为什么显卡频率并没有中央处理器高，但图形化能力却那么强？
这个问题非常有意思，也触及到了现代计算机架构的核心。很多人会觉得，中央处理器（CPU）是计算机的“大脑”，它的频率这么高，理应在所有计算任务上都表现出色。但为什么到了图形处理这个领域，显卡（GPU）这个看似“专才”的家伙，在频率比CPU低不少的情况下，却能爆发出惊人的图形处理能力呢？
要理解这一点，我们需要抛开“频率高低决定一切”的思维惯性，深入到CPU和GPU的设计哲学、内部结构以及它们各自擅长的任务类型上去分析。
1. 工作范畴的根本差异：CPU vs. GPU
首先，最核心的区别在于它们各自被设计来解决的问题类型。
CPU：通用计算的王者。 CPU被设计成一个极其灵活的“瑞士军刀”。它的任务是处理各种各样、逻辑复杂、顺序执行的指令。这包括运行操作系统、管理程序、进行复杂的逻辑判断、数据输入输出、以及执行我们日常使用的大部分软件指令。CPU需要能够处理各种类型的任务，因此它必须具备强大的指令集、灵活的控制流以及优秀的单线程性能。它的设计目标是通用性、灵活性和低延迟。
GPU：并行计算的专家。 GPU最初是为了处理图形渲染而生的。图形渲染本质上是一个高度并行的过程：屏幕上的每一个像素都需要独立计算其颜色、光照、纹理等信息。想想看，一张1920x1080分辨率的图片，就有超过两百万个像素需要同时（或者说在极短的时间内）处理。GPU的设计目标就是极致的并行处理能力和高吞吐量，以尽可能快地完成成千上万个相似的计算任务。
2. 架构上的天壤之别：核心数量与效率
频率只是影响计算速度的一个因素，但不是全部。核心数量、核心设计、缓存、内存带宽等等，都至关重要。
CPU：少数但强大的“核心”。 一个现代CPU可能拥有4个、8个、16个甚至更多的高性能核心。每个核心都设计得非常复杂和强大，拥有先进的乱序执行单元、预测分支单元、大量的缓存，能够高效地处理各种复杂的指令。它们就像是几位身怀绝技的工程师，能够独立解决各种难题。但因为核心数量相对有限，它们在处理海量相似任务时就显得力不从心。
GPU：海量但简化的“流处理器”。 相反，一个高性能GPU拥有成百上千甚至数万个流处理器（Stream Processors），也称为CUDA核心（NVIDIA）或着色器单元（AMD）。这些流处理器相比CPU的核心要简单得多。它们的设计哲学是“人海战术”。每个流处理器可能不像CPU核心那样强大和灵活，它们更擅长执行相对简单的、重复性的数学运算（如浮点运算）。但是，由于数量庞大，它们可以同时处理成千上万个这样的计算，从而在并行任务上表现出压倒性的优势。
SIMD/SIMT： GPU普遍采用SIMD（Single Instruction, Multiple Data）或SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）指令集架构。这意味着GPU可以用一条指令去同时控制多个处理单元（流处理器）执行相同的操作，但每个单元处理的数据不同。这正是图形渲染、科学计算等并行任务的精髓。想象一下，命令一百个工人同时给一百个不同的物体刷漆，但用的都是同一种颜料和同一种刷法。GPU就做到了这一点。
3. 内存带宽与数据吞吐量
图形处理需要处理大量的图像数据，包括纹理、顶点信息、帧缓冲区等。这些数据需要快速地从内存中读取和写入。
GPU拥有惊人的内存带宽。 为了支撑其庞大的流处理器阵列对数据的需求，GPU配备了专门设计的、极其宽的显存（GDDR系列）。这些显存的位宽（比如256位、384位甚至更高）远超CPU使用的DDR内存。更大的位宽意味着在同一时间周期内，GPU可以传输更多的数据。即使GPU核心的频率不如CPU，但它通过巨大的数据吞吐量，能够快速地将所需的数据喂给成千上万的流处理器，从而保证了计算的连续性。这就像汽车高速公路的宽度比普通道路宽得多，虽然每辆车可能开得一样快，但整体通行能力（数据吞吐量）却高出几个数量级。
4. 专用指令集与硬件加速
GPU在设计时就针对图形处理的特定数学运算进行了优化，并内置了许多硬件加速单元。
专门优化的计算单元： GPU内部有专门负责处理纹理映射、光照计算、几何变换等的硬件单元。这些单元可以高效地执行这些高度数学化的任务，而CPU则需要通过通用指令来模拟。
