GPU是什么和CPU的區(qū)別?CPU是計算機的中央處理單元，可以以最小的延遲執(zhí)行算術和邏輯運算。相比之下，GPU是一種嵌入式或外部圖形處理單元，可以執(zhí)行浮點運算以在高分辨率圖像和視頻中渲染多邊形坐標。下面，小編將和大家一起討論CPU和GPU之間的區(qū)別。

1、計算中的預期功能

CPU指的是中央處理器。CPU是對所有現(xiàn)代計算系統(tǒng)都至關重要的通用處理器，因為它執(zhí)行計算機及其操作系統(tǒng)有效運行所需的命令和進程。因此，它通常被稱為計算機的大腦。 CPU包括算術邏輯單元(ALU)、控制單元(CU)和存儲器?？刂茊卧芾頂?shù)據(jù)流，而ALU對內存提供的數(shù)據(jù)執(zhí)行邏輯和算術運算。CPU決定了程序運行的速度。

GPU是指圖形處理單元，也稱為視頻卡或圖形卡。GPU是專門為處理圖形數(shù)據(jù)而設計和優(yōu)化的處理器。因此，將圖像等數(shù)據(jù)從一種圖形格式轉換為另一種圖形格式。它還可以通過創(chuàng)建2D或3D圖像來渲染圖像，這在3D打印工作流程中被廣泛使用。

2、運營重點

CPU專注于低延遲。具有低延遲的計算機通常經(jīng)過優(yōu)化，可以以最小的延遲處理大量指令或數(shù)據(jù)傳輸。在CPU中，延遲是指設備發(fā)出請求與CPU完成請求之間的時間延遲，該延遲以時鐘周期為單位進行測量。由于高速緩存未命中和未對齊，CPU中的延遲級別可能會增加。通常，高延遲與增加的網(wǎng)頁加載時間和應用程序故障有關。

相比之下，GPU側重于高吞吐量。吞吐量是指當每條指令的操作數(shù)獨立于前面的指令時，每個時鐘周期可以執(zhí)行的相似指令的最大數(shù)量。內存帶寬限制、算法分支發(fā)散和內存訪問延遲可能導致低吞吐量。

3、操作功能

CPU執(zhí)行四個主要功能——獲取、解碼、執(zhí)行和寫回：

獲取是指CPU從程序存儲器中接收指令的操作。

解碼是指通過指令譯碼器對指令進行轉換，以確定還需要CPU的哪些其他部分進行處理。

執(zhí)行是指完成指令。

回寫是指將數(shù)據(jù)復制到更高級別的緩存或內存的緩存技術。

GPU的主要功能是管理和提高視頻和圖形性能。它具有紋理貼圖、硬件覆蓋、解碼運動圖像專家組(MPEG)文件和數(shù)字輸出到屏幕監(jiān)視器等功能。這些旨在減少工作量并生成更快的圖形。GPU還執(zhí)行與3D和浮點運算相關的計算。

4、核心的使用

現(xiàn)代CPU有2到18個強大的內核，每個內核都可以在同時工作時執(zhí)行不同的工作。通過稱為同時多線程處理的過程，可以將核心拆分為稱為線程的虛擬核心。例如，具有四個內核的CPU可以拆分為提供八個線程。

CPU的效率隨著內核數(shù)量的增加而增加，因為它可以同時運行更多的程序并處理范圍廣泛的任務。因此，CPU內核針對串行計算和運行數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS)進行了優(yōu)化。

GPU內核在串行計算方面比CPU慢，但在并行計算方面要快得多，因為它們有數(shù)千個最適合并行工作負載的較弱內核。GPU內核是用于處理圖形操作的專用處理器。

5、串行和并行指令處理

在串行處理中，一次執(zhí)行單個任務，而在并行處理中，同時執(zhí)行多個任務。 在串行處理中，每個任務都使用相同的平均時間完成。使用先進先出 (FIFO) 技術完成指令。CPU更適合串行指令處理，因為它們可以使用單個內核在完成另一個任務后執(zhí)行一個任務。程序計數(shù)器確定指令的執(zhí)行順序。

