GPU和CPU算力換算

Ⅰ CPU和GPU的運算機制的差異

就一般通用處理器來說，在浮點運算、並行處理方面性能遠不如GPU。我們可以將GPU的優勢發揮出來，使處理器性能得到大幅提高。從更深層次考慮，目前CPU的性能提升遇到了各種各樣的困難，除了難以攀升的核心頻率之外，核心架構效率、核心數量都很難獲得大幅提升。反觀GPU就是一番不同的景象了，它的潛力還未被完全的挖掘，提升空間巨大。
首先：處理器核心頻率遭遇瓶頸！
細心的消費者會發現近年來處理器已經不再使用核心頻率來作為處理器的型號標注。其中一個非常重要的原因就是處理器主頻在現有工藝條件之下已經遭遇瓶頸難以繼續攀升，想要再依靠頻率大幅度提升處理器性能已經走不通了。

然後：處理器核心效率挖掘殆盡！

既然頻率已經不能夠再提升了，我們可否提升處理器的運行效率來提高處理性能呢？這在一方面是完全可行的，但是提升幅度也非常有限。

目前Intel最強的酷睿 i7處理器，架構方面相比上代酷睿2四核處理器發生了巨大的改變：原生四核、三級緩存、高速QPI匯流排、三通道DDR3內存控制器、超線程技術、內核及指令集優化等等。在這些技術共同優化之下同頻率酷睿i7 965綜合性能僅比上代QX9770提升了10-20%，架構的潛力已經被深度挖掘幾乎殆盡。

AMD情況也相差不錯，Phenom II相比Phenom的性能提升更多源於頻率，而核心架構優化貢獻僅有不到5%。兩大處理器廠商單核心效率都已接近極限，想要繼續提升舉步維艱。

最後：CPU核心數量增加已達上限！

頻率難以提升，核心效率挖掘殆盡，那我們就多加幾個核心一起來提高性能好了，不過這也不是簡單的事情。從最初的膠水雙核到後來的原生四核，再到現在的頂級六核，核心增加變得越來越困難，這其中必定是有原因的。

GPU擁有超高的浮點運算能力！

GPU的運算能力與日俱增，現階段還是針對圖像運算居多，主要還是進行浮點運算和並行處理。通用處理器則更多的是針對整數運算，所以說GPU與通用處理器(General Purpose Processor)設計領域側重各有不同。
CPU仍然有存在價值，由於通用處理器的設計，令它可以應付日常生活形形色色的工作，所以它與GPU的關系應該是並存的。如CPU負責一般整數運算，而GPU則負責專門浮點計算。如果能夠把這兩者完美的整合起來，並由此延伸出可供實際運用的架構，必將帶來處理器發展的新紀元。

照這樣看來CPU與GPU整合確實是一個非常NB的點子啊！那我們要怎麼才能做到呢？請點此讓我為大家介紹下現在的實際運用例子。

具體參考：http://tech.sina.com.cn/h/2010-08-19/06051464143.shtml

Ⅱ cpu 和GPU的計算有什麼不一樣的

兄弟要回答完整你的問題，估計要給你本專業類的書了。
我大致說下：
CPU可以兼職GPU的工作但，GPU不能嫌職CPU的工作。
CPU運算范圍廣，基本你能想得到的功能都可以經過CPU運算。
GPU目前專職圖形處理運算（以後還能做什麼運算就不知道了）。

Ⅲ CPU和GPU的區別是什麼CPU和GPU各指什麼

在說明兩者之間的區別之前，我們現在了解一下什麼事CPU，什麼事GPU，兩者各代表什麼。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。一句話，兩者都為了完成計算任務而設計。

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。

Ⅳ 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。

(4)GPU和CPU算力換算擴展閱讀：

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 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。

(5)GPU和CPU算力換算擴展閱讀

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。

Ⅵ 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？

Ⅶ GPU和CPU的區別及渲染是否為並行計算

GPU，從字面意思上就可以看出來。G代表graphical，圖形加速。C代表central，核心處理。
現在計算領域正在慢慢挖掘出GPU的價值，傳統認為GPU只加速了圖形，現在觀念變了，越來越注重GPU在分子動力學模擬等方面的加速了。其帶來的效應和CPU協同起來，是個1+1>2的組合。
cpu和gpu有不同的定位和分工，gpu全稱圖形處理器，主要作為圖形的渲染設備存在，而cpu則作為計算和控制調度設備完成計算機的主要任務。cpu的運算能力遵循摩爾定律飛速發展。摩爾定律失效後，cpu性能提升遇到瓶頸，開始發展多核技術，但是由於諸多原因，依然難以滿足應用程序對計算力的需求。此時nvdida提出了cuda架構gpu用作通用計算。所以gpu其實應該是gpgpu，也就是通用計算gpu。它不但進行圖形渲染，也釋放計算力用作通用計算。同時提出的概念叫做異構並行計算，由gpu或者dsp/fpga等作為一種計算設備，分擔cpu的計算壓力。
作為處理器，由於定位不同，二者在底層電路設計上有比較大的區別，cpu作為中央處理器，除了計算任務外，更多的需要進行調度和控制方面的任務，所以它大量的面積用於高速緩存和控制電路，雖然高速緩存有利於提升計算性能，但不是根本上的真正意義上的提升;而gpu作為計算設備，協處理器，不會去承擔任務調度和控制方面的任務，所以大量的面積用於ALU，因此，其擁有強大的計算能力，但是由於電路結構的原因，對於數據依賴強，分支嚴重的計算，gpu性能會很差。
gpu有著廣闊的應用領域，另一方面，在生物醫學，力學，醫療影像，天氣預報等很多領域，涉及大規模矩陣運算，對gpu的需求也很大。
渲染農場支持並行計算~

Ⅷ 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。

(8)GPU和CPU算力換算擴展閱讀

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。

Ⅸ GPU和CPU到底誰運算能力強

兩者的側重點不同，GPU針對的是圖像，CPU針對的是數據，兩者不好做比較，如果非要比的話，GPU要強於CPU