为什么都是把GPU集成在CPU里，而不是将CPU集成在GPU里？
这个问题很有意思，也触及了现代计算机硬件设计的核心思路。我们日常接触到的绝大多数个人电脑、笔记本电脑，甚至是很多服务器，GPU（图形处理器）确实是“集成”在CPU（中央处理器）里的，我们通常称之为“集成显卡”或“核显”。而你说反了，问为什么不是CPU集成在GPU里。这背后涉及到处理器设计的根本目标、工作侧重点以及历史发展路径。
咱们一块儿掰开了揉碎了聊聊这其中的门道。
1. 工作性质和侧重点的根本区别：
首先得明白，CPU和GPU虽然都是处理单元，但它们擅长做的事情和设计哲学有着天壤之别。
CPU（中央处理器）： 它的核心任务是通用计算。你可以把它想象成一个非常聪明、非常灵活的“全能型选手”。它需要能处理各种各样、五花八门的任务，比如运行操作系统、管理程序、处理用户输入、执行复杂的逻辑判断、字符串操作等等。CPU的设计强调指令集的复杂性、单线程的执行速度、低延迟和强大的分支预测能力。它就像一个管家婆，需要对家里大大小小的事情都了如指掌，并且能迅速地响应和处理。
GPU（图形处理器）： 它的核心任务是并行计算，特别擅长处理大量重复性的、可高度并行的计算任务。最经典的例子就是图形渲染。一张图片或者一个视频帧，是由无数个像素点组成的。每个像素点的颜色、亮度、位置等都需要进行大量的数学运算才能确定。GPU的设计就是为了能同时处理成千上万个这样的计算任务。它拥有大量的、相对简单的计算核心，每个核心专注于执行同一种操作（比如浮点运算）。它的设计强调高吞吐量和大量的并行处理能力，牺牲了一定的灵活性和单线程的极致性能。你可以把GPU想象成一个拥有无数个小学数学老师的教室，每个老师都只负责计算一道题，而且大家同时动笔，效率极高。
因为这两种处理器的核心任务和擅长领域不同，它们的内部结构和设计理念也截然不同。
2. 内部结构和复杂度差异：
CPU的复杂性： 一个现代CPU内部集成了非常多的复杂逻辑单元，比如：
指令流水线（Instruction Pipeline）： 将一条指令的执行分解成多个阶段，让多个指令的执行阶段交错进行，提高效率。
乱序执行（OutofOrder Execution）： CPU可以不按照程序指令的顺序，而是根据数据依赖关系，自由安排指令的执行，进一步提高效率。
分支预测（Branch Prediction）： 在程序执行到条件判断（如ifelse语句）时，提前猜测哪个分支会执行，并开始预加载指令，减少等待时间。
复杂的缓存层级（Cache Hierarchy）： L1、L2、L3缓存，用于存储常用数据和指令，以减少访问主内存的延迟。
内存控制器（Memory Controller）： 管理CPU与主内存之间的通信。
I/O接口（I/O Interfaces）： 连接各种外部设备。
GPU的结构： GPU的核心是大量的流处理器（Stream Processors），它们通常被组织成更大的计算单元，如SM（Streaming Multiprocessor）。每个SM内部又有大量的ALU（算术逻辑单元）用于执行计算。GPU也有自己的缓存系统，但通常比CPU的更简单。它的设计哲学是“数量取胜”，用大量的核心并行处理任务。
如果要把CPU集成到GPU里，意味着需要将CPU那些高度复杂的、追求单线程极致性能的逻辑单元，强行塞进一个本来就以大规模并行计算为设计重点的GPU核心里。这不仅会大大增加GPU设计的复杂性和面积，还会影响GPU原有的并行处理效率。
3. 集成的逻辑和技术考量：
将GPU集成在CPU里（也就是我们常说的集成显卡）之所以可行，是因为：
共享资源： 集成显卡可以共享CPU的缓存、内存控制器甚至部分指令集。它利用了CPU已有的处理能力和数据通路。