同時，任務被拆分到多個處理器中并行處理，以減少運行程序的時間。GPU更適合并行指令處理。GPU的架構允許它們同時跨數(shù)據(jù)流執(zhí)行大量計算。因此，提高了計算機系統(tǒng)的速度。并行處理旨在提高計算機系統(tǒng)的計算速度并增加其吞吐量。

6、多功能性和與其他組件的交互

與GPU相比，CPU更加通用。它具有更廣泛的指令范圍，可以執(zhí)行許多任務。在執(zhí)行指令時，CPU還與更多計算機組件交互，例如RAM、ROM、基本輸入/輸出系統(tǒng) (BIOS)和輸入/輸出(I/O)端口。

相比之下，GPU只能接收有限的指令集，只能執(zhí)行與圖形相關的任務。GPU在執(zhí)行指令時與較少的計算機組件交互。通常，GPU在確定如何在屏幕上顯示像素時只需要與顯示和內存單元交互。

7、任務的執(zhí)行

盡管速度相對較慢，但CPU可以處理大多數(shù)消費級任務，甚至是復雜的任務。CPU還可以處理圖形操作任務，但效率會大大降低。然而，由于任務的復雜性，CPU在3D渲染方面優(yōu)于GPU。此外，CPU具有更大的內存容量，因此用戶可以在不影響性能的情況下快速擴展至 64GB。

GPU主要是增強圖像和渲染圖形，速度明顯快于CPU。將GPU與高端計算機組件相結合，渲染圖形的速度比CPU快100倍。盡管速度很快，但GPU通常設計用于執(zhí)行簡單和不復雜的任務。此外，GPU的顯卡內存有限，最高可達12GB，無法堆疊并且無法在不導致性能下降和瓶頸的情況下輕松擴展。

8、硬件限制

由于硬件限制，CPU制造商面臨重大障礙。1965年，摩爾定律基于對歷史趨勢的觀察和預測而誕生，為現(xiàn)代數(shù)字革命奠定了基礎。該定律指出，硅芯片上的晶體管數(shù)量每兩年翻一番，而計算機的成本則減半。然而，57年后，他的觀察可能已接近尾聲。今天，可以添加到一塊硅上的晶體管數(shù)量是有限的。然而，制造商已尋求使用分布式計算來克服這些硬件限制、量子計算機和硅替代品來克服這些硬件限制。

另一方面，GPU制造商目前沒有面臨硬件限制。Huang定律觀察到GPU的進步速度比CPU快得多。它還指出，GPU的性能每兩年翻一番。

9、上下文切換延遲

上下文切換延遲是指處理單元執(zhí)行進程所花費的時間。當發(fā)出帶有指令的請求時，將自動啟動依賴鏈，其中一個進程依賴于前一個進程，直到請求得到滿足。由于將信息存儲在寄存器中，CPU在多個線程之間的切換速度較慢。相反，GPU任務是同時執(zhí)行的。這意味著沒有 warp間上下文切換，寄存器必須保存到內存并恢復。

10、緩存方法

CPU使用緩存有效地從內存中檢索數(shù)據(jù)以節(jié)省時間和能源。緩存是更小、更快的內存，更靠近(通常嵌入)CPU，用于存儲來自頻繁使用的主內存位置的數(shù)據(jù)副本。CPU緩存由多個級別組成，通常最高為3 級，有時為4級。每個級別根據(jù)訪問頻率決定是否應保留或刪除特定內存?，F(xiàn)代CPU自動執(zhí)行緩存管理。

值得注意的是，GPU的本地內存結構與CPU類似。但是，GPU內存具有非統(tǒng)一內存訪問架構，允許程序員選擇保留哪些內存以及從 GPU內存中刪除哪些內存，這樣可以實現(xiàn)更好的內存優(yōu)化。

以上就是GPU與CPU的10個區(qū)別，希望能幫助到大家參考!

審核編輯：湯梓紅