Gpu和Cpu的区别

cpu和gpu的区别是什么

1.gpu和cpu的概念

1.CPU(中央处理器-中央处理单元)是一种超大规模集成电路，是计算机的计算核心和控制单元。它的功能主要是解释计算机指令和处理计算机软件中的数据。

2.GPU(GraphicsProcessingUnit-图形处理单元)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)上进行图像操作的微处理器。).

二、gpu和cpu的区别

1.缓存

CPU有大量的缓存结构。目前主流CPU芯片都有四级缓存。这些高速缓存结构消耗大量晶体管，运行时需要大量功率。

GPU的缓存很简单。目前主流的GPU芯片最多有两层缓存，GPU可以利用晶体管的空间和能耗来做ALU单元，所以GPU比CPU效率高。

2.响应方式

CPU要求实时响应，对单个任务的速度要求很高，所以需要使用多层缓存来保证单个任务的速度。

GPU安排所有任务，然后批量处理，对缓存要求相对较低。

3.浮点运算

除了浮点整形，CPU还有其他指令集的负载，如多媒体解码和硬件解码，所以CPU是通用的。CPU注重单线程的性能。要保证指令流不中断，需要在控制部分消耗更多的晶体管和能量，所以CPU在浮点计算中分配的功耗会减少。

GPU基本只做浮点运算，所以设计结构简单，所以能做的更快。GPU注重的是吞吐量，一条指令可以驱动更多的计算。与GPU相比，它在控制部分消耗的能量更少，所以电节省下来的资源可以用于浮点计算。

4.应用方向

CPU擅长的操作系统等应用需要快速响应实时信息，并针对延迟进行优化，因此需要在分支预测、乱序执行、低延迟缓存等控制部分使用晶体管数量和能耗。

GPU适用于可预测性高、相似操作数量大、高延迟高吞吐量的架构操作。

cpu和gpu的区别是什么

cpu和gpu的区别如下：

1、含义不同

显卡是一个独立的图形处理模块。

GPU即GraphicProcessingUnit，是图像处理器。

2、组成不同

显卡由GPU、显存、供电模块、散热器等组成。

GPU是组成显卡的一部分。

3、范围不同

显卡是一个独立的模块。

GPU是显卡的核心。

适用场景

CPU：适合需要前后计算步骤严密关联的计算场景。这些任务涉及到“流”的问题，必须先计算完第一步，再去计算第二步；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，生活中大部分用的都是CPU，例如武器装备运动控制、个人电脑使用等。

GPU：适合前后计算步骤无依赖性，相互独立的计算场景。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。

CPU和GPU的区别是什么?

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

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

1、图片来自nVidiaCUDA文档。其中绿色的是计算单元，橙红色的是存储单元，橙黄色的是控制单元。

2、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

3、Cache,localmemory：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，SIMDUnit(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

1、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)。

2、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。

3、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。

什么类型的程序适合在GPU上运行

1、计算密集型的程序。所谓计算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比，读内存的延迟大概是几百个时钟周期；读硬盘的速度就不说了，即便是SSD,也实在是太慢了。

2、易于并行的程序。GPU其实是一种SIMD(SingleInstructionMultipleData)架构，他有成百上千个核，每一个核在同一时间最好能做同样的事情。

CPU和GPU的区别是什么

CPU和GPU的区别：

CPU:中央处理器（英文CentralProcessingUnit）是一台计算机的运算核心和控制核心；

GPU称图形处理器，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上图像运算工作的微处理器；

CPU内部存储器和输入/输出设备是电子计算机三大核心部件；

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；

CPU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，并执行指令。在微型计算机中又称微处理器，计算机的所有操作都受CPU控制，CPU的性能指标直接决定了微机系统的性能指标。

GPU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，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。

cpu和gpu什么区别？

一、作用不同

1、CPU：作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。

2、GPU：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）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

二、功能不同

1、CPU：主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU是计算机中负责读取指令，对指令译码并执行指令的核心部件。

2、GPU：使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等。

三、特点不同

1、CPU：是对计算机的所有硬件资源（如存储器、输入输出单元）进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元。CPU是计算机的运算和控制核心。计算机系统中所有软件层的操作，最终都将通过指令集映射为CPU的操作。

2、GPU：显示缓冲存储器用来存储将要显示的图形信息以及保存图形运算的中间数据;显示缓存的大小和速度直接影响着主芯片性能的发挥。

参考资料来源：百度百科-图形处理器

参考资料来源：百度百科-中央处理器

CPU和GPU的区别是什么?CPU和GPU各指什么

在说明两者之间的区别之前，我们现在了解一下什么事CPU，什么事GPU，两者各代表什么。CPU即中央处理器，GPU即图形处理器。其次，要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元。一句话，两者都为了完成计算任务而设计。

两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异：CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件；GPU的核数远超CPU，被称为众核（NVIDIAFermi有512个核）。每个核拥有的缓存大小相对小，数字逻辑运算单元也少而简单（GPU初始时在浮点计算上一直弱于CPU）。从结果上导致CPU擅长处理具有复杂计算步骤和复杂数据依赖的计算任务，如分布式计算，数据压缩，人工智能，物理模拟，以及其他很多很多计算任务等。GPU由于历史原因，是为了视频游戏而产生的（至今其主要驱动力还是不断增长的视频游戏市场），在三维游戏中常常出现的一类操作是对海量数据进行相同的操作，如：对每一个顶点进行同样的坐标变换，对每一个顶点按照同样的光照模型计算颜色值。GPU的众核架构非常适合把同样的指令流并行发送到众核上，采用不同的输入数据执行。在2003-2004年左右，图形学之外的领域专家开始注意到GPU与众不同的计算能力，开始尝试把GPU用于通用计算（即GPGPU）。之后NVIDIA发布了CUDA，AMD和Apple等公司也发布了OpenCL，GPU开始在通用计算领域得到广泛应用，包括：数值分析，海量数据处理（排序，Map-Reduce等），金融分析等等。

简而言之，当程序员为CPU编写程序时，他们倾向于利用复杂的逻辑结构优化算法从而减少计算任务的运行时间，即Latency。当程序员为GPU编写程序时，则利用其处理海量数据的优势，通过提高总的数据吞吐量（Throughput）来掩盖Lantency。目前，CPU和GPU的区别正在逐渐缩小，因为GPU也在处理不规则任务和线程间通信方面有了长足的进步。另外，功耗问题对于GPU比CPU更严重。

总的来讲，GPU和CPU的区别是个很大的话题，甚至可以花一个学期用32个学时十几次讲座来讲，所以如果提问者有更具体的问题，可以进一步提出。我会在我的知识范围内尝试回答。

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