當提及到處理器時，大多數(shù)人會想到安裝在服務(wù)器上的中央處理器。其實，處理器不止于CPU。GPU和CPU都是從不同角度開發(fā)的處理器。從名字上看，它們似乎都很常見。但是它們有很大的不同，并且適用于不同的角色。

什么是圖形處理單元 (GPU)?

圖形處理單元 (GPU) 是一種計算機處理器，可執(zhí)行快速計算以渲染圖像和圖形。GPU 使用并行處理來加速它們的操作。他們將任務(wù)分成更小的部分，并將它們分配給在同一 GPU 中運行的多個處理器內(nèi)核(最多數(shù)百個內(nèi)核)。

GPU 傳統(tǒng)上負責渲染 2D 和 3D 圖像、視頻和動畫，但如今擴展到更廣泛的用途，包括深度學習和大數(shù)據(jù)分析。

在 GPU 出現(xiàn)之前，中央處理器 (CPU) 執(zhí)行渲染圖形所需的計算。然而，CPU 對于許多計算應(yīng)用來說效率低下。GPU 從 CPU 卸載圖形處理和大規(guī)模并行任務(wù)，為專門的計算任務(wù)提供更好的性能。

什么是中央處理器 (CPU)?

CPU 是由處理計算機系統(tǒng)中的低級指令的邏輯門組成的處理器。CPU 被認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，并將命令分配給計算機中運行的其他組件和子系統(tǒng)。

而且，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 與 GPU優(yōu)缺點對比

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 是一種通用處理器，可以處理許多任務(wù)，以及多個活動之間的多任務(wù)。

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 精度更高的中等數(shù)學運算，這對于許多用例來說都很重要。

高速緩存——CPU 有一個很大的本地高速緩存，這讓它們可以處理大量的線性指令。

硬件兼容性——CPU 兼容所有類型的主板和系統(tǒng)設(shè)計，而 GPU 需要專門的硬件支持。

與 GPU 相比，CPU 有以下缺點：

并行處理——CPU 不太擅長處理需要數(shù)百萬個相同操作的任務(wù)，因為它們的并行性有限。

發(fā)展較慢——CPU 是一項非常成熟的技術(shù)，已經(jīng)達到其發(fā)展的極|限，而 GPU 有更大的改進潛力。

兼容性——幾種類型的 CPU，包括 x86 和 ARM 處理器，以及軟件可能不兼容所有類型。

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 可以對許多數(shù)據(jù)點并行執(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——一個 GPU 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。

適用于專門的用例——GPU 可以為深度學習、大數(shù)據(jù)分析、基因組測序等專門任務(wù)提供巨大的加速。

與 CPU 相比，GPU 的缺點包括：

多任務(wù)——GPU 可以大規(guī)模執(zhí)行一項任務(wù)，但不能執(zhí)行通用計算任務(wù)。

成本——單個 GPU 目前比 CPU 貴得多。專門的大型 GPU 系統(tǒng)成本可達數(shù)十萬美元。

難以處理復雜性——GPU 可能難以處理結(jié)構(gòu)不完善的任務(wù)。它們無法有效地處理分支邏輯、順序操作或其他復雜的編程模式。

總結(jié)：CPU vs GPU 有什么不同?CPU和 GPU之間的主要區(qū)別在于它們的預期用途。如前所述，CPU 主要用于一般計算，而 GPU 用于視覺和視頻渲染。簡單來說，GPU就是輔助CPU的協(xié)處理器。

文章題目：CPUvsGPU有什么不同?優(yōu)缺點對比
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