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？
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”的。在计算机内部，浮点数是通过一个特定的编码格式来表示的，通常遵循 IEEE 754 标准。这个标准规定了用二进制的科学计数法来表示一个浮点数，大致分为三个部分：
1. 符号位 (Sign bit): 表示这个数是正数还是负数，一个比特就够了。
2. 指数位 (Exponent): 表示小数点的位置，也就是这个数的数量级。它决定了数的大小范围。
3. 尾数位 (Mantissa/Significand): 表示数的小数部分，决定了数的精度。
举个例子，我们平时写的数字 `123.45`，用科学计数法可以表示成 `1.2345 x 10^2`。在二进制中也是类似的原理，只是基数变成了 2。
之所以需要浮点计算，是因为很多科学、工程、图形学等领域的数据本身就包含小数，而且需要非常精确地进行运算。比如：
科学计算: 天体物理学的轨道计算、气象学中空气动力学的模拟、生物学中蛋白质折叠的模拟等等，这些都需要极高的精度和大量的浮点运算。
图形学: 渲染三维场景、处理图像特效、模拟光线传播，这些都涉及到大量的几何变换、纹理采样和颜色混合，基本都是浮点运算。
机器学习/深度学习: 神经网络的训练和推理过程，会涉及大量的矩阵乘法和向量运算，其中权重和激活值通常都是浮点数。
为什么说 CPU 的浮点计算能力“相对”差？
这里说 CPU 的浮点计算能力“差”，并不是说它完全不能做浮点计算，而是相较于 GPU 而言，它的设计侧重点不同，在处理海量并行浮点运算时效率不如 GPU。
CPU 的核心设计理念是通用性和低延迟。它的每一个核心都非常强大，能够处理各种各样复杂的指令和任务，而且擅长快速地完成单个任务或少量任务。CPU 的浮点运算单元（FloatingPoint Unit, FPU）是其众多处理单元中的一个，它被设计成能够高效地处理各种浮点运算指令，包括加、减、乘、除、平方根等。
然而，CPU 的核心数量相对较少（即使是高端的服务器 CPU，核心数也有限，通常在几十个到一百个左右）。这意味着，即使每个核心的浮点计算能力都很强，但当面对需要同时进行数百万甚至数亿次浮点运算的场景时，CPU 的扩展性就显得不足了。它更像是一位全能的工程师，可以处理从设计图纸到实际安装的各种复杂流程，但同时只能处理有限数量的工序。
CPU 浮点计算能力“相对”受限的几个原因：
核心数量限制: 相比 GPU 的成百上千个核心，CPU 的核心数量太少，无法实现大规模并行处理。
设计侧重不同: CPU 需要处理各种各样的指令，包括整数运算、逻辑运算、分支预测、内存管理等，这些都需要复杂的控制逻辑和缓存机制。因此，分配给浮点运算的资源（如核心内的 FPU）相比 GPU 要少得多。
指令集复杂度: CPU 支持更复杂的指令集，这增加了指令解码和执行的开销，不利于纯粹的大规模并行浮点计算。
为什么 GPU 擅长浮点计算？
GPU（图形处理器）最初是为了处理图形渲染而设计的，而图形渲染本身就包含了海量的并行浮点运算。想象一下，在屏幕上渲染一个复杂的 3D 模型，需要计算数百万个顶点的坐标变换、光照计算、纹理映射等，这些过程可以分解成无数个独立的、可以同时进行的浮点运算。
GPU 之所以擅长浮点计算，是因为其独特的架构设计，它极度地专注于大规模并行处理：
1. 海量并行处理单元 (CUDA Cores / Stream Processors): GPU 的核心设计理念与 CPU 完全不同。它拥有成百上千个甚至上万个被称为“流处理器”（Stream Processors）或“CUDA Core”（NVIDIA 术语）的计算单元。这些单元相对 CPU 的核心来说，功能更精简，但数量极其庞大。它们被组织成小组，协同完成相同的任务。这就像一支庞大的施工队，虽然每个工人可能不如全能工程师那么全能，但他们可以同时铺设成千上万块砖头，效率惊人。
2. SIMD / SIMT 架构: GPU 通常采用 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 或 SIMT (Single Instruction, Multiple Threads) 的执行模型。这意味着，当执行一个浮点计算指令时，可以同时将这个指令应用到成百上千个不同的数据上。例如，在进行矩阵乘法时，GPU 可以同时计算矩阵中大量的乘法和加法组合。
3. 高内存带宽: GPU 配备了专门的高带宽显存（如 GDDR 系列），能够以极高的速度传输大量数据。在进行浮点运算时，数据吞吐量至关重要，高内存带宽使得 GPU 能够快速地将数据加载到计算单元，并存储计算结果，避免了数据传输瓶颈。
4. 流水线和优化: GPU 的浮点运算单元（FPU）针对高性能并行计算进行了高度优化，拥有更深的流水线和更高效的执行单元。它们能够以极高的频率执行浮点运算。
5. 任务的天然适合性: 图形渲染、科学模拟、机器学习等任务的特性就是高度可并行化。这意味着，一个大问题可以被分解成许多小的、独立的子问题，这些子问题可以并行执行，GPU 的架构正好契合了这一点。
简单来说，CPU 就像一个多才多艺的大学教授，能够深入研究各种复杂的理论问题，但同时只能指导几个学生。而 GPU 则像一个拥有无数熟练工人的工厂，擅长同时生产大量相同或相似的零件，效率极高。
