cpu算力gpu

① 相同功耗的前提下，cpu和gpu哪個算力更強

也就是比性能/功耗唄。比這個，gpu遠勝cpu。當初正是因為cpu要把大量功耗和晶體管花在控制電路和cache上，gpu才會被做成獨立晶元，並進一步有gpgpu。

② CPU和GPU是什麼關系

因為設計的目標不同，當今的CPU和GPU功能上有本質的不同。作為通用處理器的CPU，顧名思義，它是設計用來處理通用任務的處理、加工、運算以及系統核心控制等等的。CPU中包含的最基本部件有算術邏輯單元和控制單元，CPU的微架構是為高效率處理數據相關性不大的計算類、復雜繁瑣的非計算類的等等百花八門的工作而優化的，在處理日常繁復的任務中應付自如。 計算機的「靈魂」——操作系統，以及幾乎100%的系統軟體都主要仰仗CPU來順利運行。CPU面對的算術、邏輯運算以及控制處理是非常繁瑣和復雜的，面對處理的數據和信息量不僅數量多而是種類多。CPU運算和控制多面手的這種設計，讓它在計算機中得心應手，位置不可動搖。GPU設計的宗旨是實現圖形加速，現在最主要的是實現3D 圖形加速，因此它的設計基本上是為3D圖形加速的相關運算來優化的，如z-buffering 消隱，紋理映射(texture mapping)，圖形的坐標位置變換與光照計算(transforming & lighting)等等。這類計算的對象都是針對大量平行數據的，運算的數據量大，但是運算的類型卻並不復雜，大多類似和雷同，計算性強但是邏輯性不強，如矩陣運算就是圖形運算的典型特性。GPU在圖形計算方面的一些特長在是今天的CPU無法比擬的，當然將來融合了GPU的CPU就另當別論了。相比CPU的通用運算和復雜邏輯處理，GPU要想代替CPU來運行操作系統和系統軟體，是不是有點「越俎代庖」的藝術誇張了。當然，只有一種可能，就是GPU做成了CPU，加入了大量CPU核心設計的GPU。不過，這樣的GPU還叫GPU嗎？在主流市場，將來把GPU集成到CPU中是大勢所趨，對於高端市場——如高端3D游戲應用，CPU + 獨立GPU的並存方案依然會延續很長時間。GPU中強大的平行數據的並行計算能力，特別是在3D、浮點運算方面，在沒有圖形運算任務的時候，如果可以開發出來支持CPU在科學計算方面的應用，當然是件好事。

③ cpu與gpu的關系

GPU這幾年的聲勢鵲起，除了原本的圖形運算外，其他平行運算，繪圖廠商也戮力開拓平行運算的應用領域， GPU在平行運算的優勢，補足了CPU的不足，在未來的PC系統中，GPU與CPU將會緊密合作各司其職，不過兩者的分工比例，GPU將會逐漸增加。
技術與需求向來是互為影響的兩端，這類循環在IT產業尤其明顯，在影音領域也是一樣，早期硬體技術不足，所能呈現出來的影音效果有限，這時影像數據以CPU（Central Processing Unit；中央處理器）進行運算已經足夠。隨著IT技術的全面發展，影音檔案解析度愈來愈高，CPU已不勝負荷，繪圖廠商開始推動GPU（Graphic Processing Unit；圖形處理器）概念，1999年NVIDIA推出業界GeForce 256，GPU正式鳴槍起跑，時至今日，GPU在IT產業已然生根，成為影像運算處理的重要核心。
GPU與CPU相同，都是擁有運算能力的晶片，比較兩者，CPU可說是泛用型晶片，負責各種指令數值的運算、執行；GPU則是專用型，以圖形數值運算為主。

④ cpu和GPU有什麼區別。

CPU和GPU主要區別：

1、CPU是電腦的中央處理器。

2、GPU是電腦的圖形處理器。

3、CPU是一塊超大規模的集成電路，其中包含ALU算術邏輯運算單元、Cache高速緩沖存儲器以及Bus匯流排。

4、CPU是一台計算機的控制和運算核心，它的主要功能便是解釋計算機發出的指令以及處理電腦軟體中的大數據。

5、GPU是圖像處理器的縮寫，它是一種專門為PC或者嵌入式設備進行圖像運算工作的微處理器。

6、GPU的工作與上面說過的CPU類似，但又不完全像是，它是專為執行復雜的數學和幾何計算而生的，而這游戲對這方面的要求很高，因此不少游戲玩家也對GPU有著很深的感情。

所以，CPU和GPU是兩個完全不一樣的東西，他們只是名字聽起來差不多。

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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的運算速度取決於雇了多少小學生，CPU的運算速度取決於請了多麼厲害的教授，教授處理復雜任務的能力是碾壓小學生的，但是對於沒那麼復雜的任務，還是頂不住人多。