浮点运算能力： 图形处理大量依赖于浮点运算，尤其是在3D渲染中涉及到复杂的数学模型和光影计算。GPU的流处理器非常擅长浮点运算，并且整体的浮点运算性能（TFLOPS）远超CPU。
5. 缓存与功耗的权衡
虽然CPU核心强大，但每个核心都需要庞大的缓存来降低内存延迟。这些缓存非常耗电且占用面积。GPU为了追求极致的并行度，会适当牺牲部分缓存的规模和复杂性，将更多的硅片面积和晶体管用于构建大量的流处理器。同时，GPU的设计也更加注重功耗密度，虽然整体功耗可能很高，但它能在单位面积和单位功耗下提供更多的并行计算能力。
总结一下：
显卡频率不如CPU，但图形能力强大的原因，并非频率单方面决定，而是由其为并行计算而生的设计理念所决定的：
数量压倒一切： GPU拥有海量的简化核心（流处理器），可以同时执行成千上万个相似的计算任务。
指令集优化： GPU支持SIMD/SIMT等技术，能用一条指令驱动多个单元进行计算。
惊人的内存带宽： 配合高速宽显存，GPU能够高效地为大量流处理器提供数据。
专用硬件加速： 内置针对图形计算优化的硬件单元。
设计侧重点不同： GPU更侧重于计算的“广度”和“吞吐量”，而CPU更侧重于计算的“深度”和“复杂度”。
所以，下次看到显卡频率比CPU低时，不必惊讶。就像一个拥有无数勤劳但执行简单动作的工人的工厂（GPU），可以比拥有少数高技能但只会复杂动作的工匠（CPU）更快地完成大量重复性工作一样。它们只是在用各自最擅长的方式，高效地解决不同类型的问题。
要理解这一点，我们需要抛开“频率高低决定一切”的思维惯性，深入到CPU和GPU的设计哲学、内部结构以及它们各自擅长的任务类型上去分析。
1. 工作范畴的根本差异：CPU vs. GPU
首先，最核心的区别在于它们各自被设计来解决的问题类型。
CPU：通用计算的王者。 CPU被设计成一个极其灵活的“瑞士军刀”。它的任务是处理各种各样、逻辑复杂、顺序执行的指令。这包括运行操作系统、管理程序、进行复杂的逻辑判断、数据输入输出、以及执行我们日常使用的大部分软件指令。CPU需要能够处理各种类型的任务，因此它必须具备强大的指令集、灵活的控制流以及优秀的单线程性能。它的设计目标是通用性、灵活性和低延迟。
GPU：并行计算的专家。 GPU最初是为了处理图形渲染而生的。图形渲染本质上是一个高度并行的过程：屏幕上的每一个像素都需要独立计算其颜色、光照、纹理等信息。想想看，一张1920x1080分辨率的图片，就有超过两百万个像素需要同时（或者说在极短的时间内）处理。GPU的设计目标就是极致的并行处理能力和高吞吐量，以尽可能快地完成成千上万个相似的计算任务。
2. 架构上的天壤之别：核心数量与效率
频率只是影响计算速度的一个因素，但不是全部。核心数量、核心设计、缓存、内存带宽等等，都至关重要。
CPU：少数但强大的“核心”。 一个现代CPU可能拥有4个、8个、16个甚至更多的高性能核心。每个核心都设计得非常复杂和强大，拥有先进的乱序执行单元、预测分支单元、大量的缓存，能够高效地处理各种复杂的指令。它们就像是几位身怀绝技的工程师，能够独立解决各种难题。但因为核心数量相对有限，它们在处理海量相似任务时就显得力不从心。
GPU：海量但简化的“流处理器”。 相反，一个高性能GPU拥有成百上千甚至数万个流处理器（Stream Processors），也称为CUDA核心（NVIDIA）或着色器单元（AMD）。这些流处理器相比CPU的核心要简单得多。它们的设计哲学是“人海战术”。每个流处理器可能不像CPU核心那样强大和灵活，它们更擅长执行相对简单的、重复性的数学运算（如浮点运算）。但是，由于数量庞大，它们可以同时处理成千上万个这样的计算，从而在并行任务上表现出压倒性的优势。
SIMD/SIMT： GPU普遍采用SIMD（Single Instruction, Multiple Data）或SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）指令集架构。这意味着GPU可以用一条指令去同时控制多个处理单元（流处理器）执行相同的操作，但每个单元处理的数据不同。这正是图形渲染、科学计算等并行任务的精髓。想象一下，命令一百个工人同时给一百个不同的物体刷漆，但用的都是同一种颜料和同一种刷法。GPU就做到了这一点。
