为什么大多数PC以及它的OS上，GPU需要驱动程序而CPU不需要？
你这个问题问得挺有意思的，确实，我们给电脑装完操作系统后，还得专门去给显卡（GPU）装驱动，而处理器（CPU）似乎一直“自带”就能用。这里面其实是技术设计和硬件复杂性在起作用。
咱们先说说 CPU。
CPU，也就是中央处理器，它是电脑的大脑，负责执行绝大多数的计算和指令。早期的计算机，CPU的设计相对简单，指令集也比较固定。操作系统刚出现的时候，CPU的设计就已经相当成熟了。
更重要的是，CPU的底层指令集（比如x86、ARM）是通用的，而且操作系统在设计之初就已经内置了对这些通用指令集的强大支持。 操作系统内核本身就是用这些CPU指令集写出来的，它能够理解并调度CPU执行各种任务。你可以把操作系统想象成一个非常有经验的“工头”，它知道怎么指挥“工人”（CPU）来完成各种建筑任务（计算）。
操作系统有一个非常核心的功能叫做进程调度。它负责把CPU的时间分配给不同的程序，让它们轮流运行。这个调度过程，操作系统直接和CPU的硬件控制器打交道，它知道CPU的寄存器是什么，怎么设置CPU的时钟频率，怎么处理中断等等。这些都是操作系统“原生”就能处理的事情。
换句话说，CPU的设计非常“开放”和“标准化”，它的基本工作方式是操作系统能够直接理解和控制的。操作系统知道如何“召唤”CPU，如何让它“做什么”，不需要额外的“翻译官”。
接下来我们再看看 GPU。
GPU，也就是图形处理器，它就复杂多了。GPU最初是为了处理图形图像而生的，尤其是在3D游戏和图形渲染方面，它需要进行海量的并行计算。
1. 硬件的复杂性和多样性：
GPU的设计哲学完全不同： CPU的设计目标是通用计算，追求低延迟和串行处理能力。而GPU则专注于高吞吐量的并行计算，可以同时处理成千上万个简单任务。这种差异导致了GPU的内部架构极其复杂，比如拥有大量的计算核心、特殊的内存控制器、专门的图形流水线等等。
厂商众多，型号各异： 世界上有AMD、NVIDIA、Intel（虽然Intel的独立显卡还在发展中）等不同的GPU制造商，即使是同一家厂商，不同代、不同系列的GPU在架构、功能、性能表现上都有巨大的差异。每一款GPU都有自己独特的指令集、硬件特性和运行机制。
2. 操作系统的局限性：
操作系统无法预知所有GPU的细节： 操作系统内核虽然强大，但它不可能把所有市面上GPU的设计细节都“硬编码”进去。如果操作系统要去直接管理每一个GPU的细枝末节，那操作系统的体积会大到不可思议，而且每次有新的GPU出现，都需要更新操作系统内核，这根本不现实。
GPU的特殊任务： GPU的核心任务是图形渲染、并行计算等。这些任务的实现方式非常底层，涉及到复杂的数学运算、纹理映射、光栅化、着色器编程等等。操作系统本身并不直接“懂”这些图形学算法。
3. 驱动程序的作用——“翻译官”和“指挥官”：
硬件抽象层（HAL）： 驱动程序最核心的功能，就是充当一个“硬件抽象层”。它把GPU的底层硬件细节“包装”起来，提供一个统一的、更容易被操作系统理解的接口。操作系统只需要调用驱动提供的标准API（应用程序接口），而不用关心底层GPU具体是怎么工作的。
硬件控制和调度： 驱动程序知道如何与特定的GPU硬件进行通信，如何启动GPU的各种计算单元，如何管理GPU的显存，如何将数据传输到GPU，以及如何处理GPU完成任务后的结果。它就像一个专门的“GPU管家”，知道怎么指挥这个复杂的“艺术家”（GPU）画出精美的画面。
优化和特性支持： 不同的GPU有不同的性能特点和独有技术（比如NVIDIA的CUDA、AMD的OpenCL）。驱动程序负责把这些优化和特性暴露给应用程序和操作系统，并确保它们能够高效地运行。比如，一个游戏程序想要利用GPU进行物理计算，它会通过特定的API（如DirectCompute或Vulkan Compute）调用驱动，驱动再将其翻译成GPU能理解的指令。
图形API的实现： DirectX、OpenGL、Vulkan等图形API是由操作系统和应用程序使用的标准接口。然而，这些API的最终实现，是将图形API的调用转换成特定GPU的指令，这正是驱动程序的工作。驱动程序就是那个把“通用图形语言”翻译成“NVIDIA语言”、“AMD语言”的翻译官。
简单打个比方：
