如果CPU够强的话GPU可以阉割掉吗？
这个问题很有意思，也触及到了现代计算机体系结构中一个非常核心的设计理念。简单来说，如果CPU够强，GPU是可以“阉割”掉一部分功能，甚至在某些特定场景下被替代，但完全“阉割”并让CPU独立承担所有图形渲染任务，在大多数情况下是不可行的，至少会带来巨大的性能损耗和功能限制。
咱们得好好掰扯掰扯，为什么会这样。
CPU 和 GPU 的“分工与合作”
要理解这个问题，我们得先弄明白 CPU 和 GPU 各自擅长什么。
CPU（中央处理器）： 它是电脑的“大脑”。CPU 的设计目标是处理各种各样、逻辑复杂、顺序性强的任务。它拥有少数几个（几十个）非常强大的核心，每个核心都具备非常高的时钟频率、复杂的指令集（x86、ARM 等）以及大量的缓存。CPU 擅长处理操作系统、应用程序的逻辑控制、复杂的计算、条件判断、数据管理等等。它的强大在于其“通用性”和“深度”。
GPU（图形处理器）： 它是电脑的“图形专家”。GPU 最初是为了加速三维图形的渲染而设计的，比如玩游戏、观看高清视频、做图形设计。它的核心特点是拥有数量庞大（成百上千个）但相对简单的计算核心。这些核心设计出来就是为了并行处理大量相似的、重复性的计算任务。举个例子，在渲染一个三维场景时，GPU 需要计算无数个顶点的坐标、无数个像素的颜色。这些计算虽然复杂，但很多步骤是可以同时进行的，GPU 的大量核心就能高效地完成这些“海量并行”的任务。
“强”CPU 能否替代“弱”GPU？
我们先来聊聊“阉割”GPU 的可能性。
1. “集成显卡”（iGPU）的思路： 很多现代CPU里都集成了图形处理单元，也就是我们常说的“集成显卡”。这种集成显卡本身就是一种“阉割”版的GPU。它没有独立的显存（通常使用系统内存），计算核心数量也远少于独立显卡。但是，对于日常办公、浏览网页、观看视频（非高帧率、高分辨率）、甚至一些轻度的游戏，这些集成显卡是完全够用的。
CPU 足够强，是不是意味着集成显卡也能“更强”？ 是的。如果CPU厂商在设计CPU时，将更多的晶体管分配给集成显卡部分，并且提升其计算核心的数量、频率和架构效率，那么集成显卡的图形处理能力是可以显著提升的。理论上，如果CPU强到一定程度，CPU内集成的图形处理能力可以满足很多非专业、非极致的图形需求。
2. CPU 强制承担图形任务的后果： 如果我们把一个拥有强大CPU的电脑，强制只用CPU去渲染图形，而完全去掉GPU（或者只留下一个极其简陋的、连基本图形加速都不支持的“伪GPU”），会发生什么？
性能灾难： 尽管CPU单个核心非常强大，但它无法在数量上与GPU相比。想象一下，让一个团队里的少数几个博士去做成千上万个流水线工人才能完成的工作。CPU会不堪重负，图形渲染速度会变得非常非常慢，卡顿、掉帧会成为常态，甚至无法流畅运行任何现代图形应用。
架构瓶颈： CPU 和 GPU 的内部架构是截然不同的。CPU 的核心更侧重于指令流水线、分支预测、缓存管理等，而 GPU 的核心则更侧重于简单的算术逻辑单元（ALU）和大量的寄存器，以支持并行计算。CPU 内部的“计算单元”虽然强大，但数量上无法弥补图形渲染所需的庞大并行计算需求。
功能限制： 现代图形技术（如 DirectX、Vulkan、OpenGL）以及相关的图形API，都是围绕着 GPU 的架构来设计的。它们利用了 GPU 的并行计算能力、特定的硬件加速功能（如纹理映射、光栅化、着色器处理等）。如果只剩下CPU，这些API的许多特性将无法被高效利用，甚至无法实现。
功耗与发热： 强行让CPU承担GPU的工作，会把CPU逼到极限，导致功耗和发热急剧升高，甚至超出其设计范围，影响稳定性。
“阉割”GPU 的边界在哪里？
那么，什么样的“CPU够强”才允许GPU被“阉割”？
针对特定应用： 如果你的电脑只用于非常简单的任务，比如文档处理、网页浏览、播放标清或高清视频（且不追求高帧率）、简单的2D绘图等，那么一块足够强的CPU（带有性能不错的集成显卡）是完全可以满足需求的。在这种情况下，你可以说“GPU被某种程度上‘阉割’了”，因为它不需要独立显卡的强大性能。
