gpu与cpu哪个算力强

『壹』 相同功耗的前提下，cpu和gpu哪个算力更强

也就是比性能/功耗呗。比这个，gpu远胜cpu。当初正是因为cpu要把大量功耗和晶体管花在控制电路和cache上，gpu才会被做成独立芯片，并进一步有gpgpu。

『贰』 相同功耗的前提下，cpu和gpu哪个算力更强

CPU和GPU两者的主要的用途是不一样的，所以这个也不是特别好对比，相同功耗的前提下肯定是CPU综合算力更强一些。 GPU的算力是专门在图形方面的。在这个方面强一些。

『叁』 挖矿为什么要用显卡而不是cpu

1、能效比：显卡在执行特定类型的计算任务时通常比CPU更高效。这意味着在相同的能耗下，显卡可以完成更多的计算工作，这对于需要大量计算资源的挖矿来说是非常重要的。
2、算力差异：GPU作为图形处理器，是一种高性能计算芯片，具备很强的运算能力。在大量且重复性运算方面，显卡的算力相比CPU有显著优势。
3、挖矿效率：显卡挖矿的效率与显卡数量、配置参数和挖矿规则有关。如果币种仅限于使用显卡挖掘，显卡的挖矿效率通常高于其他方式。

『肆』 显卡的运算速度，能达CPU的水平吗

处理的数据不同，所以不能那么说；
显卡是GPU，和cpu也不一样，能力不一样处理的数据也不一样，
GPU拿手的cpu处理不过来，cpu能做的GPU没有那能力。

『伍』 ai算力为什么看gpu而不是cpu算力是cpu还是gpu

ai算力看重gpu而不是cpu的原因如下：
1. 并行计算能力：GPU（图形处理单元）相对于CPU（中央处理单元）在并行计算方面具有显著优势。AI计算通常涉及大量的矩阵运算和并行计算任务，而GPU设计用于高效处理这些任务。GPU拥有更多的核心和线程，可以同时执行更多的计算操作，提供更快速和高效的并行计算能力。
2. 特化硬件架构：现代GPU通常采用特殊的硬件架构来加速深度学习和神经网络相关的计算。例如，NVIDIA的CUDA架构和Tensor Cores通过专门的硬件单元提供了针对深度学习任务的优化计算能力。这种特化的硬件架构使GPU在处理AI工作负载时更加高效。
3. 计算性能和功耗比：GPU通常具有更高的浮点计算性能和更低的功耗比例。在AI应用中，需要进行大量的浮点数计算，包括矩阵乘法、卷积运算等。GPU的架构可以更好地支持这些计算需求，并提供更高的吞吐量和更低的功耗。
4. AI框架和库支持：许多流行的AI框架和库，如TensorFlow、PyTorch和CUDA等，都针对GPU进行了优化，并提供了相应的GPU加速功能和接口。这使得开发者可以方便地利用GPU的计算能力来加速深度学习和机器学习任务。
综上所述，由于GPU在并行计算、特化硬件架构、计算性能和功耗比以及AI框架支持等方面的优势，评估AI算力时通常会将重点放在GPU的性能上。然而，CPU仍然在一些特定的AI任务中扮演重要角色，如数据预处理、模型部署和推理等。
原因：
我们常说的CPU多线程编程偏向于前者， GPU的并行编程模式则偏向于后者 。后者对庞大但逻辑简单的算力需求，有明显更强更高效的支持能力。
或者我们也可以这么认为：AI领域的大数据流运算本来就是一个模糊概率问题，并没有多少很精准的计算需求， 也就不要那么多的算力“牛人”（CPU），需要的是很多能够干一般活的“工人”（通用GPU） 。

『陆』 CPU和GPU哪个算力高

CPU和GPU是计算机中的两大核心组件，它们都具有强大的计算能力，但两者的计算方式有所不同。在某些方面，CPU的算力比GPU更高，而在其他方面，GPU则更胜一筹。
首先，CPU是计算机的大脑，负责处理大部分的计算任务。它是一种通用处理器，能够处理多种不同类型的计算任务，包括数据处理、运算、逻辑判断等。CPU的架构和设计使得它能够处理复杂的计算任务，尤其是在需要处理大量数据和进行复杂逻辑运算时，CPU的算力更高。
然而，GPU在图形处理方面表现更加出色。GPU是一种专用处理器，它的设计针对图形和图像处理进行了优化。GPU具有大量的处理单元，可以同时处理大量的数据，使得它在处理图像、视频和游戏等方面的算力更高。在这些任务中，GPU能够执行大量的并行计算，处理速度更快，效率更高。
因此，要判断CPU和GPU哪个算力更高，需要根据具体的应用场景来进行评估。对于一般的计算任务，CPU的算力更高；而在图形处理和图像处理方面，GPU则具有更高的算力。当然，对于需要同时进行多种计算任务的应用程序，CPU和GPU可以协同工作，共同提升计算效率。
总之，CPU和GPU都是计算机中至关重要的组件，它们的算力优势各有所长，具体取决于应用场景。在选择计算机配置时，需要根据实际需求进行综合考虑，选取适合自己的处理器。