當然現在的GPU也能做一些稍微復雜的工作了，相當於升級成初中生高中生的水平，但還需要CPU來把數據喂到嘴邊才能開始幹活，究竟還是靠CPU來管的。

⑤ 電腦中的CPU和GPU是什麼意思

CPU ：中央處理器，是一塊超大規模的集成電路，是一台計算機的運算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解釋計算機指令以及處理計算機軟體中的數據。

GPU：圖形處理器，又稱顯示核心、視覺處理器、顯示晶元，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上圖像運算工作的微處理器。

CPU和GPU它們分別針對了兩種不同的應用場景

1、CPU需要很強的通用性來處理各種不同的數據類型，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的內部結構異常復雜。

2、GPU面對的則是類型高度統一的、相互無依賴的大規模數據和不需要被打斷的純凈的計算環境。

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CPU和GPU應用的方向

1、CPU所擅長的像操作系統這一類應用，需要快速響應實時信息，需要針對延遲優化，所以晶體管數量和能耗都需要用在分支預測、亂序執行、低延遲緩存等控制部分。

2、GPU適合對於具有極高的可預測性和大量相似的運算以及高延遲、高吞吐的架構運算。

⑥ cpu和gpu的區別有哪些

CPU即中央處理器，GPU即圖形處理器。其次，要解釋兩者的區別，要先明白兩者的相同之處：兩者都有匯流排和外界聯系，有自己的緩存體系，以及數字和邏輯運算單元。兩者都為了完成計算任務而設計。
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數據類型，而GPU面對的則是類型高度統一的、相互無依賴的大規模數據和不需要被打斷的純凈的計算環境。
兩者的區別在於存在於片內的緩存體系和數字邏輯運算單元的結構差異：CPU雖然有多核，但總數沒有超過兩位數，每個核都有足夠大的緩存和足夠多的數字和邏輯運算單元，並輔助有很多加速分支判斷甚至更復雜的邏輯判斷的硬體；GPU的核數遠超CPU，被稱為眾核（NVIDIA Fermi有512個核）。每個核擁有的緩存大小相對小，數字邏輯運算單元也少而簡單（GPU初始時在浮點計算上一直弱於CPU）。從結果上導致CPU擅長處理具有復雜計算步驟和復雜數據依賴的計算任務，如分布式計算，數據壓縮，人工智慧，物理模擬，以及其他很多很多計算任務等。GPU由於歷史原因，是為了視頻游戲而產生的（至今其主要驅動力還是不斷增長的視頻游戲市場），在三維游戲中常常出現的一類操作是對海量數據進行相同的操作，如：對每一個頂點進行同樣的坐標變換，對每一個頂點按照同樣的光照模型計算顏色值。GPU的眾核架構非常適合把同樣的指令流並行發送到眾核上，採用不同的輸入數據執行。在2003-2004年左右，圖形學之外的領域專家開始注意到GPU與眾不同的計算能力，開始嘗試把GPU用於通用計算（即GPGPU）。之後NVIDIA發布了CUDA，AMD和Apple等公司也發布了OpenCL，GPU開始在通用計算領域得到廣泛應用，包括：數值分析，海量數據處理（排序，Map-Rece等），金融分析等等。
簡而言之，當程序員為CPU編寫程序時，他們傾向於利用復雜的邏輯結構優化演算法從而減少計算任務的運行時間，即Latency。當程序員為GPU編寫程序時，則利用其處理海量數據的優勢，通過提高總的數據吞吐量（Throughput）來掩蓋Lantency。目前，CPU和GPU的區別正在逐漸縮小，因為GPU也在處理不規則任務和線程間通信方面有了長足的進步。另外，功耗問題對於GPU比CPU更嚴重。
總的來講，GPU和CPU的區別是個很大的話題，甚至可以花一個學期用32個學時十幾次講座來講，所以如果提問者有更具體的問題，可以進一步提出。我會在我的知識范圍內嘗試回答。

⑦ gpu和cpu的區別是什麼

gpu和cpu的區別：

1、作用不同：CPU是指中央處理器，他的作用偏向於調度、協調、管理，當然也有一定的計算能力。GPU是指圖像處理器，他的作用主要在圖像處理及大型矩陣運算方面，比如學習演算法等等。

2、結構不同：CPU的結構可以大致分為運算邏輯部件、寄存器部件和控制部件等。GPU，是一塊高度集成的晶元，其中包含了圖形處理所必須的所有元件

3、CPU是主動運行的，從手機開啟開始就一直在運行，在熄屏狀態CPU也在運行。而GPU是被動運行的，在CPU指派了任務之後才會開始工作，任務完成後又將沉寂等待下一個任務。

