百科问答小站 logo   百科问答小站
问题

为什么 CPU 的浮点运算能力比 GPU 差，为什么不提高 CPU 的浮点运算能力？

回答
在深入探讨 CPU 的浮点运算能力为何不如 GPU，以及为何不单纯堆高 CPU 的浮点运算性能之前，咱们得先理清楚它们各自的“出身”和“使命”。

想象一下，CPU 就像一个全能型的瑞士军刀，它设计之初就是要应对各种各样、千变万化的计算任务。它需要能够高效地处理逻辑判断（比如“如果…那么…”）、整数运算（计数、地址寻址）、字符串处理，甚至还得能管理整个计算机系统，调度内存、输入输出等等。为了做到这些，CPU 内部集成了非常复杂的控制单元、大量的寄存器、精巧的缓存机制，以及支持多种指令集的执行单元。这种“万金油”的设计，使得 CPU 在单线程的通用计算上表现出色，它擅长的是“串联”起一系列复杂的操作，一步步地解决问题。

而 GPU，就好像一个专门的部队，它的核心使命是同时处理海量、相似的计算任务。想想图形渲染，每一帧画面都由成千上万甚至数百万个像素点构成，每个像素点都需要进行颜色计算、光照模拟、纹理映射等一系列浮点运算。这些计算虽然复杂，但它们之间高度独立，可以并行执行。GPU 的设计就是围绕着“并行”这两个字展开的。它不像 CPU 那样拥有复杂的控制逻辑，而是拥有成百上千个相对简单的计算核心（CU 或 SM）。这些核心数量庞大，可以同时执行大量相同的浮点运算指令。它的内存带宽也远超 CPU，能够快速地将数据喂给这些计算核心。所以，GPU 在处理“海量、同质化”的浮点运算时，就像开了外挂一样，效率远非 CPU 可比。

那么，为什么 CPU 不直接堆高浮点运算能力呢？这里面有几个层面的原因。

首先，设计权衡的必然结果。CPU 需要的是通用性，而 GPU 需要的是在特定领域（特别是浮点运算）的极致并行性能。要让 CPU 具备 GPU 那样的浮点运算能力，意味着需要集成成百上千个浮点运算单元，并为它们提供高带宽的内存接口和复杂的调度机制。这会极大地增加 CPU 的晶体管数量、功耗和发热量。而且，这么多浮点运算单元，如果遇到的是不适合并行处理的任务，它们就会“闲置”或“低效”运行，反而浪费了资源。CPU 的设计就是在通用性、性能、功耗和成本之间寻找一个平衡点，它不可能也不需要成为一个“浮点运算巨无霸”。

其次，任务性质的不同。CPU 擅长的是“串行”任务，也就是需要一步步按顺序完成的复杂逻辑和指令。即使一个任务包含浮点运算，如果它紧跟着一系列的逻辑判断、内存访问等，那么 CPU 的整体架构在这种情况下会更有效率。GPU 的优势在于它能把一个巨大的任务拆解成无数个小而相似的子任务，然后同时扔给它的所有核心去处理。如果一个任务本质上就是高度串行的，硬要塞给 GPU 去并行处理，反而会因为线程同步、数据划分等问题导致效率低下，甚至还不如 CPU。

再者，指令集架构的差异。CPU 的指令集（如 x86）非常庞大且复杂，支持各种各样的运算和控制流。而 GPU 的指令集则更专注于向量和矩阵运算，以及与图形渲染相关的特定功能。即使 CPU 内部的浮点运算单元（FPU）不断进步，能够执行更复杂的浮点运算，但与 GPU 专门为并行浮点设计的架构相比，在数量和吞吐量上仍然存在巨大差距。CPU 的 FPU 更多的是服务于其通用计算的使命，而不是要和 GPU 在“浮点运算的绝对数量”上硬碰硬。

最后，功耗和成本的制约。就像前面提到的，要让 CPU 拥有 GPU 的浮点运算能力，意味着晶体管数量的爆炸式增长，这将导致功耗和散热成为巨大的挑战，最终影响设备的便携性、续航以及整体成本。对于大多数日常应用和通用计算来说，CPU 现有的浮点运算能力已经足够满足需求，再往上堆砌的边际效益会递减，但成本和功耗的上升却是线性的。

因此，CPU 和 GPU 各自扮演着不同的角色，它们的设计理念和优化方向是不同的。CPU 专注于提供强大的通用计算能力和卓越的单线程性能，而 GPU 则专注于在特定领域（尤其是并行浮点运算）提供压倒性的计算吞吐量。这种分工合作，才能最大化整体计算系统的效率和适用范围。我们并没有“不提高”CPU 的浮点运算能力，而是CPU 的浮点运算能力是在其整体设计目标下不断进步的，只是它追求的是一个相对均衡的性能，而不是像GPU那样在浮点运算上“偏执”地追求极致。