随着深度学习的兴起，GPU 在通用计算领域（GPGPU, GeneralPurpose computing on Graphics Processing Units）的应用越来越广泛，因为神经网络的训练和推理正是对海量浮点计算能力的需求。所以，当人们谈论 CPU 的浮点计算能力不如 GPU 时，通常是在讨论它们在处理大规模并行浮点运算时的效率差异。
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”的。在计算机内部，浮点数是通过一个特定的编码格式来表示的，通常遵循 IEEE 754 标准。这个标准规定了用二进制的科学计数法来表示一个浮点数，大致分为三个部分：
1. 符号位 (Sign bit): 表示这个数是正数还是负数，一个比特就够了。
2. 指数位 (Exponent): 表示小数点的位置，也就是这个数的数量级。它决定了数的大小范围。
3. 尾数位 (Mantissa/Significand): 表示数的小数部分，决定了数的精度。
举个例子，我们平时写的数字 `123.45`，用科学计数法可以表示成 `1.2345 x 10^2`。在二进制中也是类似的原理，只是基数变成了 2。
之所以需要浮点计算，是因为很多科学、工程、图形学等领域的数据本身就包含小数，而且需要非常精确地进行运算。比如：
科学计算: 天体物理学的轨道计算、气象学中空气动力学的模拟、生物学中蛋白质折叠的模拟等等，这些都需要极高的精度和大量的浮点运算。
图形学: 渲染三维场景、处理图像特效、模拟光线传播，这些都涉及到大量的几何变换、纹理采样和颜色混合，基本都是浮点运算。
机器学习/深度学习: 神经网络的训练和推理过程，会涉及大量的矩阵乘法和向量运算，其中权重和激活值通常都是浮点数。
为什么说 CPU 的浮点计算能力“相对”差？
这里说 CPU 的浮点计算能力“差”，并不是说它完全不能做浮点计算，而是相较于 GPU 而言，它的设计侧重点不同，在处理海量并行浮点运算时效率不如 GPU。
CPU 的核心设计理念是通用性和低延迟。它的每一个核心都非常强大，能够处理各种各样复杂的指令和任务，而且擅长快速地完成单个任务或少量任务。CPU 的浮点运算单元（FloatingPoint Unit, FPU）是其众多处理单元中的一个，它被设计成能够高效地处理各种浮点运算指令，包括加、减、乘、除、平方根等。
然而，CPU 的核心数量相对较少（即使是高端的服务器 CPU，核心数也有限，通常在几十个到一百个左右）。这意味着，即使每个核心的浮点计算能力都很强，但当面对需要同时进行数百万甚至数亿次浮点运算的场景时，CPU 的扩展性就显得不足了。它更像是一位全能的工程师，可以处理从设计图纸到实际安装的各种复杂流程，但同时只能处理有限数量的工序。
CPU 浮点计算能力“相对”受限的几个原因：
核心数量限制: 相比 GPU 的成百上千个核心，CPU 的核心数量太少，无法实现大规模并行处理。
设计侧重不同: CPU 需要处理各种各样的指令，包括整数运算、逻辑运算、分支预测、内存管理等，这些都需要复杂的控制逻辑和缓存机制。因此，分配给浮点运算的资源（如核心内的 FPU）相比 GPU 要少得多。
指令集复杂度: CPU 支持更复杂的指令集，这增加了指令解码和执行的开销，不利于纯粹的大规模并行浮点计算。
为什么 GPU 擅长浮点计算？
GPU（图形处理器）最初是为了处理图形渲染而设计的，而图形渲染本身就包含了海量的并行浮点运算。想象一下，在屏幕上渲染一个复杂的 3D 模型，需要计算数百万个顶点的坐标变换、光照计算、纹理映射等，这些过程可以分解成无数个独立的、可以同时进行的浮点运算。
GPU 之所以擅长浮点计算，是因为其独特的架构设计，它极度地专注于大规模并行处理：
1. 海量并行处理单元 (CUDA Cores / Stream Processors): GPU 的核心设计理念与 CPU 完全不同。它拥有成百上千个甚至上万个被称为“流处理器”（Stream Processors）或“CUDA Core”（NVIDIA 术语）的计算单元。这些单元相对 CPU 的核心来说，功能更精简，但数量极其庞大。它们被组织成小组，协同完成相同的任务。这就像一支庞大的施工队，虽然每个工人可能不如全能工程师那么全能，但他们可以同时铺设成千上万块砖头，效率惊人。
2. SIMD / SIMT 架构: GPU 通常采用 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 或 SIMT (Single Instruction, Multiple Threads) 的执行模型。这意味着，当执行一个浮点计算指令时，可以同时将这个指令应用到成百上千个不同的数据上。例如，在进行矩阵乘法时，GPU 可以同时计算矩阵中大量的乘法和加法组合。
3. 高内存带宽: GPU 配备了专门的高带宽显存（如 GDDR 系列），能够以极高的速度传输大量数据。在进行浮点运算时，数据吞吐量至关重要，高内存带宽使得 GPU 能够快速地将数据加载到计算单元，并存储计算结果，避免了数据传输瓶颈。
4. 流水线和优化: GPU 的浮点运算单元（FPU）针对高性能并行计算进行了高度优化，拥有更深的流水线和更高效的执行单元。它们能够以极高的频率执行浮点运算。