CPU就像是一个熟练的水管工。 操作系统是房子的总工程师，工程师知道怎么给水管工下达“打开某个水龙头”的指令，因为水管工的操作方法（比如拧阀门）是工程师知道的，而且水管工也理解工程师的命令。
GPU就像是一个会画画的机器人。 操作系统（工程师）只想让机器人画一幅画。但这个机器人有很多不同的型号，有的画得很细致，有的画得很快。操作系统不知道如何直接控制这些机器人的笔触、颜料用量。这时，一个驱动程序（机器人助手） 就出现了。这个助手知道如何告诉特定的机器人型号“画一条红色的线”，以及如何准备好颜料（数据）。操作系统只需告诉助手“画红线”，助手再去指挥机器人。
所以，CPU之所以不需要驱动，是因为它的基础工作模式是高度通用且被操作系统原生支持的。而GPU由于其高度专业化、并行化的特性，以及厂商和型号的巨大差异，需要一个专门的驱动程序来充当沟通和指挥的桥梁，将操作系统的指令翻译成GPU能够理解和执行的底层操作，并充分发挥其硬件性能。
这样解释，是不是感觉更清晰了？
咱们先说说 CPU。
CPU，也就是中央处理器，它是电脑的大脑，负责执行绝大多数的计算和指令。早期的计算机，CPU的设计相对简单，指令集也比较固定。操作系统刚出现的时候，CPU的设计就已经相当成熟了。
更重要的是，CPU的底层指令集（比如x86、ARM）是通用的，而且操作系统在设计之初就已经内置了对这些通用指令集的强大支持。 操作系统内核本身就是用这些CPU指令集写出来的，它能够理解并调度CPU执行各种任务。你可以把操作系统想象成一个非常有经验的“工头”，它知道怎么指挥“工人”（CPU）来完成各种建筑任务（计算）。
操作系统有一个非常核心的功能叫做进程调度。它负责把CPU的时间分配给不同的程序，让它们轮流运行。这个调度过程，操作系统直接和CPU的硬件控制器打交道，它知道CPU的寄存器是什么，怎么设置CPU的时钟频率，怎么处理中断等等。这些都是操作系统“原生”就能处理的事情。
换句话说，CPU的设计非常“开放”和“标准化”，它的基本工作方式是操作系统能够直接理解和控制的。操作系统知道如何“召唤”CPU，如何让它“做什么”，不需要额外的“翻译官”。
接下来我们再看看 GPU。
GPU，也就是图形处理器，它就复杂多了。GPU最初是为了处理图形图像而生的，尤其是在3D游戏和图形渲染方面，它需要进行海量的并行计算。
1. 硬件的复杂性和多样性：
GPU的设计哲学完全不同： CPU的设计目标是通用计算，追求低延迟和串行处理能力。而GPU则专注于高吞吐量的并行计算，可以同时处理成千上万个简单任务。这种差异导致了GPU的内部架构极其复杂，比如拥有大量的计算核心、特殊的内存控制器、专门的图形流水线等等。
厂商众多，型号各异： 世界上有AMD、NVIDIA、Intel（虽然Intel的独立显卡还在发展中）等不同的GPU制造商，即使是同一家厂商，不同代、不同系列的GPU在架构、功能、性能表现上都有巨大的差异。每一款GPU都有自己独特的指令集、硬件特性和运行机制。
2. 操作系统的局限性：
操作系统无法预知所有GPU的细节： 操作系统内核虽然强大，但它不可能把所有市面上GPU的设计细节都“硬编码”进去。如果操作系统要去直接管理每一个GPU的细枝末节，那操作系统的体积会大到不可思议，而且每次有新的GPU出现，都需要更新操作系统内核，这根本不现实。
GPU的特殊任务： GPU的核心任务是图形渲染、并行计算等。这些任务的实现方式非常底层，涉及到复杂的数学运算、纹理映射、光栅化、着色器编程等等。操作系统本身并不直接“懂”这些图形学算法。
3. 驱动程序的作用——“翻译官”和“指挥官”：
硬件抽象层（HAL）： 驱动程序最核心的功能，就是充当一个“硬件抽象层”。它把GPU的底层硬件细节“包装”起来，提供一个统一的、更容易被操作系统理解的接口。操作系统只需要调用驱动提供的标准API（应用程序接口），而不用关心底层GPU具体是怎么工作的。
硬件控制和调度： 驱动程序知道如何与特定的GPU硬件进行通信，如何启动GPU的各种计算单元，如何管理GPU的显存，如何将数据传输到GPU，以及如何处理GPU完成任务后的结果。它就像一个专门的“GPU管家”，知道怎么指挥这个复杂的“艺术家”（GPU）画出精美的画面。
优化和特性支持： 不同的GPU有不同的性能特点和独有技术（比如NVIDIA的CUDA、AMD的OpenCL）。驱动程序负责把这些优化和特性暴露给应用程序和操作系统，并确保它们能够高效地运行。比如，一个游戏程序想要利用GPU进行物理计算，它会通过特定的API（如DirectCompute或Vulkan Compute）调用驱动，驱动再将其翻译成GPU能理解的指令。