计算密集型，图形需求低： 有些科学计算、数据分析、AI训练（虽然AI推理越来越依赖GPU，但某些训练场景可能侧重CPU的内存管理和数据预处理）等任务，它们对CPU的计算能力和内存带宽要求极高，而对实时图形渲染的要求则不高。在这种情况下，CPU的强大是首要的，而GPU的需求可能就很低，甚至可以是一个非常基础的、用于驱动显示器的GPU。
非常规设计： 理论上，如果能设计出一种全新的计算架构，让CPU的核心设计得更适合并行化，并且有极大的数量，那或许可以模糊CPU和GPU的界限。但目前主流的计算机架构，CPU和GPU是基于不同设计哲学和硬件优势的。
总结一下：
CPU 足够强，可以让集成显卡（一种“阉割”版的GPU）变得非常强大，从而满足大部分非专业、非极致的图形需求。在这种情况下，用户可以“省略”独立显卡，而依赖CPU集成的图形能力。
但是，完全“阉割”掉GPU，让CPU独自承担所有图形渲染任务，在现代计算中是行不通的。 因为：
1. 数量级上的并行计算能力差距： CPU无法在数量上匹敌GPU的并行处理能力，导致性能断崖式下降。
2. 架构设计差异： CPU和GPU的硬件架构是针对不同任务优化的。
3. 图形API的依赖： 现代图形技术和软件都高度依赖GPU的特定硬件加速功能。
所以，你可以让GPU“弱一点”（集成显卡），但不能完全让它“消失”，除非你对图形性能的要求低到尘埃里。CPU的强大能够提升集成显卡的性能上限，但它终究无法完全取代GPU在高性能图形计算领域的核心地位。就好比你可以让一位非常优秀的厨师来切菜，但他一个人做出来的菜品数量和速度，永远比不上一个拥有高效流水线和几百名切菜工人的大工厂。
咱们得好好掰扯掰扯，为什么会这样。
CPU 和 GPU 的“分工与合作”
要理解这个问题，我们得先弄明白 CPU 和 GPU 各自擅长什么。
CPU（中央处理器）： 它是电脑的“大脑”。CPU 的设计目标是处理各种各样、逻辑复杂、顺序性强的任务。它拥有少数几个（几十个）非常强大的核心，每个核心都具备非常高的时钟频率、复杂的指令集（x86、ARM 等）以及大量的缓存。CPU 擅长处理操作系统、应用程序的逻辑控制、复杂的计算、条件判断、数据管理等等。它的强大在于其“通用性”和“深度”。
GPU（图形处理器）： 它是电脑的“图形专家”。GPU 最初是为了加速三维图形的渲染而设计的，比如玩游戏、观看高清视频、做图形设计。它的核心特点是拥有数量庞大（成百上千个）但相对简单的计算核心。这些核心设计出来就是为了并行处理大量相似的、重复性的计算任务。举个例子，在渲染一个三维场景时，GPU 需要计算无数个顶点的坐标、无数个像素的颜色。这些计算虽然复杂，但很多步骤是可以同时进行的，GPU 的大量核心就能高效地完成这些“海量并行”的任务。
“强”CPU 能否替代“弱”GPU？
我们先来聊聊“阉割”GPU 的可能性。
1. “集成显卡”（iGPU）的思路： 很多现代CPU里都集成了图形处理单元，也就是我们常说的“集成显卡”。这种集成显卡本身就是一种“阉割”版的GPU。它没有独立的显存（通常使用系统内存），计算核心数量也远少于独立显卡。但是，对于日常办公、浏览网页、观看视频（非高帧率、高分辨率）、甚至一些轻度的游戏，这些集成显卡是完全够用的。
CPU 足够强，是不是意味着集成显卡也能“更强”？ 是的。如果CPU厂商在设计CPU时，将更多的晶体管分配给集成显卡部分，并且提升其计算核心的数量、频率和架构效率，那么集成显卡的图形处理能力是可以显著提升的。理论上，如果CPU强到一定程度，CPU内集成的图形处理能力可以满足很多非专业、非极致的图形需求。
2. CPU 强制承担图形任务的后果： 如果我们把一个拥有强大CPU的电脑，强制只用CPU去渲染图形，而完全去掉GPU（或者只留下一个极其简陋的、连基本图形加速都不支持的“伪GPU”），会发生什么？
性能灾难： 尽管CPU单个核心非常强大，但它无法在数量上与GPU相比。想象一下，让一个团队里的少数几个博士去做成千上万个流水线工人才能完成的工作。CPU会不堪重负，图形渲染速度会变得非常非常慢，卡顿、掉帧会成为常态，甚至无法流畅运行任何现代图形应用。