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應用

目前智能手機屏幕越來越大，系統越來越華麗，游戲特效越來越眩目，傳統手機純CPU處理的方式已經完全不能滿足現今智能手機發展的需要了。

以前的智能機，其實都是不帶顯示核心的，所有的軟體、游戲都是由CPU進行處理，呈現在屏幕上。但是CPU的圖形處理能力很低很低，這也導致了傳統的智能手機玩稍微大一點的游戲往往力不從心，大型3D游戲更是成為了奢望。

隨著近幾年智能機的高速發展，3D加速晶元的引入為智能機的娛樂性注入了強大的生命力。有了3D加速晶元，我們可以流暢地運行各種3D游戲和3D應用程序，體驗到前所未有的感覺。

早期的3D加速晶元功能比較單一，性能也比較低，僅僅只為3D程序提供一定的輔助處理作用。而隨著科技的發展，現在的3D加速晶元早已演化成真正意義上的GPU（Graphic Processing Unit，圖形處理器），已經不只是傳統的3D加速器。

GPU不僅僅是負責必要的3D處理，准確地說，它將所有圖形顯示功能從CPU那裡都接管了過來，並且還提供了視頻播放、視頻錄制和照相時的輔助處理，使得CPU被大大解放，可以專心地處理純指令，而不再需要去負責繁重的圖形處理任務了。

系統的3D性能得到極大的提升。所以，手機GPU的誕生，是移動市場的一次大革命。

⑧ CPU跟GPU是怎麼協調的,

CPU和GPU在今天計算機中的作用和位置（作者：趙軍）

CPU的作用： CPU 作為一台計算機的核心，它的作用被證明是無法替代的，過去是這樣，今天依然是這樣，將來應該還是這樣，只不過可能被增加和賦予了更多更復雜的功能。

為什麼CPU能夠勝任計算機的核心，應付自如地控制一台復雜而精密的電腦系統 ？為什麼CPU可以當之無愧地被稱為電腦之「腦」而不是其他部件？這是因為CPU主要是面向執行操作系統、系統軟體、調度和運行各式各樣應用程序以及協調和控制整個計算機系統而設計的。CPU具有通用性的特點，也就是「全才」或者「通才」，什麼都要會，當然這並不表示CPU每項任務都具有頂尖水平。

集成了百萬計，千萬計，甚至數億計晶體管的CPU晶元，除了具有計算能力的電路和結構，還擁有控制和指揮其他硬體電路相配合的中央控制器，現代CPU還擁有更多具有「思維」能力的電路和結構，如邏輯判斷，推測執行，預測執行等等。只有具有了這些特質，CPU才可能勝任電腦之「腦」的工作。

那麼CPU靠什麼來「思維、指揮和控制」呢？答案是指令集。指令集是CPU能夠處理的全部指令的集合，沒有指令集的晶元不可能被稱為是CPU，指令集可是說是CPU的思維語言，是CPU的「智能屬性」，也是它有別於其他晶元的根本屬性。類似於人腦，任何人的思維過程都有語言的參與，中國人用中文思考，美國人用英文思考，如果習慣於講方言，人們甚至用方言思考，人們在本能或者下意識狀況下都是用自己最熟悉的語言思考。指令集就是電腦之腦CPU的語言，CPU就是用指令集來「思考」。

大家所熟悉的x86指令集就是我們今天大多數人使用的CPU的語言，x86指令集是由英特爾公司發明、開發並不斷增強和完善的。所有英特爾架構的CPU和兼容CPU都採用x86指令集。任何程序不管採用什麼高級程序設計語言編寫的，都需要通過高級語言編譯程序或者解釋程序先翻譯成 x86指令才可以被CPU執行。

如C語言，C++語言，Pascal語言等等高級程序語言都是供編程人員使用的，人們可以把自己的「思維和指令」通過高級程序設計語言表達出來，通過編譯程序或者解釋程序轉換成CPU可以明白的指令，CPU就可以遵照人們的「思維和指令」一絲不苟、不折不扣地執行。其實編譯程序和解釋程序也是由CPU來執行的。

有了指令系統，CPU就可以通過它來控制、指揮、協調和調度整個計算機系統的各個子系統，讓它們相互配合、有條不紊的完成各種各樣的任務。

GPU的作用：除了CPU(中央處理單元，也叫中央處理器)，計算機系統中還有眾多的PU——處理單元，統稱xPU。由於它們不具有CPU的通用性，而具有專用性，習慣上它們都叫控制器或晶元。如內存控制器，中斷控制器，乙太網網卡晶元，USB控制器等等，雖然這種叫法不常見，但是我們依然可以把它們也叫成： Memory PU —— 內存處理單元 Interrupt PU —— 中斷處理單元 Ethernet PU —— 乙太網處理單元 USB-PU —— USB 處理單元