5. 任务的天然适合性: 图形渲染、科学模拟、机器学习等任务的特性就是高度可并行化。这意味着，一个大问题可以被分解成许多小的、独立的子问题，这些子问题可以并行执行，GPU 的架构正好契合了这一点。
简单来说，CPU 就像一个多才多艺的大学教授，能够深入研究各种复杂的理论问题，但同时只能指导几个学生。而 GPU 则像一个拥有无数熟练工人的工厂，擅长同时生产大量相同或相似的零件，效率极高。
随着深度学习的兴起，GPU 在通用计算领域（GPGPU, GeneralPurpose computing on Graphics Processing Units）的应用越来越广泛，因为神经网络的训练和推理正是对海量浮点计算能力的需求。所以，当人们谈论 CPU 的浮点计算能力不如 GPU 时，通常是在讨论它们在处理大规模并行浮点运算时的效率差异。
网友意见
GPU比CPU去掉了大量非计算单元（去掉L3, 降低缓存容量，精简控制器，降低分支能力和预测执行能力），增加了通用寄存器。
其实CPU的浮点能力并不差，通常来说CPU的整数能力只是CPU浮点能力的2-5倍而已。
而GPU擅长浮点说的也不是很准确，其实GPU是擅长数值计算，不擅长应对分支和随机访存。通常GPU的int32能力并不会低于其float32能力。但是发挥GPU的计算能力需要批量化（向量化），连续访存，同时计算任务不要有太多分支。
之所以有 CPU 浮点能力差的说法，我想有两个原因
- 通常需要大量浮点计算的场景都不是有复杂控制逻辑的场景，这些场景下对控制能力要求不高
- 一般的重逻辑的场景，不可避免的需要大量的整数计算。换句话说，需要大量整数计算的场景（相对需要浮点计算的场景）很有可能需要更大量分支和逻辑控制，也很有可能需要更多不连续访存。
另外需要指出的是，现在CPU主频通常比GPU高得多，所以CPU的功耗显得高了一点。如果比较CPU和GPU同频同功耗的性能，可能没大家想象的那么多。
类似的话题
-
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”............. -
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.............
-
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.............
-
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.............
-
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.............
-
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.............
-
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.............
-
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.............
-
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.............
-
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.............
-
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.............
-
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.............
-
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.............
-
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.............
-
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.............
-
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.............
-
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.............
-
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.............
-
你是不是也遇到过这种糟心事：辛辛苦苦攒了钱，买了一台号称“跑分巨高”的CPU笔记本，期待着它能像飞一样响应你每一个指令，结果打开个软件、切个网页，感觉也就那样？甚至有时还会卡顿一下，让你怀疑是不是自己花了冤枉钱？别怀疑，这绝对不是你的错觉，更不是你的电脑坏了。跑分这东西，就像给汽车发动机做个性能测试.............
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