GPU 不能完全取代 CPU 的最大原因是什么？
我们可以从以下几个方面来详细阐述：
1. 设计理念和核心架构的差异：
CPU (Central Processing Unit 中央处理器): CPU 的设计目标是 通用性、低延迟和强大的顺序处理能力。它的核心架构通常包含少数核心，但每个核心都非常强大和复杂。这些核心具备：
复杂的控制逻辑 (Control Logic): 能够高效地执行各种指令，包括条件分支、循环、跳转等，这使得 CPU 能够处理复杂的多样化任务。
强大的算术逻辑单元 (ALU): 能够执行各种算术和逻辑运算。
大量的寄存器 (Registers): 快速存储当前正在处理的数据和指令，以减少内存访问的延迟。
多级缓存 (Multilevel Cache): L1、L2、L3 缓存等，用于存储频繁访问的数据，进一步降低内存访问延迟。
乱序执行 (OutofOrder Execution) 和分支预测 (Branch Prediction): 这些高级技术可以预测指令的执行顺序和分支路径，最大限度地减少流水线停顿，提高执行效率。
高主频 (High Clock Speed): 通常比 GPU 核心拥有更高的时钟频率，使得单个指令能够更快地完成。
内存控制器 (Memory Controller): 直接管理系统内存，负责高效地读写数据。
GPU (Graphics Processing Unit 图形处理器): GPU 的设计目标是 大规模并行处理和高吞吐量，尤其擅长处理 相同类型的数据集上的重复性计算。它的核心架构通常包含：
大量相对简单的核心 (Cores/Shaders): GPU 拥有成百上千甚至上万个计算单元，它们的设计更简洁，专注于执行高度并行化的数学运算。
高度 SIMD/SIMT (Single Instruction, Multiple Data/Thread) 特性: 所有的核心在同一时间执行相同的指令，但作用于不同的数据。这极大地提高了在处理大规模数据集时的效率。
共享内存和寄存器文件: 虽然也有寄存器，但 GPU 的内存管理和访问模式与 CPU 不同，更侧重于为大量线程提供数据。
有限的控制逻辑: GPU 的核心控制逻辑相对简单，不擅长复杂的条件判断和分支，因为过多的分支会打乱 SIMD/SIMT 的执行流程，降低效率。
低主频的单元 (相对于 CPU 核心): 虽然总的处理能力很强，但单个 GPU 核心的时钟频率通常低于 CPU 核心。
2. 任务处理的性质差异：
CPU 擅长：
通用计算: 运行操作系统、应用程序、处理用户输入、文件管理、网络通信、事务处理等。
串行任务: 那些必须按照特定顺序执行的计算，例如数据库查询、代码编译、复杂的逻辑判断等。
低延迟任务: 需要快速响应的计算，如用户界面的响应、游戏中的物理模拟（部分）、AI 的决策逻辑等。
分支预测和复杂控制流: 处理具有大量条件判断、循环和跳转的程序。
GPU 擅长：
并行任务: 对大量数据执行相同的操作，例如图形渲染（像素着色、顶点变换）、视频编码/解码、科学计算（矩阵运算、模拟）、深度学习（神经网络的训练和推理）等。
高吞吐量任务: 尽管单个操作可能不如 CPU 快，但通过同时处理海量数据，总体的处理速度会远超 CPU。
3. 内存访问和延迟的差异：
CPU: 拥有复杂的缓存层次结构和更直接的内存控制器，以最大程度地减少内存访问延迟。对于需要频繁访问不同内存地址的数据，CPU 的表现更好。
GPU: 拥有带宽更高的显存 (VRAM)，但访问模式通常是为数据局部性好、访问模式规律的并行计算设计的。如果任务需要频繁访问不连续或随机的内存地址，GPU 的效率会受到影响。
