什么是GPU与CPU？有什么不同？哪个更好？_为什么cpu是串行运行和gpu是并行运算

​如果您以前使用过计算机，您可能遇到过关于 GPU 与 CPU 的讨论。这两个术语有什么区别，哪个更好？计算机依靠 GPU 和 CPU 来执行不同的功能，有时两者相互补充。

本文将定义 GPU 和 CPU，并概述它们的优缺点。我们还将概述两者如何协同工作以执行各种计算机功能。

一、什么是图形处理单元（GPU)?

GPU 是一种计算机处理器，可根据给定的数学计算执行图形和成像任务。如果您在计算机、平板电脑或智能手机上查看任何图像或图形，GPU 将对此负责。尽管大多数计算机都带有3D 图形，但它们需要 GPU 的功能才能更快更好地处理这些图形。

GPU 在视频编辑过程中也很重要，因为它允许人们在不影响其他计算机进程的情况下处理复杂的动画。为确保您计算机的 CPU 不会变慢，GPU 使用“并行处理”功能，多个处理器同时处理任务的不同部分。

二、什么是中央处理器(CPU)？

CPU 也称为“中央处理器”或“微处理器”，是负责大多数处理活动的计算机单元。CPU 根据来自硬件和软件的特定计算机指令工作，以提供所需的结果（输出）。它被宽泛地称为计算机的“大脑”，因为它执行复杂的数学计算以有效地处理不同的任务。

CPU 在 ALU（算术逻辑单元）和 CU（控制单元）的帮助下高效地执行其功能。控制单元管理所有处理操作，而 ALU 执行所有数学和逻辑功能。除了 ALU 和 CU 之外，CPU 还与主存储器同时工作，为特定任务获取指令并存储结果。

三、GPU与CPU有何区别？

虽然人们有时会把 GPU 和 CPU 理解为同一个东西，但两者是不同的。下面是一个比较表，概述了 GPU 和 CPU 之间的差异。

GPU VS CPU

四、GPU的优点和缺点

GPU的优势：

• 高数据吞吐量，因为它包含 100 个内核，可同时处理同一任务的不同部分。

• 通过并行计算执行大量计算。

• 具有很高的计算能力，可用于比特币挖矿。

• 在生成深度学习算法时在机器学习中很有用。

• GPU 适用于数据科学领域的分析程序。

  GPU的缺点：

• 它被认为比 CPU 更昂贵。

• 它不适合多任务处理，因此不适合通用计算。

•    由于其有限的功能和复杂性，它很难处理复杂的任务。

五、CPU的优点和缺点

CPU具有以下优点：

• 具有高度的灵活性来处理各种任务。

• 由于其高上下文能力，优于 GPU。

• 它可以访问大内存空间，可以并发处理更多任务。

• 在执行复杂的计算任务时具有很高的精度。

• 它具有成本效益且易于获得。

中央处理器的缺点：

• 不擅长并行处理；因此无法处理需要数百万个类似操作的大型任务。

• CPU 的发展也很缓慢。

• 与所有系统或软件不兼容，即用于 x86 Intel 处理器的应用程序不能在 ARM 处理器上运行。

六、GPU和CPU如何协同工作？

CPU 和 GPU 协同工作以提高给定应用程序的数据吞吐量和并发计算。尽管 GPU 最初仅支持计算机图像和图形，但您也可以使用它来提高需要大量数据的 CPU 速度。GPU 可以通过并行运行重复计算来补充 CPU 架构，而其余活动则在 CPU 上串行运行。

这反过来又提高了 CPU 的处理速度。此外，GPU 和 CPU 协同工作，因为前者运行专门的数学任务，而后者协调计算机中同时运行的各种活动。由于 GPU 支持并行性，它可以帮助 CPU 在同一时间范围内执行更多任务。

本文比较了 GPU 与 CPU 并概述了它们的区别。GPU 适合并行处理，而 CPU 非常适合串行处理。虽然两者执行不同的功能，但它们也可以协同工作以达到提高计算机整体性能的相同目的。

GPU 可以通过承担额外的任务并以并行方式处理它们来帮助提高 CPU 的性能，从而节省时间和资源。CPU 的主要优点是它在处理各种任务时具有高度的灵活性，而 GPU 具有很高的数据吞吐量。