU卸载图形处理和大规模并行任务，为专门的计算任务提供更好的性能。

什么是中央处理器 (CPU)?

CPU 是由处理计算机系统中的低级指令的逻辑门组成的处理器。CPU 被认为是个人计算机集成电路的大脑。CPU 执行基本的逻辑、算术和 I/O操作，并将命令分配给计算机中运行的其他组件和子系统。

而且，CPU 通常是多核的，这意味着集成电路中有两个或更多处理器。在单个处理器中使用多个内核可降低功耗、提高性能并实现多个任务的高效并行处理。

CPU 与 GPU优缺点对比

CPU 的优点和局限性

CPU 对于现代计算任务有几个明显的优势：

灵活性——CPU 是一种通用处理器，可以处理许多任务，以及多个活动之间的多任务。

在许多情况下更快——在处理 RAM 中的数据处理、I/O 操作和操作系统管理等操作时，CPU 比 GPU 更快。

精度——CPU 可以支持比 GPU 精度更高的中等数学运算，这对于许多用例来说都很重要。

高速缓存——CPU 有一个很大的本地高速缓存，这让它们可以处理大量的线性指令。

硬件兼容性——CPU 兼容所有类型的主板和系统设计，而 GPU 需要专门的硬件支持。

与 GPU 相比，CPU 有以下缺点：

并行处理——CPU 不太擅长处理需要数百万个相同操作的任务，因为它们的并行性有限。

发展较慢——CPU 是一项非常成熟的技术，已经达到其发展的极|限，而 GPU 有更大的改进潜力。

兼容性——几种类型的 CPU，包括 x86 和 ARM 处理器，以及软件可能不兼容所有类型。

GPU 的优点和局限性

GPU 的独特优势包括：

高数据吞吐量——GPU 可以对许多数据点并行执行相同的操作，因此它可以以 CPU 无法比拟的速度处理大量数据。

大规模并行——一个 GPU 有数百个核心，使其能够执行大规模并行计算，例如矩阵乘法。

适用于专门的用例——GPU 可以为深度学习、大数据分析、基因组测序等专门任务提供巨大的加速。

与 CPU 相比，GPU 的缺点包括：

多任务——GPU 可以大规模执行一项任务，但不能执行通用计算任务。

成本——单个 GPU 目前比 CPU 贵得多。专门的大型 GPU 系统成本可达数十万美元。

难以处理复杂性——GPU 可能难以处理结构不完善的任务。它们无法有效地处理分支逻辑、顺序操作或其他复杂的编程模式。

总结：CPU vs GPU 有什么不同?CPU和 GPU之间的主要区别在于它们的预期用途。如前所述，CPU 主要用于一般计算，而 GPU用于视觉和视频渲染。简单来说，GPU就是辅助CPU的协处理器。