cpu和GPU有什么区别。
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发布时间：2022-04-19 12:56
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懂视网
时间：2022-03-30 23:44
gpu和cpu的区别：CPU在电脑中起着控制计算机运行的作用，是电脑的中央处理器。GPU是一个附属型的处理器，主要处理计算机中与图形计算有关的工作，并将数据更好地呈现在显示器中。
CPU的英文全称是"Central Processor Unit"，翻译成中文就是“中央处理器单元”，它一条一条镀金的材料做的。它在PC机中的作用可以说相当于大脑在人体中的作用。所有的电脑程序都是由它来运行的。（注意，千万不要触碰cpu上的金属条，不然会导致接触不良，开不了机）。主板又叫Mother Board（母板）。它其实就是一块电路板， 上面密密麻麻都是各种电路。它可以说是PC机的神经系统，CPU、内存、显示卡、声卡等等都是直接安装在主板上的，而硬盘、软驱等部件也需要通过接线和主板连接。CPU包括运算逻辑部件、寄存器部件和控制部件等，英文Logic components；运算逻辑部件，可以执行定点或浮点算术运算操作、移位操作以及逻辑操作，也可执行地址运算和转换。电脑（computer，又称计算机）是一种用于高速计算的电子计算机器，被称为“20世纪最先进的科学技术发明之一”。电脑由硬件系统和软件系统所组成，具有进行数值计算、逻辑计算和存储记忆等多项功能。它的应用领域从最初的军事科研应用扩展到社会的各个领域，带动了全球范围的技术进步。
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时间：2022-03-30 21:09
CPU和GPU主要区别：
1、CPU是电脑的*处理器。
2、GPU是电脑的图形处理器。
3、CPU是一块超大规模的集成电路，其中包含ALU算术逻辑运算单元、Cache高速缓冲存储器以及Bus总线。
4、CPU是一台计算机的控制和运算核心，它的主要功能便是解释计算机发出的指令以及处理电脑软件中的大数据。
5、GPU是图像处理器的缩写，它是一种专门为PC或者嵌入式设备进行图像运算工作的微处理器。
6、GPU的工作与上面说过的CPU类似，但又不完全像是，它是专为执行复杂的数学和几何计算而生的，而这游戏对这方面的要求很高，因此不少游戏玩家也对GPU有着很深的感情。
所以，CPU和GPU是两个完全不一样的东西，他们只是名字听起来差不多。
扩展资料：
CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同，所以设计上有不小的区别，而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似，所以用GPU来算了，GPU的运算速度取决于雇了多少小学生，CPU的运算速度取决于请了多么厉害的教授，教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的，但是对于没那么复杂的任务，还是顶不住人多。
当然现在的GPU也能做一些稍微复杂的工作了，相当于升级成初中生高中生的水平，但还需要CPU来把数据喂到嘴边才能开始干活，究竟还是靠CPU来管的。
参考资料：
*处理器（CPU）-百度百科
图形处理器（GPU）-百度百科
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时间：2022-03-30 22:43
CPU和GPU主要由以下5个方面的区别：
一、概念
1、CPU(Central Processing Unit-*处理器),是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
2、GPU（Graphics Processing Unit-图形处理器），是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。
二、缓存
1、CPU有大量的缓存结构，目前主流的CPU芯片上都有四级缓存，这些缓存结构消耗了大量的晶体管，在运行的时候需要大量的电力。
2、GPU的缓存就很简单，目前主流的GPU芯片最多有两层缓存，而且GPU可以利用晶体管上的空间和能耗做成ALU单元，因此GPU比CPU的效率要高一些。
三、响应方式
1、CPU要求的是实时响应，对单任务的速度要求很高，所以就要用很多层缓存的办法来保证单任务的速度。
2、GPU是把所有的任务都排好，然后再批处理，对缓存的要求相对很低。
四、浮点运算方式
1、CPU除了负责浮点整形运算外，还有很多其他的指令集的负载，比如像多媒体解码，硬件解码等，因此CPU是多才多艺的。CPU注重的是单线程的性能，要保证指令流不中断，需要消耗更多的晶体管和能耗用在控制部分，于是CPU分配在浮点计算的功耗就会变少。
2、GPU基本上只做浮点运算的，设计结构简单，也就可以做的更快。GPU注重的是吞吐量，单指令能驱动更多的计算，相比较GPU消耗在控制部分的能耗就比较少，因此可以把电省下来的资源给浮点计算使用。
五、应用方向
1、CPU所擅长的像操作系统这一类应用，需要快速响应实时信息，需要针对延迟优化，所以晶体管数量和能耗都需要用在分支预测、乱序执行、低延迟缓存等控制部分。
2、GPU适合对于具有极高的可预测性和大量相似的运算以及高延迟、高吞吐的架构运算。
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时间：2022-03-31 00:35
CPU和GPU主要区别：
1、CPU是电脑的*处理器。
2、GPU是电脑的图形处理器。
3、CPU是一块超大规模的集成电路，其中包含ALU算术逻辑运算单元、Cache高速缓冲存储器以及Bus总线。
4、CPU是一台计算机的控制和运算核心，它的主要功能便是解释计算机发出的指令以及处理电脑软件中的大数据。