4. 指令集和通用性：
CPU: 拥有丰富的、通用的指令集，能够执行几乎任何类型的计算任务。它们是计算机处理的“指挥官”。
GPU: 拥有专门为图形和并行计算设计的指令集。虽然现代 GPU 的通用计算能力（GPGPU）得到了极大的增强，但它们仍然不如 CPU 那样具有通用性。
5. 功耗和散热：
虽然高端 GPU 在峰值功耗上可能超过高端 CPU，但从每瓦特性能比来看，对于其擅长的并行任务，GPU 通常表现出更高的能效。然而，CPU 的设计目标是能在各种环境下高效运行，其功耗控制和散热设计也更加灵活和通用。
总结来说，GPU 不能完全取代 CPU 的根本原因是：
CPU 的强大控制逻辑和顺序处理能力是运行操作系统和通用应用程序的基础。 没有 CPU，电脑无法启动、无法管理硬件、无法执行复杂的用户指令。
GPU 的并行架构决定了它只能高效处理特定类型的问题。 对于需要复杂决策、大量分支判断或低延迟响应的任务，GPU 的效率会大打折扣，甚至无法完成。
CPU 的通用性是计算机的核心价值所在。 它能够根据软件的需求，灵活地调整和执行各种计算任务，而 GPU 只能在特定领域发挥其优势。
一个类比：
你可以将 CPU 想象成一个经验丰富的 项目经理，他可以同时处理多个不同的任务，理解复杂的指示，做出决策，协调团队。而 GPU 就像一个 庞大的劳工队伍，他们每个人都非常擅长做某一件重复性的工作（比如搬砖），但他们需要明确的指令，并且一起执行相同的动作才能发挥最大作用。项目经理（CPU）需要指挥劳工队伍（GPU）来完成一些需要大规模重复性劳动的工作，但项目经理自己仍然需要处理计划、沟通、解决突发问题等非重复性任务。
因此，CPU 和 GPU 是 协同工作 的关系，而不是互相取代。现代计算系统依赖于两者各自的优势来达到最佳的性能和效率。
网友意见
最近写 CUDA 写出精神病，以 NVIDIA GPU 为例分析下
GPU的相比CPU有几个特点
- 运算资源非常丰富
- 控制部件占的面积比较小
- 内存带宽大，目前独显都采用 GDDR5 显存，位宽也高，主流独显内存带宽是CPU的十倍（200GB/s 对比 20GB）
- 内存延迟高，对比 CPU 使用多级缓存掩盖延迟，GPU 采用多线程掩盖延迟
- 寄存器资源极为丰富，32bit 寄存器有 64k 个，单线程可用 255 个
所以，GPU 只适合处理分支少，数据量大，延迟不敏感的任务。
先看一个GTX 1080 （Compute capability 6.1） 的 SM（stream multiprocessor） 结构
可以看到，一个 SM 中包含4个 Warp，每个 Warp 含有 32 个 CUDA Core【1】。那么，是不是一个Warp 就相当于 CPU 的 32 核呢？
一、 GPU 不适合处理大量分支
我们上面说了，GPU 控制部件面积比较小，为了节约控制器，32 个 CUDA Core 必须时刻执行同样的指令。也就是说，一个 Warp 内部的所有 CUDA Core 的 PC（程序计数器）一直是同步的【2】，但是访存地址是可以不同的，每个核心还可以有自己独立的寄存器组，这种执行方式叫做 SIMT（Single Instruction Multi Trhead）。
这是，你可能会问，如果这一个 Warp 中永远都在执行相同的指令，如果分支了怎么处理呢？
问的好，其实 Warp 中的 CUDA Core 并不是真的永远都执行相同的指令，它还可以不执行啊
这样会导致 Warp Divergence（见上图）。如果极端情况下，每一个Core的指令流都不一样，那么甚至还可能导致一个 Warp 中仅有一个 Core 在工作，效率降低为 1/32.