图形API的实现： DirectX、OpenGL、Vulkan等图形API是由操作系统和应用程序使用的标准接口。然而，这些API的最终实现，是将图形API的调用转换成特定GPU的指令，这正是驱动程序的工作。驱动程序就是那个把“通用图形语言”翻译成“NVIDIA语言”、“AMD语言”的翻译官。
简单打个比方：
CPU就像是一个熟练的水管工。 操作系统是房子的总工程师，工程师知道怎么给水管工下达“打开某个水龙头”的指令，因为水管工的操作方法（比如拧阀门）是工程师知道的，而且水管工也理解工程师的命令。
GPU就像是一个会画画的机器人。 操作系统（工程师）只想让机器人画一幅画。但这个机器人有很多不同的型号，有的画得很细致，有的画得很快。操作系统不知道如何直接控制这些机器人的笔触、颜料用量。这时，一个驱动程序（机器人助手） 就出现了。这个助手知道如何告诉特定的机器人型号“画一条红色的线”，以及如何准备好颜料（数据）。操作系统只需告诉助手“画红线”，助手再去指挥机器人。
所以，CPU之所以不需要驱动，是因为它的基础工作模式是高度通用且被操作系统原生支持的。而GPU由于其高度专业化、并行化的特性，以及厂商和型号的巨大差异，需要一个专门的驱动程序来充当沟通和指挥的桥梁，将操作系统的指令翻译成GPU能够理解和执行的底层操作，并充分发挥其硬件性能。
这样解释，是不是感觉更清晰了？
网友意见
CPU的指令集太稳定了，为了保证兼容性，毕竟没人希望升级下CPU，之前的程序就不能用了。
intel当年搞的安腾处理器，就是因为软件兼容性原因，暴毙。
不过CPU也会经常增加些新的指令集，如果你的老软件编译时根本不知道这些指令集，也就不会使用到，比如AVX2这类，依然能运行，毕竟老的指令集还在，但是新的更强大的性能就发挥不了了。
从这个角度说，正确使用新的指令集，也算是一种“驱动“吧，只不过发生在编译器那里。
CPU也要驱动啊，CPU的驱动就是OS，OS是一种特殊的”驱动“，其特殊之处在于能够自举。任何OS都必须有这个特性，否则就不能被称为OS，只能叫做某种特定的可执行代码。驱动也是一种特定的，用于初始化和管理设备的代码，无论是GPU驱动还是所谓的CPU驱动，都是这样。
驱动和OS的最根本分界线就是自举，OS自己把自己”驱动“起来，自举过程有点类似一个人带根绳子去攀登悬崖，有两个大方案，其一是一步一个脚印方式，就是每爬一步，再头顶上打个钉子，把绳子挂上去，爬一级，再继续再上面打钉子，一步一步攀登；另一个方案是由简到繁，直接把绳子拴到悬崖顶上，没有直升机，悬崖上也没有接应的人，怎么办呢？扔石头，石头上绑一根很细的丝线很小的滑轮滑轮，把石头扔到悬崖顶，绕树几圈固定，用细丝线把粗线带上去，用粗线把细绳带上去，再用细绳把最后的粗绳带上去。这就是OS自举过程的通俗解释，能包含自举功能的”驱动“就是OS，没包含的，最多只能是驱动（可能还包括管理界面什么的）。
那么悬崖上最初固定丝线、石头的树是啥？那就是CPU的硬件设置基础，一般是只要CPU加电，首先就会跑到某个特定位置去执行，而这个特定位置放置着基础BIOS代码（保存在PC机主板的固态内存块里，要在生产主板时用特殊方法刷进去），这部分代码作为OS自举的锚定物，OS自举代码以靠BIOS的基础功能完成自举过程，最后把自身初始化好。
理论上，同样原理可以为GPU写个驱动，反向初始化CPU。但由于GPU的功能单一，GPU的”语言“功能太粗鄙，不但缺少名词，缺少功能，就是个弱智，因此为CPU写东西去初始化GPU，远比由GPU反向初始化CPU容易很多，但也并非没有特例，但一般也不是GPU，而是某些低功能的嵌入式小fgpa处理器或者小CPU处理器。一些大型服务器、甚至PC机自举过程就涉及到这个方案。由于大型服务器CPU及设备复杂，OS自举过程更麻烦，为了简化OS，让服务器CPU等重要部件可热更换，就需要有小型管理体系对大服务器、CPU进行管理，也就是在大服务器OS之下更底层的管理存在，具体来说就比较复杂了。总之，看这些问题在于视角，在于范围，在于定义，只有需求，并没有什么绝对的是，不是，要，不要。
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