5、GPU是图像处理器的缩写，它是一种专门为PC或者嵌入式设备进行图像运算工作的微处理器。
6、GPU的工作与上面说过的CPU类似，但又不完全像是，它是专为执行复杂的数学和几何计算而生的，而这游戏对这方面的要求很高，因此不少游戏玩家也对GPU有着很深的感情。
所以，CPU和GPU是两个完全不一样的东西，他们只是名字听起来差不多。
扩展资料：
CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同，所以设计上有不小的区别，而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似，所以用GPU来算了，GPU的运算速度取决于雇了多少小学生，CPU的运算速度取决于请了多么厉害的教授，教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的，但是对于没那么复杂的任务，还是顶不住人多。
当然现在的GPU也能做一些稍微复杂的工作了，相当于升级成初中生高中生的水平，但还需要CPU来把数据喂到嘴边才能开始干活，究竟还是靠CPU来管的。
参考资料：
*处理器（CPU）-百度百科
图形处理器（GPU）-百度百科
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时间：2022-03-31 02:43
GPU，学名可编程图形处理单元，俗称可编图形硬件，一般被行外称为显卡(GPU不是显卡，它是显卡中的核心处理单元)。
GPU概念产生于20世纪70、80年代交替年间，主要用于游戏和视频游戏方面，那时的全部战力仅仅能够快速合成几张图片。十年后，80、90年代交替时，出现了基于数字信号处理芯片，它的主要特点就是贵，当然性能得到了极大提高。1991、1995年对2D加速器的支持得到升级。
1998年是划时代的一年， NVIDIA(英伟达)宣布modern GPU研发成功，进入GPU可编程时代，是历史性突破。与之前的GPU不同，程序员可以将代码运行在GPU的处理单元中，而之前的GPU仅仅能处理固定功能，一旦设计完成，用户不能根据需求扩展功能，最多可以参与简单的设置(固定管线着色器)。
1998年后，modern GPU的发展又分为四个阶段：
第一代，代表者有NVIDIA的TNT2、 ATI的Grage 、3Dfx的Voodoo3。这一时期的GPU功能很有限，只能用于纹理组合的数学计算，或者像素值的计算。
第二代，1999年到2000年(都是时代之交)，这一时期的GPU具备了三维坐标转换和光照计算能力，OpenGL和DirectX7(图形接口簇)相继支持应用程序通过硬件进行坐标变换。同时对纹理的操作扩展到3维的CubeMap。代表作有NVIDDIA的GeForce256、MAX， ATI的Radeon 7500等。
第三代，2001年，支持顶点编程能力的显卡面世(暂不支持像素编程能力)。
*，至今，市面的显卡同时支持了顶点(vertex)和片段(fragment，也可翻译成片元)编程能力。当前课程中的重要一环就是“顶点和片段着色器”。
那么同学们想一想，为什么要发展GPU呢?CPU不是也能执行程序吗?还要显卡做什么呢?先来看一张图：
GPU：控制器少，计算单元多。CPU：控制器很大，计算单元则很少。这里不要纠结计算单元的面积大小，这只是示意图。
GPU采用流式并行计算模式，每一个计算单元可以单独负责一个像素点，每个像素点不依赖旁边像素点的数据，所以每个计算单元都是独立并行的，不需要控制器额外干涉。
CPU处理则与之不同，线性处理较多，这条数据的可能依赖上一条数据的结果，同时还需要控制器参与取指令，指出下一条指令在内存中的位置。所以CPU的结构不适合独立的像素运算(像素一个一个的算效率极低)。
GPU在控制方面弱于CPU，但在并发算力方面远远胜于CPU。例如黑客们破解密码时，需要大量的尝试性计算，他们首选必是GPU。
所以，但看计算能力，GPU由于高并发能力，算力远远大于CPU;但说到分布、有序、控制力上，CPU要胜过GPU。
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时间：2022-03-31 05:07
CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。主要区别如下。
CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。
于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构。
其中上图中绿色的是计算单元，橙红色的是存储单元，橙*的是控制单元。
GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线，但只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache。而CPU不仅被Cache占据了大量空间，而且还有有复杂的控制逻辑和诸多优化电路，相比之下计算能力只是CPU很小的一部分。
从上图可以看出：
Cache, local memory： CPU > GPU
Threads(线程数): GPU > CPU
Registers: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。
SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内执行同一条指令): GPU > CPU。
CPU 基于低延时的设计：
CPU有强大的ALU（算术运算单元）,它可以在很少的时钟周期内完成算术计算。
当今的CPU可以达到64bit 双精度。执行双精度浮点源算的加法和乘法只需要1～3个时钟周期。
CPU的时钟周期的频率是非常高的，达到1.532～3gigahertz(千兆HZ, 10的9次方).