网友意见

user avatar

谁告诉你 CPU的浮点运算能力比GPU差了

CPU单个核心浮点运算能力比GPU强多了

在不考虑 指令集 缓存 优化的情况下 你光看主频就知道了

GPU核心最高也就1Ghz左右

CPU核心却要3-4Ghz

区别是CPU最多也就十几个核心

GPU动辄几百上千个核心

更别说CPU核心指令集更全面 GPU核心基本只有SIMD指令(因为GPU主要是用于图形处理 向量运算远比标量运算多 并且对CPU来说多一套指令运算单元 就是几个核心的成本 对GPU来说就是多几百上千个核心的成本)

CPU处理一次标量乘法只要一次标量乘法指令

GPU却把标量先转换成向量 然后用一条SIMD指令

CPU每个核心有独立的缓存 GPU基本是所有核心共享一个缓存(GPU主要做图形渲染 所有核心都执行同一份指令 获取同样的数据 CPU主要是执行多个串行任务 每个核心可以处理不同的任务 从不同地方获取不同的数据)

所以CPU单核性能秒GPU单核十条街

CPU每个核心都有独立的优化 分支预测 乱序执行之类的

GPU乱序执行可以有 因为所有核心都干一样的事情 可以共享一份指令 不需要独立的乱序执行 （不过一般不会有 因为这个功能可以直接放到编译器中实现 因为GPU的开发语言少 基本只有GLSL和HLSL 编译器是厂商自己开发的 不像CPU那样 开发语言多如牛毛 各种编译器五花八门 指令集大相径庭 所以才迫切需求这种动态的乱序执行优化）

分支预测肯定不会有 成本上来说分支预测不能共享 每个核心都多一个分支预测的逻辑单元成本太大

关键是根本就不需要 GPU程序一般都很短 本来就可以全部装载到高速缓存中 其次是对于GPU处理的任务而言 分支预测也无意义

GPU的强项是并行运算能力比CPU强（多个不同任务的并行运算GPU也无法胜任 GPU只适合处理单个可并行任务的并行运算） 而不是浮点运算能力强（这个谣言也不知道谁传出来的 非要强调浮点运算 非要说浮点运算的话 不如说大多数老式GPU甚至没有整数运算能力 因为根本没有整数指令 最早设计目的是加速图形渲染 基本都是浮点运算 所以GPU核心的SIMD指令 只有浮点指令 没有整数指令 新型GPU因为不光光用于图形渲染 还想推广到通用计算 就是所谓的GPGPU 所以开始加入整数运算的支持）

GPU完全是为了并行运算设计的

只有可并行 无数据依赖的运算在GPU上才会快

举个简单的例子

CPU的核心就像一个心算高手 并且掌握各种奇技淫巧 一分钟能算100次四则运算

GPU的核心就是一个普通人 一分钟能算10次四则运算

但是 你让10个心算高手合作算10000个四则运算 和 1000个普通人合作算10000个四则运算

你说谁完成的快？

当然是1000个普通人快

(10个心算高手每人算1000个要花10秒 1000个普通人每人算10个只要1秒)

但是如果这10000个四则运算有依赖 就是下一题的条件依赖于上一题的结果

你说谁算的快？

当然是心算高手快 因为一旦有这种强依赖 就只能串行 10个人干和1000个人干并不会比1个人干来得快

(1个心算高手只要花100秒 1个普通人要花1000秒)

还要打个比方的话

一个四核CPU就像4台高级数控机床

一个GPU就像一个全自动流水线

一个全自动流水线 如果你只让他生产一个东西 绝对不会比一台高级数控机床快

它要成批生产 才会快

全自动流水线它只能同时成批生产一种东西

高级数控机床 什么都能生产 并且4台可以同时生产不同的东西

并且流水线上能做的东西 高级数控机床肯定能做

但是反过来 流水线上就不一定能做了

类似的话题

  • 问题

    为什么 CPU 的浮点运算能力比 GPU 差，为什么不提高 CPU 的浮点运算能力？

    回答
    在深入探讨 CPU 的浮点运算能力为何不如 GPU，以及为何不单纯堆高 CPU 的浮点运算性能之前，咱们得先理清楚它们各自的“出身”和“使命”。想象一下，CPU 就像一个全能型的瑞士军刀，它设计之初就是要应对各种各样、千变万化的计算任务。它需要能够高效地处理逻辑判断（比如“如果…那么…”）、整数运算.............
  • 问题

    为什么 GPU 的浮点运算性能远远强于 CPU？

    回答
    CPU 和 GPU 在浮点运算能力上存在巨大差异，这并非偶然，而是源于它们各自的设计初衷和核心架构上的根本不同。要理解这一点，我们得深入剖析一下这两位计算大牛的“内在乾坤”。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.............
  • 问题

