为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU，比如挖矿甚至破解密码？
然而，随着技术的发展，我们遇到的很多问题，尤其是在科学计算、图形处理，甚至是现在大家谈论的加密货币挖矿或者破解密码这类场景，其本质的计算模式发生了变化。这些任务往往不是处理一件非常复杂的事情，而是需要对海量的数据进行重复的、相对简单的计算。
你可以想象一下，CPU 就像是一个经验丰富的大厨，他能做各种复杂的菜肴，从前菜到甜点，每一步都精确无比。但如果你要让他同时切一万根土豆丝，他一个人可能就忙不过来了，而且效率不高。
这时候，图形处理器（GPU）就展现出了它的优势。GPU 最初是为处理电脑图形而设计的，而图形渲染本身就需要对屏幕上的每一个像素进行大量的、重复的颜色和光照计算。为了高效地完成这个任务，GPU 被设计成拥有成百上千个甚至更多的小型计算单元。这些单元不像 CPU 核心那样功能强大、全能，它们更像是“专精”的工人，每一个单元虽然能力有限，但可以同时并行地执行同一个简单的计算指令。
所以，当我们需要处理海量的数据，并且这些数据可以通过相同的计算方法来处理时，GPU 的这种“人海战术”就显得格外高效。
以比特币挖矿为例，挖矿的过程本质上是在寻找一个特定的数字（nonce），这个数字与区块中的数据一起通过一个特定的哈希算法计算后，会得到一个小于目标值的哈希结果。这个过程就像是在一个巨大的数字海洋里不停地尝试各种组合，直到找到那个符合条件的。CPU 只能一个一个地尝试，效率很低。而 GPU 拥有庞大的计算单元，可以同时并行地尝试成千上万个不同的 nonce 值，大大加快了找到正确答案的速度。
同样的道理也适用于密码破解。许多密码破解方法，尤其是暴力破解，也是需要尝试大量的密码组合。GPU 的并行计算能力使得它可以同时尝试比 CPU 多得多的密码组合，从而在更短的时间内找到正确的密码。
所以，不是说 CPU 不重要了，CPU 依然是电脑的“总指挥”，负责整体的调度和复杂的逻辑判断。但是，在那些需要对海量数据进行简单、重复计算的任务上，GPU 以其数量庞大的并行计算单元，成为了更高效、更适合的工具。它就像是把一个大任务分解成无数个小任务，然后派遣成千上万个小工同时去完成，虽然每个小工可能不如大厨厉害，但集体的力量足以在短时间内完成巨量的重复工作。
网友意见
谨以此文纪念我的第一块显卡，nVidia Riva TNT2。
很久以前，大概2000年那时候，显卡还被叫做图形加速卡。一般叫做加速卡的都不是什么核心组件，和现在苹果使用的M7协处理器地位差不多。这种东西就是有了更好，没有也不是不行，只要有个基本的图形输出就可以接显示器了。在那之前，只有一些高端工作站和家用游戏机上才能见到这种单独的图形处理器。后来随着PC的普及，游戏的发展和Windows这样的市场霸主出现，简化了图形硬件厂商的工作量，图形处理器，或者说显卡才逐渐普及起来。
想要理解GPU与CPU的区别，需要先明白GPU被设计用来做什么。现代的GPU功能涵盖了图形显示的方方面面，我们只取一个最简单的方向作为例子。
大家可能都见过上面这张图，这是老版本Direct X带的一项测试，就是一个旋转的立方体。显示出一个这样的立方体要经过好多步骤，我们先考虑简单的，想象一下他是个线框，没有侧面的“X”图像。再简化一点，连线都没有，就是八个点（立方体有八个顶点的）。那么问题就简化成如何让这八个点转起来。首先，你在创造这个立方体的时候，肯定有八个顶点的坐标，坐标都是用向量表示的，因而至少也是个三维向量。然后“旋转”这个变换，在线性代数里面是用一个矩阵来表示的。向量旋转，是用向量乘以这个矩阵。把这八个点转一下，就是进行八次向量与矩阵的乘法而已。这种计算并不复杂，拆开来看无非就是几次乘积加一起，就是计算量比较大。八个点就要算八次，2000个点就要算2000次。这就是GPU工作的一部分，顶点变换，这也是最简单的一部分。剩下还有一大堆比这更麻烦的就不说了。
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。
至于如何将挖矿和破解密码这种事情分成小学生都能做的简单任务，就是程序员的工作了。所以以后谁再跟你说程序员的工作就是体力活，你可以直接抽他。
谢邀
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