大的缓存也可以降低延时。保存很多的数据放在缓存里面，当需要访问的这些数据，只要在之前访问过的，如今直接在缓存里面取即可。
复杂的逻辑控制单元。当程序含有多个分支的时候，它通过提供分支预测的能力来降低延时。
数据转发。 当一些指令依赖前面的指令结果时，数据转发的逻辑控制单元决定这些指令在pipeline中的位置并且尽可能快的转发一个指令的结果给后续的指令。这些动作需要很多的对比电路单元和转发电路单元。
GPU是基于大的吞吐量设计。
GPU的特点是有很多的ALU和很少的cache. 缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的，这点和CPU不同，而是为thread提高服务的。如果有很多线程需要访问同一个相同的数据，缓存会合并这些访问，然后再去访问dram（因为需要访问的数据保存在dram中而不是cache里面），获取数据后cache会转发这个数据给对应的线程，这个时候是数据转发的角色。但是由于需要访问dram，自然会带来延时的问题。
GPU的控制单元（左边*区域块）可以把多个的访问合并成少的访问。
GPU的虽然有dram延时，却有非常多的ALU和非常多的thread. 为啦平衡内存延时的问题，我们可以中充分利用多的ALU的特性达到一个非常大的吞吐量的效果。尽可能多的分配多的Threads.通常来看GPU ALU会有非常重的pipeline就是因为这样。
所以与CPU擅长逻辑控制，串行的运算。和通用类型数据运算不同，GPU擅长的是大规模并发计算，这也正是密码破解等所需要的。所以GPU除了图像处理，也越来越多的参与到计算当中来。
GPU的工作大部分就是这样，计算量大，但没什么技术含量，而且要重复很多很多次。就像你有个工作需要算几亿次一百以内加减乘除一样，最好的办法就是雇上几十个小学生一起算，一人算一部分，反正这些计算也没什么技术含量，纯粹体力活而已。而CPU就像老教授，积分微分都会算，就是工资高，一个老教授资顶二十个小学生，你要是富士康你雇哪个？GPU就是这样，用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务，纯粹的人海战术。这种策略基于一个前提，就是小学生A和小学生B的工作没有什么依赖性，是互相独立的。很多涉及到大量计算的问题基本都有这种特性，比如你说的破解密码，挖矿和很多图形学的计算。这些计算可以分解为多个相同的简单小任务，每个任务就可以分给一个小学生去做。但还有一些任务涉及到“流”的问题。比如你去相亲，双方看着顺眼才能继续发展。总不能你这边还没见面呢，那边找人把证都给领了。这种比较复杂的问题都是CPU来做的。
总而言之，CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同，所以设计上有不小的区别。而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似，所以用GPU来算了。GPU的运算速度取决于雇了多少小学生，CPU的运算速度取决于请了多么厉害的教授。教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的，但是对于没那么复杂的任务，还是顶不住人多。当然现在的GPU也能做一些稍微复杂的工作了，相当于升级成初中生高中生的水平。但还需要CPU来把数据喂到嘴边才能开始干活，究竟还是靠CPU来管的。
*处理器（CPU，Central Processing Unit）是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
*处理器主要包括运算器（算术逻辑运算单元，ALU，Arithmetic Logic Unit）和高速缓冲存储器（Cache）及实现它们之间联系的数据（Data）、控制及状态的总线（Bus）。它与内部存储器（Memory）和输入/输出（I/O）设备合称为电子计算机三大核心部件。
图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。
用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动，并向显示器提供行扫描信号，控制显示器的正确显示，是连接显示器和个人电脑主板的重要元件，也是“人机对话”的重要设备之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，承担输出显示图形的任务，对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。
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时间：2022-03-31 07:49
GPU:英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。一个专门的图形核心处理器。GPU是显示卡的“大脑”，决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。
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时间：2022-03-31 10:47
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时间：2022-03-31 14:01
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时间：2022-03-31 17:33
cpu
gpu
两者由于工作需求不同，往往是分开的，所谓的集成显卡也是在cpu里塞了一个小gpu
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时间：2022-03-31 21:21
而GPU是指的显卡的处理器
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时间：2022-04-01 01:25
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时间：2022-04-01 05:47
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时间：2022-04-01 10:25
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时间：2022-04-01 15:19
