gpu是什么和cpu的区别

gpu是图形处理器，和CPU的区别如下：

1、计算量不同。CPU计算量小，只有4个运算单元GPU计算量大，有1000个运算单元。

2、计算复杂度不同。CPU可计算复杂的运算，比如积分微分，4个运算单元都属于专家级别。GPU只可以计算简单的1+1算术题，不能计算复杂的微分积分，1000个运算单元属于小学生水平。

3、对于单个积分微分的计算速度不同。CPU较快。单个芯片性能强劲，计算能力强，能计算出来。GPU较慢，甚至可能计算不了；单个芯片性能弱，计算能力弱，可能算不出来或速度很慢。

4、适用场景不同。CPU适合需要前后计算步骤严密关联的计算场景。GPU适合前后计算步骤无依赖性，相互独立的计算场景。

gpu是什么和cpu的区别(gpu是什么意思)

一、作用不同

1、CPU：作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。

2、GPU：是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

二、功能不同

1、CPU：主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU是计算机中负责读取指令，对指令译码并执行指令的核心部件。

2、GPU：使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等。

三、特点不同

1、CPU：是对计算机的所有硬件资源（如存储器、输入输出单元） 进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元。CPU 是计算机的运算和控制核心。计算机系统中所有软件层的操作，最终都将通过指令集映射为CPU的操作。

2、GPU：显示缓冲存储器用来存储将要显示的图形信息以及保存图形运算的中间数据;显示缓存的大小和速度直接影响着主芯片性能的发挥。

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今天，让 下面我们简单说说CPU和GPU的区别。

关于CPU的故事我们讲了很多，之前也发过很多关于CPU的文章，这里就重点讲一下GPU。

教授 vs 小学生

你可以把CPU简单理解为一个博学的教授，什么都精通；GPU则是一堆只会简单算术的小学生。

然而，无论教授有多厉害，他都可以 不要在一秒钟内计算500次加减法。所以对于简单重复的计算，单个教授比不上一大批小学生。500个小学生在简单的算术运算中就能轻松击败教授。

我们可以看到CPU和GPU最大的区别在于架构。CPU适用于广泛的应用场景，可以执行任意程序；另一方面，GPU是为多任务设计的，具有很强的并发性。

具体来说就是多核。一般CPU有2核、4核、8核等。而GPU可能有数百或数千个内核。

可以看出，CPU内部缓存和控制部分占据了很大一部分片上面积，所以计算单元所占比例很小。

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接下来，让 让我们来看看GPU。GPU只有非常简单的控制单元，其余大部分被计算单元占用，所以CPU的核数有限，而GPU却轻松堆了上千个核。

只是CPU中每个核的能力像个教授，而GPU中每个核的能力像个小学生。

你可能会奇怪，为什么GPU需要这么奇怪的架构？

为什么GPU需要这么多核心？

想想电脑上的一张是怎么表现的？无非是屏幕上的一个像素：

我们需要对每个像素进行计算，而且是同样的操作，就像小学生一样 刚才例子中的计算加法。

请注意，对于一个屏幕，通常有数百万像素。如果要串行计算每个像素，效率太低。因此，我们可以让GPU中的每一个核心计算出对应的像素。因为GPU的核很多，并行计算可以大大提高速度。

现在你应该明白GPU为什么是这样工作的了吧！

除了GPU的核心数量多，GPU的工作模式也是千奇百怪。

奇怪的工作方式

对于CPU来说，不同的内核可以执行不同的机器指令。coreA可以在coreB上运行浏览器线程，同时运行word线程，称为MIMD。

GPU就不一样了。GPU上的这些核心必须统一运行相同的机器指令，但可以操作不同的数据。它 就像这些小学生在某些时候必须进行加法计算一样。区别在于有的小学生可能需要算1 ^ 1，有的小学生需要算2 ^ 6等等。唯一的变化在于操作数，这被称为SIMD。

所以我们可以看到GPU的工作模式和CPU完全不同。

除了这种工作方式，GPU的指令集非常简单，不像CPU这样复杂的处理器。如果你看看CPU的编程手册，你会发现CPU负责很多事情：中断处理、内存管理、IO等。

这些图形处理器不会 不存在。可见GPU的定位很简单，就是纯计算。GPU绝不是用来代替CPU的。CPU只是给它一些GPU很擅长的东西，GPU只是一个配角来分担CPU # 039的工作。

CPU和GPU是这样协同工作的：

GPU擅长什么

适合GPU的计算场景如下：1)简单计算；2)重复计算，所以如果你的计算场景和这里的图像渲染差不多，用GPU也是合理的。

所以图形图像计算，天气预报，神经网络都适合GPU。哦，对了，GPU也适合挖矿。

好吧，那 今天到此为止。希望这篇文章能帮助你了解GPU。

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