制程工艺和功耗： 现代CPU和GPU都依赖于先进的半导体制造工艺。将它们集成在一起，可以减少芯片间的通信延迟，降低功耗，并且在同一封装内实现更紧密的协作。这是一种“物理上的整合”，好处是显而易见的。想象一下，如果CPU和GPU是两颗完全独立的芯片，它们之间的数据传输需要通过主板上的总线，这会引入延迟和功耗损耗。将它们放在同一块硅片上（或者同一封装内），沟通就方便多了。
成本和市场定位： 对于大多数消费者而言，集成显卡已经足够满足日常办公、网页浏览、观看高清视频等基本需求。将GPU集成在CPU里，可以显著降低整机成本，省去独立显卡的费用。这种方案非常适合入门级用户和对图形性能要求不高的用户群体。
4. 为什么不反过来？
如果反过来，将CPU集成在GPU里呢？
不符合设计目标： 如前所述，CPU追求的是复杂、灵活的通用计算。它的性能瓶颈往往在于单核性能和指令处理的复杂性，而不是并行计算能力。将CPU集成到以大规模并行为核心的GPU架构中，反而可能受到GPU架构的限制，无法充分发挥CPU的优势。想象一下，把一个经验丰富的交响乐指挥家放到一个只有几十个鼓手的乐队里指挥，虽然他能指挥，但无法发挥他的全部才华。
结构上的不匹配： 将CPU的核心逻辑（如乱序执行单元、分支预测器）集成到GPU的SM（Streaming Multiprocessor）结构中，会使得原本设计用来处理大量简单同质化任务的GPU结构变得异常臃肿和低效。GPU的核心设计是“瘦身”和“数量化”，而CPU核心是“肥胖”和“智能化”。强行结合，就像把一个精密的瑞士手表机芯塞进一个廉价电子表的壳子里，不仅不适配，还可能损坏两者。
功耗和发热的挑战： CPU的功耗和发热主要来自于其复杂逻辑和高时钟频率。GPU的功耗和发热则主要来自于其海量核心的并行运算。将两者集成并互相影响，会带来巨大的功耗和散热挑战，尤其是要同时满足CPU和GPU各自的最佳工作状态。
开发和优化的难度： CPU和GPU的软件生态、编译器、驱动程序都是独立发展且高度优化的。将它们深度耦合到同一个核心架构中，会极大地增加软件开发和优化的难度。
5. 独立显卡与集成显卡的共存：
你可能会问，既然集成显卡这么方便，为什么还有独立显卡呢？
这是因为集成显卡的性能是有限的。对于需要强大图形处理能力的应用，比如大型3D游戏、专业图形设计、视频编辑、科学计算（如深度学习）等，集成显卡是远远不够的。这些场景需要的是独立显卡（dGPU），它们拥有更强大的计算核心、更大的显存、更快的显存带宽以及专门为并行计算优化的架构。
独立显卡的设计，就是为了极致的并行计算性能。它们不关心CPU那些灵活的通用计算任务，只专注于把图形渲染或科学计算做得又快又好。
总结一下：
总的来说，将GPU集成在CPU里（集成显卡），是基于技术可行性、成本效益和市场需求的妥协与优化。它让CPU能够获得一定的图形处理能力，满足了大部分用户的基本需求，并且通过共享资源和物理整合来提高效率、降低成本。
而将CPU集成在GPU里，则完全不符合两者的设计哲学和技术特性。CPU追求的是灵活的通用计算，GPU追求的是大规模并行计算。强行将CPU集成到GPU里，就好比试图把一个万能扳手改造成一把只能拧螺丝的专用扳手，这样做不仅没有意义，反而会破坏它原有的功能和优势。
现代计算机硬件设计，正是根据不同处理单元的“专长”和“侧重点”，来优化其架构和功能，并在这个基础上寻找最优的整合方式，以达到最佳的整体性能、功耗和成本平衡。
咱们一块儿掰开了揉碎了聊聊这其中的门道。
1. 工作性质和侧重点的根本区别：
首先得明白，CPU和GPU虽然都是处理单元，但它们擅长做的事情和设计哲学有着天壤之别。