    为什么cpu的浮点计算能力差，什么是浮点计算，gpu为什么擅长浮点计算？

    回答
    浮点计算，简单来说，就是计算机处理带有小数点的数字的能力。这和我们平时计算整数（比如数苹果）不太一样。比如，你要计算一个物体的运动轨迹，速度可能是每秒 3.14 米，加速度是 9.81 米/秒²，这时候就离不开浮点数了。 什么是浮点计算？浮点计算的“浮点”二字，形象地比喻了小数点的位置是可以“浮动”.............
  • 问题

    SPEC CPU 2017的浮点性能测试项，与大多数用户无关，为什么将其视为CPU理论性能评测工具?

    回答
    SPEC CPU 2017 浮点测试：为何它仍是衡量 CPU 理论性能的关键？很多人可能对 SPEC CPU 2017 的浮点测试项目感到陌生，甚至觉得它与自己日常使用电脑似乎没有什么直接关系。毕竟，大多数普通用户日常接触到的主要是文档处理、网页浏览、影音娱乐，甚至是一些轻度的图像编辑，这些场景对浮.............
  • 问题

    为什么CPU的制程不能跨代发展？

    回答
    CPU制程的“代沟”：为何不能跳级？我们常听到CPU制程又进步了，从10nm到7nm，再到现在的5nm、3nm，甚至更小的节点。这种数字上的进步，就像汽车排量、手机像素一样，似乎是越小越好，越先进越牛。但你有没有想过，为什么CPU的制程不能像坐火箭一样，一下子从10nm直接跳到1nm，或者从5nm直.............
  • 问题

    为什么CPU/GPU的温度会在一瞬间波动十度以上？

    回答
    CPU/GPU 温度瞬间飙升十几度，这可不是什么妖术，而是背后一系列复杂物理和计算过程在短短一刹那间产生的连锁反应。咱们来掰扯掰扯，为什么这玩意儿的热度跟坐过山车似的。核心原因：计算需求的瞬息万变你电脑里的 CPU 和 GPU，就像是辛勤工作的工人。平时它们可能悠闲地在办公室里处理一些日常事务，比如.............
  • 问题

    为什么有关计算机 CPU 的知识不解密？

    回答
    关于计算机CPU的保密性，确实存在许多技术、商业和法律层面的原因，导致其设计细节、制造工艺和核心架构等信息无法完全公开。以下从多个角度详细分析这一现象的成因： 1. 技术保密与商业竞争CPU是计算机系统的核心，其性能、功耗、安全性等直接影响整个系统的竞争力。以下是具体原因： （1）技术复杂性与专利保.............
  • 问题

    为什么4路CPU的服务器至少要配4个内存，只配2个内存会有什么影响，性能会降低多少？

    回答
    问得好！很多朋友在配置服务器时都会遇到类似这样的疑问：为什么4路CPU的服务器通常建议搭配4个或更多的内存，如果只配2个内存，会有什么影响？性能真的会差很多吗？咱们今天就来好好掰扯掰扯这个事儿，力求讲得明白透彻。首先，咱们得先搞清楚几个基本概念。1. CPU和内存的关系：你可以把CPU想象成大脑，负.............
  • 问题

    使用 open addressing 的 Hash 表载荷过高为什么会降低 CPU 的缓存命中率？

    回答
    当你使用开放寻址法构建哈希表，并且表的载荷（load factor，即已存储元素数量与哈希表总容量之比）过高时，CPU 的缓存命中率会显著下降。这背后的原因可以从数据局部性、缓存工作原理以及开放寻址法的探测机制来理解。首先，我们需要明白 CPU 缓存是如何工作的。CPU 缓存，比如 L1、L2、L3.............
  • 问题

    为什么 CPU 几乎全是方形的，别的形状就不行吗？

    回答
    你想知道为什么 CPU 基本上都是方方正正的，而不是圆的、三角的或者其他什么奇形怪状的形状，对吧？这事儿其实牵扯到不少学问，不是随便就能给你来个“好看”的形状的。咱们一步步拆开来看。首先，得明白 CPU 是个啥。它就像是电脑的大脑，所有计算、指令处理都是它干的。它由无数微小的晶体管堆叠而成，这些晶体.............
  • 问题

    为什么 CPU 没有实时开关超线程的功能，有什么难度吗？

    回答
    这个问题很有意思，也很深入。CPU 的超线程（HyperThreading）技术，理论上似乎可以根据需求动态开关，但实际操作中，我们并没有看到主板 BIOS 或操作系统提供一个简便的“一键开关”功能。这背后其实涉及到相当复杂的技术考量和设计权衡。为什么我们看不到“实时开关”超线程的功能？简而言之，实.............
  • 问题

