什么是图形处理单元 (GPU)和中央处理器（CPU），其优缺点详细对比

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。