個人認為cpu和gpu各有自己的適應領域。cpu(central processing unit)計算核心較少，通常是雙核、四核、八核，但是擁有大量的共享快取、**、亂序執行等優化，可以做邏輯非常複雜的計算任務。這一點就當前的gpu來說，仍然難以做到。會犧牲大量的效能、造成大量的能耗開銷，而且增加了程式設計師開發gpu程式的難度。
gpu(graphice processing unit),天生擁有大量的處理單元，但是代價是較少的控制單元，就如同它的名字一樣，適合圖形影象相關的計算，圖形影象中每乙個點都是獨立的，不相關的，並且需要大量的這樣的點組成，利用gpu進行計算，可以充分發揮gpu的平行計算效能，顯示美麗絢爛的圖形影象。
因此，諸多類似於圖形影象這類、需要大量獨立平行計算的任務都可以交由gpu進行並行處理，以幾十倍的效率完成任務。
CPU和GPU的區別
cpu 即 處理器，解釋計算機指令以及處理計算機軟體中的資料 gpu即圖形處理器，專門處理和繪製圖形相關的硬體。gpu時專為執行複雜的數學和 集合計算而設計的，有了它，cpu就從圖形處理的任務中解放出來，可以執行其他更多的 系統任務。硬體加速 在計算機中把計算量非常大的工作非陪給專門的硬體處理，減輕...
CPU和GPU的區別 簡單認識
cpu和gpu的區別 簡單認識 當需要對大資料做同樣的事情時，gpu更合適，當需要對同一資料做很多事情時，cpu正好合適。gpu能做什麼？關於圖形方面的以及大型矩陣運算，如機器學習演算法等方面，gpu就能大顯身手。簡而言之，cpu擅長統領全域性等複雜操作，gpu擅長對大資料進行簡單重複操作。cpu是...
GPU與CPU簡單區別
gpu的運算速度取決於僱了多少小學生，cpu的運算速度取決於請了多麼厲害的教授。教授處理複雜任務的能力是碾壓小學生的，但是對於沒那麼複雜的任務，還是頂不住人多。當然現在的gpu也能做一些稍微複雜的工作了，相當於公升級成初中生高中生的水平。但還需要cpu來把資料喂到嘴邊才能開始幹活，究竟還是靠cpu來...