CPU 和 GPU 的区别是什么？
下面我们来详细讲解 CPU 和 GPU 的区别：
1. 设计目标与核心理念
CPU (中央处理器 Central Processing Unit):
目标: 通用性计算。CPU 被设计成能够处理各种各样的任务，包括操作系统管理、程序逻辑执行、数据处理、输入/输出控制等等。它需要具备高度的灵活性和强大的单线程性能。
核心理念: “聪明且多才多艺的指挥官”。CPU 擅长串行处理，即一步一步地执行指令，并且能够快速地在不同的任务之间切换。它需要有复杂的控制逻辑来管理整个计算机系统。
GPU (图形处理器 Graphics Processing Unit):
目标: 并行化图形渲染和大规模数据处理。GPU 最初是为了加速图形渲染而设计的，它需要同时处理大量的像素信息来生成图像。随着技术发展，GPU 的并行处理能力也被发掘出来，用于科学计算、深度学习等领域。
核心理念: “庞大且高效的流水线工人或士兵”。GPU 拥有数量庞大的计算单元，它们协同工作，同时执行相同的操作，非常适合处理可以分解成大量独立子任务的问题。
2. 架构与核心数量
CPU:
核心数量: 通常拥有较少的（例如 4、8、16、32 或更多，但相对于 GPU 来说还是很少）但非常强大的核心。
核心设计: 每个 CPU 核心都非常复杂，集成了大量的逻辑单元，包括：
强大的算术逻辑单元 (ALU): 执行算术和逻辑运算。
复杂的控制单元 (CU): 管理指令的取指、解码、执行和写回。
大容量缓存 (Cache): L1, L2, L3 缓存用于存储常用数据，以减少访问主内存的延迟。
分支预测 (Branch Prediction): 尝试预测程序执行路径，以避免因分支跳转而导致的流水线停顿。
乱序执行 (OutofOrder Execution): 允许 CPU 不按指令顺序执行，只要依赖关系允许，以提高效率。
目的: 每个核心都能够快速、独立地完成复杂的指令序列。
GPU:
核心数量: 拥有极其庞大的计算单元数量，通常以“流处理器 (Stream Processors)”或“CUDA 核心 (CUDA Cores)”（NVIDIA 术语）等名称称呼，数量可以达到数千个（例如 1024、2048、4096、8192 甚至更多）。
核心设计: 每个 GPU 核心（或称计算单元）相对简单，主要专注于执行算术和逻辑运算。它们通常没有 CPU 核心那样复杂的控制逻辑、分支预测或乱序执行能力。
流处理器 (SP) / 计算单元 (CU): 执行算术运算。
共享内存 (Shared Memory): GPU 内部为一组线程共享的快速内存，用于数据交换和同步。
寄存器: 每个线程都有自己的寄存器。
目的: 大量简单的计算单元协同工作，同时执行相同的指令集，处理大量相似的数据。
3. 计算方式与并行度
CPU:
串行处理 (Serial Processing): CPU 更擅长执行一系列指令，每一步都需要前一步的结果。
指令级并行 (InstructionLevel Parallelism ILP): 通过乱序执行、流水线等技术，在单个核心内部尽可能地并行执行指令。
线程级并行 (ThreadLevel Parallelism TLP): 通过多核心并行处理多个线程（进程中的执行路径）。
关注点: 低延迟，快速响应。
GPU:
大规模并行处理 (Massively Parallel Processing MPP): GPU 的核心优势。它能将一个大的计算任务分解成成千上万个小的、独立的子任务，并由成千上万个计算单元同时处理。
数据级并行 (DataLevel Parallelism DLP): GPU 擅长对同一组数据执行相同的操作。例如，同时改变图像上数百万个像素的颜色。
SIMD / SIMT: GPU 通常采用 Single Instruction, Multiple Data (SIMD) 或 Single Instruction, Multiple Threads (SIMT) 的执行模式。这意味着所有计算单元同时执行相同的指令，但操作的数据不同。
关注点: 高吞吐量，即在单位时间内完成的总计算量。
4. 内存与缓存
CPU:
内存: 主要使用系统 RAM (DDR4, DDR5 等)。
缓存: 拥有多级（L1, L2, L3）且容量较大的缓存，用于快速访问数据，降低访问主内存的延迟，这对提高单线程性能至关重要。
GPU:
内存: 通常拥有独立的、专用且速度非常快的显存 (VRAM, 如 GDDR6, HBM)。显存容量通常比系统 RAM 小，但带宽非常高，以满足大量数据同时读写的需求。
缓存: 也有缓存，但其设计和容量与 CPU 不同，更侧重于在同一组数据上进行快速的重复访问。共享内存是 GPU 架构中一个重要的概念，它允许在同一线程块内的线程之间高效地共享数据。
5. 延迟与吞吐量
CPU:
低延迟: CPU 被优化为快速响应单个任务，最小化处理每个指令的延迟。这对于需要快速决策和响应的应用程序至关重要，比如操作系统、游戏逻辑、数据库查询等。