CPU（中央处理器）： 它的核心任务是通用计算。你可以把它想象成一个非常聪明、非常灵活的“全能型选手”。它需要能处理各种各样、五花八门的任务，比如运行操作系统、管理程序、处理用户输入、执行复杂的逻辑判断、字符串操作等等。CPU的设计强调指令集的复杂性、单线程的执行速度、低延迟和强大的分支预测能力。它就像一个管家婆，需要对家里大大小小的事情都了如指掌，并且能迅速地响应和处理。
GPU（图形处理器）： 它的核心任务是并行计算，特别擅长处理大量重复性的、可高度并行的计算任务。最经典的例子就是图形渲染。一张图片或者一个视频帧，是由无数个像素点组成的。每个像素点的颜色、亮度、位置等都需要进行大量的数学运算才能确定。GPU的设计就是为了能同时处理成千上万个这样的计算任务。它拥有大量的、相对简单的计算核心，每个核心专注于执行同一种操作（比如浮点运算）。它的设计强调高吞吐量和大量的并行处理能力，牺牲了一定的灵活性和单线程的极致性能。你可以把GPU想象成一个拥有无数个小学数学老师的教室，每个老师都只负责计算一道题，而且大家同时动笔，效率极高。
因为这两种处理器的核心任务和擅长领域不同，它们的内部结构和设计理念也截然不同。
2. 内部结构和复杂度差异：
CPU的复杂性： 一个现代CPU内部集成了非常多的复杂逻辑单元，比如：
指令流水线（Instruction Pipeline）： 将一条指令的执行分解成多个阶段，让多个指令的执行阶段交错进行，提高效率。
乱序执行（OutofOrder Execution）： CPU可以不按照程序指令的顺序，而是根据数据依赖关系，自由安排指令的执行，进一步提高效率。
分支预测（Branch Prediction）： 在程序执行到条件判断（如ifelse语句）时，提前猜测哪个分支会执行，并开始预加载指令，减少等待时间。
复杂的缓存层级（Cache Hierarchy）： L1、L2、L3缓存，用于存储常用数据和指令，以减少访问主内存的延迟。
内存控制器（Memory Controller）： 管理CPU与主内存之间的通信。
I/O接口（I/O Interfaces）： 连接各种外部设备。
GPU的结构： GPU的核心是大量的流处理器（Stream Processors），它们通常被组织成更大的计算单元，如SM（Streaming Multiprocessor）。每个SM内部又有大量的ALU（算术逻辑单元）用于执行计算。GPU也有自己的缓存系统，但通常比CPU的更简单。它的设计哲学是“数量取胜”，用大量的核心并行处理任务。
如果要把CPU集成到GPU里，意味着需要将CPU那些高度复杂的、追求单线程极致性能的逻辑单元，强行塞进一个本来就以大规模并行计算为设计重点的GPU核心里。这不仅会大大增加GPU设计的复杂性和面积，还会影响GPU原有的并行处理效率。
3. 集成的逻辑和技术考量：
将GPU集成在CPU里（也就是我们常说的集成显卡）之所以可行，是因为：
共享资源： 集成显卡可以共享CPU的缓存、内存控制器甚至部分指令集。它利用了CPU已有的处理能力和数据通路。
制程工艺和功耗： 现代CPU和GPU都依赖于先进的半导体制造工艺。将它们集成在一起，可以减少芯片间的通信延迟，降低功耗，并且在同一封装内实现更紧密的协作。这是一种“物理上的整合”，好处是显而易见的。想象一下，如果CPU和GPU是两颗完全独立的芯片，它们之间的数据传输需要通过主板上的总线，这会引入延迟和功耗损耗。将它们放在同一块硅片上（或者同一封装内），沟通就方便多了。
成本和市场定位： 对于大多数消费者而言，集成显卡已经足够满足日常办公、网页浏览、观看高清视频等基本需求。将GPU集成在CPU里，可以显著降低整机成本，省去独立显卡的费用。这种方案非常适合入门级用户和对图形性能要求不高的用户群体。
