为什么 GPU 的浮点运算性能远远强于 CPU？
CPU：全能的“指挥官”，但对浮点运算并非“专精”
CPU，或者说中央处理器，是计算机的“大脑”，它负责执行各种通用指令，从操作系统运行到用户界面交互，再到复杂的软件逻辑处理，CPU 几乎无所不能。为了应对如此广泛的任务，CPU 的设计思路是：
指令集广泛且灵活： CPU 需要支持一套非常庞大且复杂的指令集（如 x8664），能够处理各种数据类型、内存访问模式、分支预测、中断处理等等。这使得 CPU 能够灵活地应对各种千变万化的计算场景。
强大的分支预测与乱序执行： 为了尽可能地隐藏内存访问延迟，CPU 拥有极其复杂的分支预测器和乱序执行引擎。当遇到需要等待数据的指令时，CPU 会“跳过”这些指令，去执行其他已经准备好的指令，以保持流水线的畅通。
少量但强大的核心： CPU 通常拥有数量相对较少（几十个）但每个核心都非常强大的处理单元。这些核心内部集成了大量的控制逻辑、大容量的缓存（L1, L2, L3 缓存），以及执行单元（ALU, FPU）。每一个 CPU 核心都像一个“独立的小型计算机”，能够高效地处理单个复杂的任务。
擅长串行和逻辑处理： CPU 的核心优势在于处理那些需要高度依赖前一步结果的串行任务，以及复杂的逻辑判断和控制流。即使 CPU 内部也有浮点单元（FPU），但它的设计更多的是为了满足通用计算的需求，而不是极致的浮点吞吐量。
GPU：专注的“士兵军团”，对浮点运算是“无限火力”
GPU，或者说图形处理器，最初是为处理图形渲染而设计的。图形渲染本质上就是对海量像素进行相同的数学运算，例如矩阵乘法、向量运算、颜色混合等等。这些运算高度并行化，可以同时在成千上万个数据点上进行。为了满足这种需求，GPU 的设计思路截然不同：
海量的简单核心（流处理器）： GPU 最大的特点是拥有数量极其庞大的处理单元，这些单元通常被称为“流处理器”（CUDA Cores on NVIDIA, Stream Processors on AMD）。一个现代 GPU 可能拥有数千甚至上万个这样的核心。
SIMD/SIMT 架构： GPU 采用的是单指令多数据（SIMD）或单指令多线程（SIMT）的执行模型。这意味着 GPU 的大量核心会同时执行相同的指令，但作用于不同的数据。想象一下，你给一个排长下达一个命令：“向前方开火！”，然后整个排的士兵（GPU 的核心）都会同时执行“开火”这个动作，但每个人瞄准的敌人（数据）是不同的。
简化的控制逻辑： 为了最大化浮点运算单元的数量，GPU 的每个流处理器设计得相对简单。它们拥有执行浮点运算的单元（ALU），但集成的控制逻辑、分支预测和乱序执行能力远不如 CPU 核心。GPU 的核心更像是“纯粹的计算器”，专注于执行浮点指令。
牺牲通用性换取浮点吞吐量： GPU 为了实现极致的浮点并行计算，在通用性上做了很多妥协。它不擅长复杂的逻辑控制、大量分支的跳转，也不擅长频繁的内存访问模式。GPU 的设计哲学是：“我可以让你同时计算一万个数字，但我不能像 CPU 那样聪明地预测你下一步会做什么。”
高带宽显存： GPU 连接着高速的显存（GDDR 系列），这种显存拥有比 CPU 使用的 DDR 内存更高的带宽。这对于 GPU 持续不断地向大量核心输送浮点数据至关重要，避免因为数据不足而导致计算单元空闲。
为什么 GPU 的浮点运算性能“天生”更强？
综合以上几点，GPU 浮点运算性能强于 CPU 的原因可以归结为以下几点：
1. 并行计算的极致体现： GPU 的架构就是为大规模并行设计的。它拥有数千个流处理器，能够同时执行成千上万个浮点运算。CPU 即使有更强大的单个核心，也无法通过数量级上的差异来匹敌。