3. 内存带宽与数据吞吐量
图形处理需要处理大量的图像数据，包括纹理、顶点信息、帧缓冲区等。这些数据需要快速地从内存中读取和写入。
GPU拥有惊人的内存带宽。 为了支撑其庞大的流处理器阵列对数据的需求，GPU配备了专门设计的、极其宽的显存（GDDR系列）。这些显存的位宽（比如256位、384位甚至更高）远超CPU使用的DDR内存。更大的位宽意味着在同一时间周期内，GPU可以传输更多的数据。即使GPU核心的频率不如CPU，但它通过巨大的数据吞吐量，能够快速地将所需的数据喂给成千上万的流处理器，从而保证了计算的连续性。这就像汽车高速公路的宽度比普通道路宽得多，虽然每辆车可能开得一样快，但整体通行能力（数据吞吐量）却高出几个数量级。
4. 专用指令集与硬件加速
GPU在设计时就针对图形处理的特定数学运算进行了优化，并内置了许多硬件加速单元。
专门优化的计算单元： GPU内部有专门负责处理纹理映射、光照计算、几何变换等的硬件单元。这些单元可以高效地执行这些高度数学化的任务，而CPU则需要通过通用指令来模拟。
浮点运算能力： 图形处理大量依赖于浮点运算，尤其是在3D渲染中涉及到复杂的数学模型和光影计算。GPU的流处理器非常擅长浮点运算，并且整体的浮点运算性能（TFLOPS）远超CPU。
5. 缓存与功耗的权衡
虽然CPU核心强大，但每个核心都需要庞大的缓存来降低内存延迟。这些缓存非常耗电且占用面积。GPU为了追求极致的并行度，会适当牺牲部分缓存的规模和复杂性，将更多的硅片面积和晶体管用于构建大量的流处理器。同时，GPU的设计也更加注重功耗密度，虽然整体功耗可能很高，但它能在单位面积和单位功耗下提供更多的并行计算能力。
总结一下：
显卡频率不如CPU，但图形能力强大的原因，并非频率单方面决定，而是由其为并行计算而生的设计理念所决定的：
数量压倒一切： GPU拥有海量的简化核心（流处理器），可以同时执行成千上万个相似的计算任务。
指令集优化： GPU支持SIMD/SIMT等技术，能用一条指令驱动多个单元进行计算。
惊人的内存带宽： 配合高速宽显存，GPU能够高效地为大量流处理器提供数据。
专用硬件加速： 内置针对图形计算优化的硬件单元。
设计侧重点不同： GPU更侧重于计算的“广度”和“吞吐量”，而CPU更侧重于计算的“深度”和“复杂度”。
所以，下次看到显卡频率比CPU低时，不必惊讶。就像一个拥有无数勤劳但执行简单动作的工人的工厂（GPU），可以比拥有少数高技能但只会复杂动作的工匠（CPU）更快地完成大量重复性工作一样。它们只是在用各自最擅长的方式，高效地解决不同类型的问题。
网友意见
这个两方面原因。
第一个原因楼上 @pansz 说了，显卡的运算单元多。以nVIDIA的20系显卡为例，甜点级的2060就有1920个运算单元，旗舰级的2080Ti更是高达4352个。做为对比，Intel支持AVX512的至强 W-3175，一共有28个核心，每个核心有两个AVX512单元，每个单元一条指令可以处理512÷32=16个单精度浮点数，单个CPU等同于16×2×28=896个显卡的运算单元，不到2060的一半。AMD的3990X是64个核心，但只支持256位的AVX2指令，单个CPU等同于256÷32×2×64=1024个显卡运算单元，刚比2060一半多点，但还是不到2060 Super的2176个运算单元的一半。
但这是指单精度浮点的通用运算能力，题目问的是图形化能力，这就要提到第二个原因了。
第二个原因是显卡有专用的光栅单元。三维模式要转换为我们显示器的像素显示出来，必须要先做光栅化（Rasterization）运算。这个网上有很多文章介绍，这里就不重复了，例如这篇：
一个多边形转换需要进行数次甚至十数次通用计算，而一个场景往往有多达数十上百万个多边形，没有专用指令的CPU处理起来自然很慢。显卡有专用的光栅单元（ROP，Render OutPut unit），一次转换只需要一个时钟周期。而且显卡通常有几十甚至上百个ROP，例如2060就有48个ROP，2080Ti是88个。
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