gpucpu算力對比

Ⅰ CPU和GPU哪個速度快

單純的以浮點運算速度為指標的話，GPU的速度要遠遠高於CPU，GPU的運算能力早就已經超過了1萬億次每秒，而CPU則僅僅是十億到百億級別

但事實上GPU只能執行預定好的任務，並不能像CPU那樣去執行自定義的任務，所以單純用計算性能來衡量是不合理的

Ⅱ GPU和CPU到底誰運算能力強

同意一樓的,側重點不同
現在的GPU的集成度、設計的復雜度已經比CPU高，GPU也能通過軟體運行一些CPU的工作，GPU的運算能力的卻比CPU強
按現在的形勢看，個人認為，日後GPU是不會取代CPU來做電腦核心，而是GPU與CPU整合在一起，而電腦的其他配件的集成度也會越來越高，或許以後的台式機主機只有現在的筆記本大小

Ⅲ GPU運算比CPU快很多倍嗎

GPU運算是比CPU快很多倍。

CPU運行的是復雜指令，可以進行各種運算，所謂樣樣精樣樣松；而GPU指令集簡單，工程師就可以將大部分晶體管投入數據運算，所以GPU在圖形處理方面要比CPU快很多。

一、CPU 和 GPU 是為了不同的計算任務而設計的：

1、CPU 主要為串列指令而優化，而 GPU 則是為大規模的並行運算而優化。

2、從並行的角度來看，現代的多核 CPU 針對的是指令集並行（ILP）和任務並行（TLP），而 GPU 則是數據並行（DLP）。

3、在同樣面積的晶元之上，CPU 更多的放置了多級緩存（L1/L2/LLC）和指令並行相關的控制部件（亂序執行，分支預測等等），而 GPU 上則更多的是運算單元（整數、浮點的乘加單元，特殊運算單元等等）

4、GPU 往往擁有更大帶寬的 Memory，也就是所謂的顯存，因此在大吞吐量的應用中也會有很好的性能。

二、其次GPU真正的速度優勢並沒有宣傳中的那麼大，這主要是因為：

1、所看到的這些比較中，並沒有很好的利用上 CPU 中的 SIMD 運算部件。

2、GPU的運算任務無法獨立於CPU而執行，運算任務與數據也必須通過匯流排在GPU與CPU之間傳輸，因此很多任務是無法達到理論加速的。

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GPU功能作用：

顯卡的處理器稱為圖形處理器（GPU），它是顯卡的「心臟」，與CPU類似，只不過GPU是專為執行復雜的數學和幾何計算而設計的，這些計算是圖形渲染所必需的。某些最快速的GPU集成的晶體管數甚至超過了普通CPU。

時下的GPU多數擁有2D或3D圖形加速功能。如果CPU想畫一個二維圖形，只需要發個指令給GPU，如「在坐標位置（x, y）處畫個長和寬為a×b大小的長方形」，GPU就可以迅速計算出該圖形的所有像素，並在顯示器上指定位置畫出相應的圖形，畫完後就通知CPU 「我畫完了」，然後等待CPU發出下一條圖形指令。

有了GPU，CPU就從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，這樣可以大大提高計算機的整體性能。

Ⅳ CPU和GPU性能一樣嗎

GPU在幾個主要方面有別於DSP架構。其所有計算均使用浮點演算法，而且目前還沒有位或整數運算指令。此外，由於GPU專為圖像處理設計，因此存儲系統實際上是一個二維的分段存儲空間，包括一個區段號（從中讀取圖像）和二維地址（圖像中的X、Y坐標）。此外，沒有任何間接寫指令。輸出寫地址由光柵處理器確定，而且不能由程序改變。這對於自然分布在存儲器之中的演算法而言是極大的挑戰。最後一點，不同碎片的處理過程間不允許通信。實際上，碎片處理器是一個SIMD數據並行執行單元，在所有碎片中獨立執行代碼。
盡管有上述約束，但是GPU還是可以有效地執行多種運算，從線性代數和信號處理到數值模擬。雖然概念簡單，但新用戶在使用GPU計算時還是會感到迷惑，因為GPU需要專有的圖形知識。這種情況下，一些軟體工具可以提供幫助。兩種高級描影語言CG和HLSL能夠讓用戶編寫類似C的代碼，隨後編譯成碎片程序匯編語言。Brook是專為GPU計算設計，且不需要圖形知識的高級語言。因此對第一次使用GPU進行開發的工作人員而言，它可以算是一個很好的起點。Brook是C語言的延伸，整合了可以直接映射到GPU的簡單數據並行編程構造。經 GPU存儲和操作的數據被形象地比喻成「流」（stream），類似於標准C中的數組。核心（Kernel）是在流上操作的函數。在一系列輸入流上調用一個核心函數意味著在流元素上實施了隱含的循環，即對每一個流元素調用核心體。Brook還提供了約簡機制，例如對一個流中所有的元素進行和、最大值或乘積計算。Brook還完全隱藏了圖形API的所有細節，並把GPU中類似二維存儲器系統這樣許多用戶不熟悉的部分進行了虛擬化處理。用Brook編寫的應用程序包括線性代數子程序、快速傅立葉轉換、光線追蹤和圖像處理。利用ATI的X800XT和Nvidia的GeForce 6800 Ultra型GPU，在相同高速緩存、SSE匯編優化Pentium 4執行條件下，許多此類應用的速度提升高達7倍之多。
對GPU計算感興趣的用戶努力將演算法映射到圖形基本元素。類似Brook這樣的高級編程語言的問世使編程新手也能夠很容易就掌握GPU的性能優勢。訪問GPU計算功能的便利性也使得GPU的演變將繼續下去，不僅僅作為繪制引擎，而是會成為個人電腦的主要計算引擎。
簡單點說:GPU是圖形處理器,CPU是中央處理器.CPU是單線處理指令.而GPU是並行處理.