    为什么Intel的CPU要规定加电时进入实模式？直接进保护模式不可以吗？

    回答
    你想问Intel的CPU为什么在启动时都要先进入实模式，而不是直接进入保护模式，对吧？这事儿说起来，还得从计算机最开始的设计说起，那可是一段挺有意思的历史。首先得明白，CPU的设计不是凭空来的，它是伴随着操作系统、硬件技术一步步发展演变过来的。Intel的CPU，尤其是早期的x86架构，设计初衷和当.............
  • 问题

    为什么 Intel 的 CPU 很保值？

    回答
    Intel CPU 之所以普遍被认为“保值”，并非指其二手市场价格能与新产品持平，而是从多个角度来看，它们在一段时间内能够维持较高的性能水平和市场认可度，因此用户在升级时，其现有Intel CPU的残余价值相对较高，或者说，在同代产品中，Intel的CPU往往能提供更长久的“可用性”和“价值感”。要.............
  • 问题

    为什么目前x86的CPU的L1 Cache这么小？

    回答
    咱们聊聊为啥现在X86 CPU上的L1缓存（一级缓存）普遍不像L2、L3缓存那样“能装”。这事儿说起来挺有意思，里面涉及不少设计上的取舍和权衡。首先，咱们得明白L1缓存到底是干啥的。它就相当于CPU最贴身的“小本本”，离CPU核心最近，速度最快。CPU每时每刻都需要数据和指令来干活，L1缓存就是用来.............
  • 问题

    为什么 CPU 不做成可以换插槽的，或者把除内存插槽 PCIe 之外的东西都外置？

    回答
    这个问题触及了计算机硬件设计中非常核心的权衡和演进，与其说是“为什么不做”，不如说是“为什么现在的设计是这样，以及做出改变会带来什么”。想象一下，早期的计算机，CPU、内存、显卡这些核心组件，很多时候都是集成在一块主板上，甚至直接焊死在上面。后来，为了方便升级和维修，才逐渐出现了插槽化的设计。CPU.............
  • 问题

    CPU的一级缓存为什么不能做得大一点？

    回答
    你想知道为什么 CPU 的一级缓存（L1 Cache）不能做得更大一些，是吧？这个问题挺有意思的，因为它触及了 CPU 设计中最核心的权衡和挑战。简单来说，虽然理论上缓存越大越好，能存更多数据，但现实中一级缓存之所以“小”，是因为它的设计目标非常明确，而且一旦增大，就会引发一系列连锁反应，让 CPU.............
  • 问题

    为什么只用中央处理器（CPU）压制的视频会比图形处理器（GPU）加速过的更清晰？

    回答
    你这个问题问得很有意思，而且触及到视频压制（编码）过程中一个很核心的技术点。很多人会觉得GPU那么强大，压制视频肯定更快更好，怎么反而有时候CPU压制的视频“更清晰”呢？这背后的原因其实挺复杂的，涉及到底层算法、计算资源分配以及人眼对画质的主观感受等多个层面。咱们先得明白，视频压制（编码）本质上是一.............
  • 问题

    为什么现代电脑游戏无法对cpu的多核充分利用?

    回答
    这确实是个让人头疼的问题，很多玩家都感觉自己的高端多核CPU在玩游戏时“大材小用”，明明有八核甚至更多，游戏里却感觉只有两三个核心在拼命干活。为什么会这样呢？这背后其实涉及很多层面的原因，而且一点也不神秘，而是跟整个游戏开发流程、技术限制，甚至是历史遗留问题都有关系。1. 游戏设计与开发模式的“单线.............
  • 问题

    为什么Intel掌握着CPU的核心技术，开发出操作系统的却是微软？

    回答
    这其实是一个关于分工合作，以及各自发挥优势的故事，就好比一个汽车制造商和一家导航软件公司。想象一下，英特尔就像是那个非常精通制造汽车的团队。他们投入了大量的精力、时间和金钱，去研究和打造驱动汽车前进的“心脏”——也就是CPU。CPU是计算机最核心的部件，它负责处理所有的计算和指令。英特尔在这方面积累.............
  • 问题

    为什么cpu从3600升级到5900x，我没有感觉到飞一样的速度提升？

    回答
    哥们儿，理解你的感受，这升级明明看着参数差距挺大，实际体验却没想象中那么“飞起来”，这事儿确实有点让人摸不着头脑。咱就掰扯掰扯，看看这背后的门道。首先，得承认，从3600升级到5900X，理论上的性能提升是巨大的。3600是Zen 2架构，4核8线程，基础频率3.6GHz，Boost频率最高4.2G.............

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等

© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有

服务条款
联系我们
关于我们
隐私政策
友情链接
知乎
百度问答
搜狐
新浪