談談GPU和CPU為何不同？

cpu和gpu之所以大不相同，是由於其設計目標的不同，它們分別針對了兩種不同的應用場景。cpu需要很強的通用性來處理各種不同的資料型別，同時又要邏輯判斷又會引入大量的分支跳轉和中斷的處理。

這些都使得cpu的內部結構異常複雜。而gpu面對的則是型別高度統一的、相互無依賴的大規模資料和不需要被打斷的純淨的計算環境。於是cpu和gpu就呈現出非常不同的架構（示意圖）：

gpu採用了數量眾多的計算單元和超長的流水線，但只有非常簡單的控制邏輯並省去了cache。而cpu不僅被cache佔據了大量空間，而且還有有複雜的控制邏輯和諸多優化電路，相比之下計算能力只是cpu很小的一部分。

cpu 基於低延時的設計，cpu有強大的alu（算術運算單元）,它可以在很少的時鐘週期內完成算術計算。

gpu是基於大的吞吐量設計：cache比較小、控制單元簡單，但gpu的核數很多，適合於並行高吞吐量運算。

總而言之，cpu和gpu因為最初用來處理的任務就不同，所以設計上有不小的區別。而某些任務和gpu最初用來解決的問題比較相似，所以用gpu來算了。

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來管的。