GPU:
高吞吐量: GPU 的优势在于能够同时处理大量数据，即使单个操作的延迟可能比 CPU 高一些。它通过并行化来克服单个单元的低速，实现整体的高效。这使得 GPU 在需要对大量数据进行重复性计算的任务中表现出色。
6. 应用场景
CPU:
操作系统管理: 调度进程、管理内存、处理I/O。
通用应用程序: 文字处理、电子表格、网页浏览、软件开发、文件管理等。
游戏逻辑: 处理玩家输入、AI行为、物理模拟（非大规模）、游戏状态更新。
数据库管理: 查询、事务处理。
网络通信: 处理网络协议、数据包。
单任务高性能需求: 任何需要快速、顺序执行复杂指令的任务。
GPU:
图形渲染: 3D 模型渲染、视频解码/编码、图像处理。
科学计算: 物理模拟、天气预测、基因测序、分子动力学。
机器学习与深度学习: 神经网络训练和推理（矩阵运算是其强项）。
密码学: 加密和解密。
数据分析: 大规模数据并行处理。
加密货币挖矿: 执行大量的哈希计算。
7. 对比总结表
| 特性 | CPU (中央处理器) | GPU (图形处理器) |
| : | : | : |
| 设计目标 | 通用计算，处理复杂逻辑，低延迟 | 大规模并行计算，图形渲染，高吞吐量 |
| 核心数量 | 少，但非常强大和复杂 | 多，数量庞大（成千上万），但相对简单 |
| 核心类型 | 复杂（CU, ALU, Cache, 分支预测, 乱序执行等） | 相对简单（流处理器/计算单元，侧重算术逻辑） |
| 并行度 | 线程级并行 (TLP), 指令级并行 (ILP) | 数据级并行 (DLP), 大规模并行处理 (MPP) |
| 计算模式 | 顺序执行，复杂的控制流 | SIMD/SIMT，重复性操作 |
| 内存 | 系统 RAM，多级缓存（L1, L2, L3） | 专用高速显存 (VRAM)，共享内存，寄存器 |
| 性能指标 | 延迟 (Latency)，单线程性能 | 吞吐量 (Throughput)，峰值计算能力 (FLOPS) |
| 擅长任务 | 操作系统，应用程序逻辑，AI决策，数据库管理 | 图形渲染，机器学习，科学计算，视频处理，数据分析 |
| 主要优势 | 灵活性，通用性，低延迟响应 | 极高的并行计算能力，处理海量数据的效率 |
| 主要劣势 | 处理海量并行数据效率不如 GPU | 处理复杂逻辑和顺序任务效率不如 CPU，上下文切换成本高 |
总结
简单来说，CPU 就像是一个“总指挥官”，它需要管理整个战场（计算机），并且能够灵活地处理各种紧急情况和复杂任务，它对每个任务的响应速度（延迟）要求很高。而 GPU 则更像是一支“庞大的士兵队伍”，每一个士兵（计算单元）虽然没有指挥官那么聪明，但他们可以同时做同样的事情（执行相同指令），执行效率极高，就像在执行大规模的标准化操作（如同时给成千上万个像素上色）。
在现代计算机中，CPU 和 GPU 各司其职，协同工作，共同为用户提供流畅的体验和强大的计算能力。没有 GPU 的计算机依然可以工作，但图形显示会非常基础；没有 CPU 的计算机则无法运行任何程序。
网友意见
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以下为正式内容
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CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。
于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）：
图片来自nVidia CUDA文档。其中绿色的是计算单元，橙红色的是存储单元，橙黄色的是控制单元。
GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线，但只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache。而CPU不仅被Cache占据了大量空间，而且还有有复杂的控制逻辑和诸多优化电路，相比之下计算能力只是CPU很小的一部分
从上图可以看出：
Cache, local memory： CPU > GPU
Threads(线程数): GPU > CPU
Registers: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。
SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内执行同一条指令): GPU > CPU。
CPU 基于低延时的设计：
CPU有强大的ALU（算术运算单元）,它可以在很少的时钟周期内完成算术计算。
当今的CPU可以达到64bit 双精度。执行双精度浮点源算的加法和乘法只需要1～3个时钟周期。
CPU的时钟周期的频率是非常高的，达到1.532～3gigahertz(千兆HZ, 10的9次方).