架构瓶颈： CPU 和 GPU 的内部架构是截然不同的。CPU 的核心更侧重于指令流水线、分支预测、缓存管理等，而 GPU 的核心则更侧重于简单的算术逻辑单元（ALU）和大量的寄存器，以支持并行计算。CPU 内部的“计算单元”虽然强大，但数量上无法弥补图形渲染所需的庞大并行计算需求。
功能限制： 现代图形技术（如 DirectX、Vulkan、OpenGL）以及相关的图形API，都是围绕着 GPU 的架构来设计的。它们利用了 GPU 的并行计算能力、特定的硬件加速功能（如纹理映射、光栅化、着色器处理等）。如果只剩下CPU，这些API的许多特性将无法被高效利用，甚至无法实现。
功耗与发热： 强行让CPU承担GPU的工作，会把CPU逼到极限，导致功耗和发热急剧升高，甚至超出其设计范围，影响稳定性。
“阉割”GPU 的边界在哪里？
那么，什么样的“CPU够强”才允许GPU被“阉割”？
针对特定应用： 如果你的电脑只用于非常简单的任务，比如文档处理、网页浏览、播放标清或高清视频（且不追求高帧率）、简单的2D绘图等，那么一块足够强的CPU（带有性能不错的集成显卡）是完全可以满足需求的。在这种情况下，你可以说“GPU被某种程度上‘阉割’了”，因为它不需要独立显卡的强大性能。
计算密集型，图形需求低： 有些科学计算、数据分析、AI训练（虽然AI推理越来越依赖GPU，但某些训练场景可能侧重CPU的内存管理和数据预处理）等任务，它们对CPU的计算能力和内存带宽要求极高，而对实时图形渲染的要求则不高。在这种情况下，CPU的强大是首要的，而GPU的需求可能就很低，甚至可以是一个非常基础的、用于驱动显示器的GPU。
非常规设计： 理论上，如果能设计出一种全新的计算架构，让CPU的核心设计得更适合并行化，并且有极大的数量，那或许可以模糊CPU和GPU的界限。但目前主流的计算机架构，CPU和GPU是基于不同设计哲学和硬件优势的。
总结一下：
CPU 足够强，可以让集成显卡（一种“阉割”版的GPU）变得非常强大，从而满足大部分非专业、非极致的图形需求。在这种情况下，用户可以“省略”独立显卡，而依赖CPU集成的图形能力。
但是，完全“阉割”掉GPU，让CPU独自承担所有图形渲染任务，在现代计算中是行不通的。 因为：
1. 数量级上的并行计算能力差距： CPU无法在数量上匹敌GPU的并行处理能力，导致性能断崖式下降。
2. 架构设计差异： CPU和GPU的硬件架构是针对不同任务优化的。
3. 图形API的依赖： 现代图形技术和软件都高度依赖GPU的特定硬件加速功能。
所以，你可以让GPU“弱一点”（集成显卡），但不能完全让它“消失”，除非你对图形性能的要求低到尘埃里。CPU的强大能够提升集成显卡的性能上限，但它终究无法完全取代GPU在高性能图形计算领域的核心地位。就好比你可以让一位非常优秀的厨师来切菜，但他一个人做出来的菜品数量和速度，永远比不上一个拥有高效流水线和几百名切菜工人的大工厂。
网友意见
如果cpu够强的话，fpu可以割掉么?
如果你了解下逻辑芯片发展史，你就知道单片机才是cpu发展的归宿。如果电源能集成到cpu内，我想一定会有直接插市电的单片机产生的。
最早的cpu是一个柜子，上面满满的分立原件。后来cpu是片电路板，上面满满的门电路。再后来cpu把fpu集成进去了。再后来cpu把缓存集成进去了。再后来cpu把gpu集成进去了。再后来北桥也被集成进去了。
内存条只是电子工程上的妥协，不考虑成本，现行的hbm性能翻翻。如果给够钱，直接片上做内存。独立gpu也是电子工程上的妥协，给够钱看下骷髅峡谷的逆天apu。
算起来gpu只是cpu的一部分，因为电子工程和商业的原因被放在外面了，如果cpu够强的话cpu内就有了gpu
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这个问题很有意思，也触及到了现代计算机体系结构中一个非常核心的设计理念。简单来说，如果CPU够强，GPU是可以“阉割”掉一部分功能，甚至在某些特定场景下被替代，但完全“阉割”并让CPU独立承担所有图形渲染任务，在大多数情况下是不可行的，至少会带来巨大的性能损耗和功能限制。咱们得好好掰扯掰扯，为什么会............. -
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