所以，兩者不一樣 無法比較INTEL和AMD都有研發CPU和GPU融合的產品,INTEL的好像是什麼多核順序指令的東西,..有很強的浮點運算能力,很大的帶寬,又有極強的可編程性但目前來說.. 那可能太遙遠了,.. 畢竟就算生產出來,成本也不能控制.. 也不符合現在的需求,有的人需要比較高的運算能力的CPU,而有的則需要強大3D能力GPU現在的CPU和GPU還是存在很大的差異,GPU有超強的浮點運算能力,而CPU的可編程性也是不能取代。

Ⅳ 聽說GPU 比CPU 計算能力強10倍以上,

看來NVIDIA忽悠了不少人啊。GPU計算圖形的能力是比CPU強，但是用電腦就光處理圖像？

Ⅵ 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。

Ⅶ cpu 和顯卡的運算能力誰強

cpu相當於一個博士，gpu相當於一萬個小學生，小學生不能做高難度數學題，但是可以同時做大量的基礎運算，而cpu雖然不能一下子算出一萬條加減法，但是可以解出gpu無法運算的題目

Ⅷ 簡單說下GPU和CPU的區別

GPU CPU的區別主要在於 CPU復雜度高GPU相對內部結構要簡單得多
無論是CPU還是GPU，都是由PN結組成的復雜公式，CPU是一個大公式庫，一個大核心就是一個大公式庫，能進行超大量的計算，只要軟體支持，就可以計算，軟體開放性強，當然二極體數量絕大多數用在寄存器。
GPU是許多個簡單的CPU，現在由流處理器組成的GPU，每個流處理器都是一個簡單的CPU，但是GPU的流處理器構造極其簡單，只能進行特定的函數運算，主要是函數，根號，加減乘除，來進行3D的柵格化，畢竟術業有專攻。
CPU 可以比喻成一兩個超大知識庫組成的一個大頭腦
GPU可以比喻成好多個專業的技術工人組成的一個施工隊。

無論身處何時代，至少到目前為止，GPU的計算能力從來沒超過過同等級CPU，以後也不大可能超越。GPU受到頻率限制，主要是GPU頻率有個寄存器瓶頸，幾十幾百線的信息匯總到一個寄存器線里，頻率受限所以困難。
即使能達到和CPU同樣的性能，那GPU效率由於只能從事其支持的函數運算所以無法和CPU相比。
即便是特斯拉這類超級GPU計算機，也只能用在特定的幾個函數幫忙運算。

Ⅸ 為什麼GPU的浮點運算能力比CPU強的多

首先，「速度區別主要是來自於架構上的區別」是一個表面化的解釋。對，架構是不同。但是這種不同是目前各個廠家選擇的現狀，還是由於本質的原因決定的？CPU 能不能增加核？GPU 那張圖為什麼不需要 cache？

首先，CPU 能不能像 GPU 那樣去掉 cache？不行。GPU 能去掉 cache 關鍵在於兩個因素：數據的特殊性（高度對齊，pipeline 處理，不符合局部化假設，很少回寫數據）、高速度的匯流排。對於後一個問題，CPU 受制於落後的數據匯流排標准，理論上這是可以改觀的。對於前一個問題，從理論上就很難解決。因為 CPU 要提供通用性，就不能限制處理數據的種類。這也是 GPGPU 永遠無法取代 CPU 的原因。

其次，CPU 能不能增加很多核？不行。首先 cache 佔掉了面積。其次，CPU 為了維護 cache 的一致性，要增加每個核的復雜度。還有，為了更好的利用 cache 和處理非對齊以及需要大量回寫的數據，CPU 需要復雜的優化（分支預測、out-of-order 執行、以及部分模擬 GPU 的 vectorization 指令和長流水線）。所以一個 CPU 核的復雜度要比 GPU 高的多，進而成本就更高（並不是說蝕刻的成本高，而是復雜度降低了成片率，所以最終成本會高）。所以 CPU 不能像 GPU 那樣增加核。

至於控制能力，GPU 的現狀是差於 CPU，但是並不是本質問題。而像遞歸這樣的控制，並不適合高度對齊和 pipeline 處理的數據，本質上還是數據問題。