二、GPU 需要数据高度对齐
别看 GPU 一个 Warp 核心这么多，带宽看起来这么大，但是实际上一个一个 Warp 的内存访问是成组的，一次只能读取连续的且对齐的 128byte。【3】（这正好是WarpSize 32 * 4 byte）
上图这种操作的效率是最高的。如果访问完全分散，那么效率可能会又变成1/32.如下图。
而且 NVIDIA GPU 的缓存策略和 CPU 也不同，没有时间局部性
DIFFERENCE BETWEEN CPU L1 CACHE AND GPU L1 CACHE
The CPU L1 cache is optimized for both spatial and temporal locality. The GPU L1 cache is designed for spatial but not temporal locality. Frequent access to a cached L1 memory location does not increase the probability that the data will stay in cache.
-- 《Professional CUDA Programming》
你可能又会问，CPU 的 Cache line 不也有 64bytes嘛，也就比 GPU 少一半啊，这有什么差别吗？当然有，CPU 是一个核心一个 L1，GPU 是两个 Warp 一个 L1 Cache【4】。整个Warp 有一个核心数据没准备好都执行不了。
当然，这么苛刻的访存条件，如果真的做 C = A+ B 还是没什么问题的，现实中访存不会真的这么对齐，所以NVIDIA也下了很多功夫，准备了 Cache 和 Shared Memory, Constant Cache 等部件，力求让程序员能高效访问内存。
三、GPU 访存延迟大
说起来访存延迟和上一节的对齐还是有不少关系，这里分开讲。
你可能还注意到，一个 SM（CC6.1） 最多可同时启动 1024 个线程，但是一个 SM 中仅有 4个 Warp 共计 4 * 32 = 128 个 CUDA Core。显然一个SM可以启动的线程数比 CUDA Core 的数量大好多。这是为什么呢。
我们看下典型的 GPU 访存延迟（《Professional CUDA Programming》数据可能有点老）
10-20 cycles for arithmetic operations
400-800 cycles for global memory accesses
访存一次能做40个运算啦！但是GPU的显存带宽实际上是非常高的。怎么能让CudaCore 尽量满载呢？这时 SIMT 就上场了。
没关系，这个 Warp （这里指32个线程，之前文中混淆了调度单位和硬件单位）在等数据准备好，我们可以执行另外一组32个线程嘛，这样虽然延迟还是很大，但是 CUDA Core 和 Memory 都能够充分利用。
GPU 的线程切换不同于 CPU，在 CPU 上切换线程需要保存现场，将所有寄存器都存到主存中，而我们最开始说了，一个 SM 中有高达 64k 个 （注意不是64kbytes，有些中文书写错了）4 bytes 寄存器。而每个 Thread 最高使用的寄存器数量为255。少年你发现什么了吗？
256 * 4 * 32 = 32k。也就是说我每个线程把寄存器用到爆，也才用了一半的寄存器，那多出来的这些寄存器是干啥的？
其实，GPU 的线程切换只是切换了寄存器组，延迟超级低，几乎没有成本。考虑到通常线程并不会使用高达255个寄存器，实际上一个 CUDA Core 可以随时在八个线程之间反复横跳，那个线程数据准备好了就执行哪个【5】。这是 GPU 优于 CPU 的地方，也是为了掩盖延迟没办法的事情。
总而言之，GPU 访存还是需要对齐，而且延迟还是很大，但是最大吞吐量（在场景合适的情况下，一个比较长的单位时间，处理的数据量）是远高于 CPU 的。
【注1】LD/SD 是存取部件，用来访问显存，SFU 为超越函数单元
【注2】 Volta 架构重大更新，目前允许每个线程有单独PC
【注3】经过 L1 Cache 的数据读取是以 128 byte 为单元，还可以配置为不经过缓存，单元大小为32byte，写入操作单元大小可以为为 32，64，128 bytes，本条说的都是 Global Memory access。
【注4】NVIDIA GPU 的 Cache 最近几代架构变化明显，具体架构请具体分析
【注5】实际上线程切换是以 Warp 为单位
不能，原因就是有CPU存在，CPU是针对CPU使用场景优化的专用计算单元。GPU是针对GPU使用场景优化的专用计算单元。
你这个问题完全可以反过来问，GPU能干的CPU都能干，那CPU啥时候能取代GPU？
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