2. “专精”的硬件设计： GPU 将宝贵的芯片面积和晶体管预算大量投入到浮点运算单元（ALU）上。而 CPU 的核心需要分配资源给复杂的控制单元、分支预测、缓存等通用计算所需的组件，这导致单个 CPU 核心中的浮点单元数量和规模相对有限。
3. SIMD/SIMT 的力量： 这种执行模型允许 GPU 在一个指令周期内同时对多个数据进行相同的浮点运算，极大地提高了计算效率。
4. 优化了数据流： GPU 的显存带宽和内部数据通路都是为了高效地为大量流处理器提供源源不断的数据而设计的，这保证了计算单元能够尽可能满载运行。
5. 牺牲复杂性换取速度： GPU 放弃了 CPU 在分支预测、乱序执行等方面的许多复杂机制，这虽然让它在某些通用计算任务上效率不高，但却极大地简化了设计，使得在有限的芯片面积内可以集成更多的浮点计算单元，并以更高的频率运行。
举个例子：
想象一下你需要在一家商店里打包一万个相同的包裹。
CPU 模式： 你雇佣了 10 个非常高效、非常有经验的工人。他们每个人都能独立完成打包、贴标签、输入信息等所有步骤，而且他们很聪明，知道如何高效地分配任务，预测下一步需要什么材料。但即使他们再能干，10 个人一起打包的速度也远不如 1000 个人。
GPU 模式： 你雇佣了 1000 个工人。每个工人只负责一个简单的步骤，比如“把东西放进箱子”。你给所有人都下达同一个指令：“开始放东西！”。虽然这些工人可能不如那 10 个“全能工人”聪明，也不能预测下一步，但因为数量庞大，他们集体完成“放东西”这个简单任务的速度会快得惊人。而且，你还得确保有足够多的箱子和材料（显存带宽）能源源不断地供给这 1000 个工人。
所以，CPU 像是一位身经百战的将军，能够指挥千军万马，处理复杂战略，但它的每个部队（核心）是精锐但数量有限的。而 GPU 则更像是一支由无数普通士兵组成的“人海战术”军团，虽然士兵个体能力不强，但数量庞大，足以在特定战场（浮点运算）上发起压倒性的攻势。
这就是为什么在需要进行大量重复性浮点运算的任务，比如深度学习训练、科学计算模拟、3D 渲染等领域，GPU 能够展现出远超 CPU 的惊人性能。
网友意见
这就好比F1赛车和重型卡车的区别。一个追求绝对速度，另一个追求最大载重量。如果以每公里时速比，那F1赛车绝对优势，如果以单位油耗载重（或者说单位重量货物运输成本）重卡是绝对优势。两者应用领域不同，设计思路也不同。
这个要从半导体的两个定律开始说起，一个是摩尔定律，另一个是Dennard scaling。摩尔定律说的是工艺改进时单位面积晶体管价格不变，也就是说，每次工艺革新，同样的钱可以买到成倍多的晶体管；Dennard Scaling说的是，工艺革新，单位面积晶体管功耗不变，也就是说晶体管翻倍了，但他们总功耗不变。
这两个定律支撑了过去几十年随工艺革新计算性能成倍提升。有Dennard scaling和摩尔定律，可以通过不断堆晶体管，提升频率提高性能。
后来Dennard Scaling首先失效，也就是说，单位面积晶体管功耗会上升，虽然工艺进步有更多晶体管，但单位面积功耗上升，要维持总功耗不变，必然不是所有晶体管都能同时工作，也就是说虽然晶体管多了，但它们不能同时计算，就是所谓dark silicon，也就是说狂堆晶体管的作用就大打折扣。
堆晶体管依然有用，但是远远不如过去那种成比例提升来得爽。比方说，我可以用更多的晶体管来提升执行效率，比方说乱序执行，然后通过降电压，降频控制功耗。再或者就是粗放型的堆多核，这样因为峰值性能提升，也可以降压降频控制功耗。