大的缓存也可以降低延时。保存很多的数据放在缓存里面，当需要访问的这些数据，只要在之前访问过的，如今直接在缓存里面取即可。
复杂的逻辑控制单元。当程序含有多个分支的时候，它通过提供分支预测的能力来降低延时。
数据转发。 当一些指令依赖前面的指令结果时，数据转发的逻辑控制单元决定这些指令在pipeline中的位置并且尽可能快的转发一个指令的结果给后续的指令。这些动作需要很多的对比电路单元和转发电路单元。
GPU是基于大的吞吐量设计。
GPU的特点是有很多的ALU和很少的cache. 缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的，这点和CPU不同，而是为thread提高服务的。如果有很多线程需要访问同一个相同的数据，缓存会合并这些访问，然后再去访问dram（因为需要访问的数据保存在dram中而不是cache里面），获取数据后cache会转发这个数据给对应的线程，这个时候是数据转发的角色。但是由于需要访问dram，自然会带来延时的问题。
GPU的控制单元（左边黄色区域块）可以把多个的访问合并成少的访问。
GPU的虽然有dram延时，却有非常多的ALU和非常多的thread. 为啦平衡内存延时的问题，我们可以中充分利用多的ALU的特性达到一个非常大的吞吐量的效果。尽可能多的分配多的Threads.通常来看GPU ALU会有非常重的pipeline就是因为这样。
所以与CPU擅长逻辑控制，串行的运算。和通用类型数据运算不同，GPU擅长的是大规模并发计算，这也正是密码破解等所需要的。所以GPU除了图像处理，也越来越多的参与到计算当中来。
GPU的工作大部分就是这样，计算量大，但没什么技术含量，而且要重复很多很多次。就像你有个工作需要算几亿次一百以内加减乘除一样，最好的办法就是雇上几十个小学生一起算，一人算一部分，反正这些计算也没什么技术含量，纯粹体力活而已。而CPU就像老教授，积分微分都会算，就是工资高，一个老教授资顶二十个小学生，你要是富士康你雇哪个？GPU就是这样，用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务，纯粹的人海战术。这种策略基于一个前提，就是小学生A和小学生B的工作没有什么依赖性，是互相独立的。很多涉及到大量计算的问题基本都有这种特性，比如你说的破解密码，挖矿和很多图形学的计算。这些计算可以分解为多个相同的简单小任务，每个任务就可以分给一个小学生去做。但还有一些任务涉及到“流”的问题。比如你去相亲，双方看着顺眼才能继续发展。总不能你这边还没见面呢，那边找人把证都给领了。这种比较复杂的问题都是CPU来做的。
总而言之，CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同，所以设计上有不小的区别。而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似，所以用GPU来算了。GPU的运算速度取决于雇了多少小学生，CPU的运算速度取决于请了多么厉害的教授。教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的，但是对于没那么复杂的任务，还是顶不住人多。当然现在的GPU也能做一些稍微复杂的工作了，相当于升级成初中生高中生的水平。但还需要CPU来把数据喂到嘴边才能开始干活，究竟还是靠CPU来管的。
什么类型的程序适合在GPU上运行？
（1）计算密集型的程序。所谓计算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比，读内存的延迟大概是几百个时钟周期；读硬盘的速度就不说了，即便是SSD, 也实在是太慢了。
（2）易于并行的程序。GPU其实是一种SIMD(Single Instruction Multiple Data)架构， 他有成百上千个核，每一个核在同一时间最好能做同样的事情。
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