4. 为什么不反过来？
如果反过来，将CPU集成在GPU里呢？
不符合设计目标： 如前所述，CPU追求的是复杂、灵活的通用计算。它的性能瓶颈往往在于单核性能和指令处理的复杂性，而不是并行计算能力。将CPU集成到以大规模并行为核心的GPU架构中，反而可能受到GPU架构的限制，无法充分发挥CPU的优势。想象一下，把一个经验丰富的交响乐指挥家放到一个只有几十个鼓手的乐队里指挥，虽然他能指挥，但无法发挥他的全部才华。
结构上的不匹配： 将CPU的核心逻辑（如乱序执行单元、分支预测器）集成到GPU的SM（Streaming Multiprocessor）结构中，会使得原本设计用来处理大量简单同质化任务的GPU结构变得异常臃肿和低效。GPU的核心设计是“瘦身”和“数量化”，而CPU核心是“肥胖”和“智能化”。强行结合，就像把一个精密的瑞士手表机芯塞进一个廉价电子表的壳子里，不仅不适配，还可能损坏两者。
功耗和发热的挑战： CPU的功耗和发热主要来自于其复杂逻辑和高时钟频率。GPU的功耗和发热则主要来自于其海量核心的并行运算。将两者集成并互相影响，会带来巨大的功耗和散热挑战，尤其是要同时满足CPU和GPU各自的最佳工作状态。
开发和优化的难度： CPU和GPU的软件生态、编译器、驱动程序都是独立发展且高度优化的。将它们深度耦合到同一个核心架构中，会极大地增加软件开发和优化的难度。
5. 独立显卡与集成显卡的共存：
你可能会问，既然集成显卡这么方便，为什么还有独立显卡呢？
这是因为集成显卡的性能是有限的。对于需要强大图形处理能力的应用，比如大型3D游戏、专业图形设计、视频编辑、科学计算（如深度学习）等，集成显卡是远远不够的。这些场景需要的是独立显卡（dGPU），它们拥有更强大的计算核心、更大的显存、更快的显存带宽以及专门为并行计算优化的架构。
独立显卡的设计，就是为了极致的并行计算性能。它们不关心CPU那些灵活的通用计算任务，只专注于把图形渲染或科学计算做得又快又好。
总结一下：
总的来说，将GPU集成在CPU里（集成显卡），是基于技术可行性、成本效益和市场需求的妥协与优化。它让CPU能够获得一定的图形处理能力，满足了大部分用户的基本需求，并且通过共享资源和物理整合来提高效率、降低成本。
而将CPU集成在GPU里，则完全不符合两者的设计哲学和技术特性。CPU追求的是灵活的通用计算，GPU追求的是大规模并行计算。强行将CPU集成到GPU里，就好比试图把一个万能扳手改造成一把只能拧螺丝的专用扳手，这样做不仅没有意义，反而会破坏它原有的功能和优势。
现代计算机硬件设计，正是根据不同处理单元的“专长”和“侧重点”，来优化其架构和功能，并在这个基础上寻找最优的整合方式，以达到最佳的整体性能、功耗和成本平衡。
网友意见
真正的原因只有一个，是法律层面而非技术层面：
生产CPU的intel和amd可以合法生产GPU（是集成还是独立看自己心情）；
生产GPU的Nvidia不能生产自己的CPU（仅指I家A家垄断的x86架构的CPU）；
现在Nvidia和arm有合作，哪天出一个集成arm CPU的GPU一定不要惊奇.
集成在一起之后做市场命名推广的时候，传统CPU厂家会声称自己的产品是CPU集成了GPU，而传统的GPU厂家则会声称自己的GPU集成了CPU，无它，品牌市场策略和习惯而已罢了。
哪天老黄声称自己的GTX 4080插电就可以知道你的购物车里的东西买显卡就免费送千万莫意外，“三弹元勋”养成计划提早实现而已……
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