扯了那么多，还没回答问题。回到正题，在给定功耗和晶体管的约束下，就在于如何分配晶体管给计算或者控制逻辑。GPU侧重浮点计算，晶体管和功耗主要向浮点计算倾斜；CPU侧重控制流，和降低延迟，晶体管和功耗侧重优化延迟。
CPU注重单线程性能，也就是低延迟，那么对CPU来讲，需要保证指令流不中断，消灭流水线中的气泡，于是CPU需要消耗更多的晶体管和功耗在控制部分，包括：指令多发射，分支预测，乱序执行等等，其中reorder buffer是耗电大户，于是CPU能分配在浮点计算上的功耗就会少，因为很大一部分功耗被分配在控制部分，如下示意图（不是真实面积比例）：
GPU不同是，注重吞吐量，单指令能驱动更多计算，比如一条指令驱动三十二路浮点计算，于是相比较而言GPU消耗在控制部分功耗相对较少，由于GPU注重吞吐量，所以GPU也不需要复杂的分支预测，乱序执行之类，也进一步把电省下来给浮点运算。
所以，他们的不同只是在于如何去分配晶体管和功耗完成不同的工作，侧重点不同。不同的应用特征不同，需要不同的架构，像操作系统这一类，需要快速响应实时信息，需要针对延迟优化，于是晶体管资源都要用在控制部分，分支预测，乱序执行上，低延迟缓存。而像矩阵运算一类，程序具有极高的可预测性和大量相似的运算，那些针对单线程优化的策略反而是累赘，比如低延迟缓存通常更昂贵、reorder buffer占用大量晶体管和耗电。这类应用就非常适合GPU，这种高延迟高吞吐的架构。
最后，摩尔定律接下来也会失效，这时候，针对应用的优化就会变得越来越重要，也就是说需要软件硬件从上到下的完全协同设计。所以像苹果那样从软件到硬件全部自己做也是有道理的。
楼上所有的回答只有
@王洋子豪的回答提到的关键点，他的回答信息很多，大家都没有理解到。
首先说GPU比CPU快，需要有个归一化的标准，不能拿着100美元功耗80瓦的CPU和2000美元功耗300瓦的GPU比，这肯定不公平，也不能CPU上的单线程和GPU的多线程比较，这都不公平。归一化的标准用什么呢？用价格肯定不是很合理，毕竟影响价格的因素太多。考虑现在计算机的瓶颈 power wall，用功率来归一化是最合理的。现在的情况是，在归一化到功率，即每瓦特的情况下，GPU的运算的能力也比CPU也要好，我们应该讨论的是，为什么GPU的power efficiency要CPU要高？或者说为什么CPU的效率低于GPU，CPU的效率被“浪费”到什么地方去了？回答很简单，重要的事情说三遍：
缓存，缓存，缓存
CPU有大量的缓存结构，现在流行的PC芯片上都有四级缓存，这些缓存结构消耗了大量的晶体管，在运行的时候，自然要消耗大量的电力。但是GPU的缓存很简单，现在最多有两层，而CPU消耗在晶体管上的费用和能耗，GPU都可以用来做成ALU单元，这就是GPU比CPU效率高的根本原因。
为什么GPU可以这么设计但是CPU不行？这是因为任务不一样的原因。对CPU来说，要求的是实时响应，对单任务的速度要求很高，所以就要用很多层缓存的办法来保证单任务的高速度。而对GPU来说，大部分任务的性质都是看“那个部分最后一个完成”，比如说，对GPU做显卡来说，没有人关心显示器上的第一个像素什么计算完成，大家都只关心什么时候把显示器上的最后一个像素算出来，对深度学习了，没人关系第一个参数算出来，都关系什么时候做完最后一个，所以GPU可以把所有的任务都排好，对缓存就的要求就很低。对CPU来说，比如处理点鼠标这种任务，要求的是点第一下时候就能及时响应，如果电脑说，等你点100下鼠标，我来批量处理，效率能提高一倍，你回作何感想。
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