CPUvsGPU有什么不同?优缺点对比

当提及到处理器时，大多数人会想到安装在服务器上的中央处理器。其实，处理器不止于cpu。gpu和cpu都是从不同角度开发的处理器。从名字上看，它们似乎都很常见。但是它们有很大的不同，并且适用于不同的角色。
什么是图形处理单元 (gpu)?图形处理单元 (gpu) 是一种计算机处理器，可执行快速计算以渲染图像和图形。gpu 使用并行处理来加速它们的操作。他们将任务分成更小的部分，并将它们分配给在同一 gpu 中运行的多个处理器内核(最多数百个内核)。
gpu 传统上负责渲染 2d 和 3d 图像、视频和动画，但如今扩展到更广泛的用途，包括深度学习和大数据分析。
在 gpu 出现之前，中央处理器 (cpu) 执行渲染图形所需的计算。然而，cpu 对于许多计算应用来说效率低下。gpu 从 cpu 卸载图形处理和大规模并行任务，为专门的计算任务提供更好的性能。
什么是中央处理器 (cpu)?cpu 是由处理计算机系统中的低级指令的逻辑门组成的处理器。cpu 被认为是个人计算机集成电路的大脑。cpu 执行基本的逻辑、算术和 i/o 操作，并将命令分配给计算机中运行的其他组件和子系统。
而且，cpu 通常是多核的，这意味着集成电路中有两个或更多处理器。在单个处理器中使用多个内核可降低功耗、提高性能并实现多个任务的高效并行处理。
cpu 与 gpu优缺点对比cpu 的优点和局限性
cpu 对于现代计算任务有几个明显的优势：
灵活性——cpu 是一种通用处理器，可以处理许多任务，以及多个活动之间的多任务。
在许多情况下更快——在处理 ram 中的数据处理、i/o 操作和操作系统管理等操作时，cpu 比 gpu 更快。
精度——cpu 可以支持比 gpu 精度更高的中等数学运算，这对于许多用例来说都很重要。
高速缓存——cpu 有一个很大的本地高速缓存，这让它们可以处理大量的线性指令。
硬件兼容性——cpu 兼容所有类型的主板和系统设计，而 gpu 需要专门的硬件支持。
与 gpu 相比，cpu 有以下缺点：
并行处理——cpu 不太擅长处理需要数百万个相同操作的任务，因为它们的并行性有限。
发展较慢——cpu 是一项非常成熟的技术，已经达到其发展的极|限，而 gpu 有更大的改进潜力。
兼容性——几种类型的 cpu，包括 x86 和 arm 处理器，以及软件可能不兼容所有类型。
gpu 的优点和局限性
gpu 的独特优势包括：
高数据吞吐量——gpu 可以对许多数据点并行执行相同的操作，因此它可以以 cpu 无法比拟的速度处理大量数据。
大规模并行——一个 gpu 有数百个核心，使其能够执行大规模并行计算，例如矩阵乘法。
适用于专门的用例——gpu 可以为深度学习、大数据分析、基因组测序等专门任务提供巨大的加速。
与 cpu 相比，gpu 的缺点包括：
多任务——gpu 可以大规模执行一项任务，但不能执行通用计算任务。
成本——单个 gpu 目前比 cpu 贵得多。专门的大型 gpu 系统成本可达数十万美元。
难以处理复杂性——gpu 可能难以处理结构不完善的任务。它们无法有效地处理分支逻辑、顺序操作或其他复杂的编程模式。
总结：cpu vs gpu 有什么不同?cpu和 gpu之间的主要区别在于它们的预期用途。如前所述，cpu 主要用于一般计算，而 gpu 用于视觉和视频渲染。简单来说，gpu就是辅助cpu的协处理器。


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