所以現在圖形計算能力比較強的圖形晶元被稱為GPU，即「圖形處理單元」就不足為奇了。GPU具有專用性的特點，擅長圖形計算和處理。

GPU的前身就是顯示卡的主晶元。顯示卡和顯示器等等組成計算機系統中的圖形子系統。最早的顯示卡功能比較簡單，所以也叫顯示器適配 卡(簡稱顯卡)，它是連接主機與顯示器的介面卡。現在的顯卡都是3D圖形加速卡，主晶元也被冠以GPU的新名字了。

今天顯卡的主要作用並沒有發生根本的變化，其作用還是將CPU的輸出信息和指令轉換成字元、圖形和顏色等信息，傳送到顯示器上顯示。不過，今天的顯卡在執行CPU發出的圖形指令時具有更強的執行能力和圖形計算能力。下面我就來給大家解釋一下。

早期顯卡的圖形處理能力非常弱，基本上只是起到傳遞的作用，CPU如果想在圖形方式下畫個簡單的圖形，如正方形，園等線條圖形，都需要把組成圖形的每個點需要顯示的位置、點的大小、顏色都一一告訴顯卡，顯卡然後按部就班在顯示器上畫出來。

隨著操作系統和應用程序對復雜且高質量的圖形要求越來越高，CPU專職來做這些圖形處理工作就力不從心了，也得不償失，而且也會造成CPU的效率低下。因為CPU的設計是用來處理系統任務和程序調度的，不是為圖形處理優化的。

於是圖形加速功能就被賦予到新的顯卡當中(現在主晶元可以叫GPU了)，支持2D圖形加速的顯卡出現了，它大大緩解了CPU的圖形處理壓力。有了2D圖形加速功能的顯卡，CPU如果想畫二維圖形，現在只需要發個指令給顯卡，如「在坐標位置(x, y) 畫個長和寬為a * b大小的長方形」，顯卡的圖形加速器(GPU)就可以迅速在顯示器上指定位置畫出大小相符的圖形，畫完後GPU就通知CPU，「我畫完了」，然後等待CPU發出下一條圖形指令。

現在的GPU除了具有2D 圖形加速功能，更多的是在不斷加強3D圖形加速的能力。 同樣的道理，GPU也把繁復的3D圖形處理的工作從CPU分擔過來，CPU現在只要發個指令，如「畫個圓球」，給GPU就可以了，GPU完成三維圖形的繪制，然後通知CPU完成的情況，等待下一條指令。

有了圖形加速器，CPU就從這類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，這樣就提高計算機的整體性能。

不過，並不是所有和3D圖形處理相關的運算一下子都被GPU接管過去，「任務」的交接也是逐步進行的，對於GPU不能實現或者尚未實現的計算還是「有勞」CPU來完成。例如，圖形的幾何坐標變化和光照模型的計算(T&L)在主流的GPU都實現了，以前都是由CPU來完成的。對於當前一些集成在晶元組中的GPU，如果沒有T&L的加速，仍然用「軟體」方式實現T&L計算——就是CPU來完成。另外，3D圖形的著色計算也逐漸轉移從CPU轉移到GPU中，如頂點著色和像素著色 (Vertex Shader & Pixel Shader)。

從上面的簡單介紹我們可以看出，CPU和GPU工作的重點不一樣，CPU擔當的責任要大的多，面對的是整個計算機系統，要照顧到方方面面，除了要保證整個系統高速運行，還要確保系統穩定運行。任何錯誤都可能會是致命的，所以CPU很難做到「專心致志」。它會經常被打斷，停下手頭的工作，去處理正常的或者非正常的緊急任務， 否則系統就會崩潰。相比CPU而言，GPU的責任就要輕的多，圖形計算如果出了錯，並不會影響程序本身的運行，最多是屏幕上顯示的圖形錯位了或者是顏色亂了等等，而且GPU不會為圖形程序運行的結果負責。

沒有GPU加速2D和3D的年代，CPU包攬了和圖形計算與加速相關的所有活，「活」的不輕松，今天這些工作中的很多都由GPU來代勞了，CPU被解放出來把寶貴的CPU運算和控制資源更多的用於執行系統層面的核心任務以及其他非GPU類的應用上來。GPU相當於CPU的一位具有圖形計算和處理專長的高級助理。

對於非圖形方面的任務，CPU需要的是其他專長的高級助理。GPU今天在計算機系統中的貢獻主要是高端3D游戲的三維圖形方面的，對於其他更廣泛的應用，它是無能為力的。如系統安全方面的加密解密，多媒體數字內容的加工和處理，系統的虛擬化，游戲中的人工智慧等等舉不勝舉。

將來有機會，我會具體介紹一些「CPU和GPU擅長和不擅長的各個方面」。