gpucpu算力对比

Ⅰ CPU和GPU哪个速度快

单纯的以浮点运算速度为指标的话，GPU的速度要远远高于CPU，GPU的运算能力早就已经超过了1万亿次每秒，而CPU则仅仅是十亿到百亿级别

但事实上GPU只能执行预定好的任务，并不能像CPU那样去执行自定义的任务，所以单纯用计算性能来衡量是不合理的

Ⅱ GPU和CPU到底谁运算能力强

同意一楼的,侧重点不同
现在的GPU的集成度、设计的复杂度已经比CPU高，GPU也能通过软件运行一些CPU的工作，GPU的运算能力的却比CPU强
按现在的形势看，个人认为，日后GPU是不会取代CPU来做电脑核心，而是GPU与CPU整合在一起，而电脑的其他配件的集成度也会越来越高，或许以后的台式机主机只有现在的笔记本大小

Ⅲ GPU运算比CPU快很多倍吗

GPU运算是比CPU快很多倍。

CPU运行的是复杂指令，可以进行各种运算，所谓样样精样样松；而GPU指令集简单，工程师就可以将大部分晶体管投入数据运算，所以GPU在图形处理方面要比CPU快很多。

一、CPU 和 GPU 是为了不同的计算任务而设计的：

1、CPU 主要为串行指令而优化，而 GPU 则是为大规模的并行运算而优化。

2、从并行的角度来看，现代的多核 CPU 针对的是指令集并行（ILP）和任务并行（TLP），而 GPU 则是数据并行（DLP）。

3、在同样面积的芯片之上，CPU 更多的放置了多级缓存（L1/L2/LLC）和指令并行相关的控制部件（乱序执行，分支预测等等），而 GPU 上则更多的是运算单元（整数、浮点的乘加单元，特殊运算单元等等）

4、GPU 往往拥有更大带宽的 Memory，也就是所谓的显存，因此在大吞吐量的应用中也会有很好的性能。

二、其次GPU真正的速度优势并没有宣传中的那么大，这主要是因为：

1、所看到的这些比较中，并没有很好的利用上 CPU 中的 SIMD 运算部件。

2、GPU的运算任务无法独立于CPU而执行，运算任务与数据也必须通过总线在GPU与CPU之间传输，因此很多任务是无法达到理论加速的。

(3)gpucpu算力对比扩展阅读：

GPU功能作用：

显卡的处理器称为图形处理器（GPU），它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。某些最快速的GPU集成的晶体管数甚至超过了普通CPU。

时下的GPU多数拥有2D或3D图形加速功能。如果CPU想画一个二维图形，只需要发个指令给GPU，如“在坐标位置（x, y）处画个长和宽为a×b大小的长方形”，GPU就可以迅速计算出该图形的所有像素，并在显示器上指定位置画出相应的图形，画完后就通知CPU “我画完了”，然后等待CPU发出下一条图形指令。

有了GPU，CPU就从图形处理的任务中解放出来，可以执行其他更多的系统任务，这样可以大大提高计算机的整体性能。

Ⅳ CPU和GPU性能一样吗

GPU在几个主要方面有别于DSP架构。其所有计算均使用浮点算法，而且目前还没有位或整数运算指令。此外，由于GPU专为图像处理设计，因此存储系统实际上是一个二维的分段存储空间，包括一个区段号（从中读取图像）和二维地址（图像中的X、Y坐标）。此外，没有任何间接写指令。输出写地址由光栅处理器确定，而且不能由程序改变。这对于自然分布在存储器之中的算法而言是极大的挑战。最后一点，不同碎片的处理过程间不允许通信。实际上，碎片处理器是一个SIMD数据并行执行单元，在所有碎片中独立执行代码。
尽管有上述约束，但是GPU还是可以有效地执行多种运算，从线性代数和信号处理到数值仿真。虽然概念简单，但新用户在使用GPU计算时还是会感到迷惑，因为GPU需要专有的图形知识。这种情况下，一些软件工具可以提供帮助。两种高级描影语言CG和HLSL能够让用户编写类似C的代码，随后编译成碎片程序汇编语言。Brook是专为GPU计算设计，且不需要图形知识的高级语言。因此对第一次使用GPU进行开发的工作人员而言，它可以算是一个很好的起点。Brook是C语言的延伸，整合了可以直接映射到GPU的简单数据并行编程构造。经 GPU存储和操作的数据被形象地比喻成“流”（stream），类似于标准C中的数组。核心（Kernel）是在流上操作的函数。在一系列输入流上调用一个核心函数意味着在流元素上实施了隐含的循环，即对每一个流元素调用核心体。Brook还提供了约简机制，例如对一个流中所有的元素进行和、最大值或乘积计算。Brook还完全隐藏了图形API的所有细节，并把GPU中类似二维存储器系统这样许多用户不熟悉的部分进行了虚拟化处理。用Brook编写的应用程序包括线性代数子程序、快速傅立叶转换、光线追踪和图像处理。利用ATI的X800XT和Nvidia的GeForce 6800 Ultra型GPU，在相同高速缓存、SSE汇编优化Pentium 4执行条件下，许多此类应用的速度提升高达7倍之多。
对GPU计算感兴趣的用户努力将算法映射到图形基本元素。类似Brook这样的高级编程语言的问世使编程新手也能够很容易就掌握GPU的性能优势。访问GPU计算功能的便利性也使得GPU的演变将继续下去，不仅仅作为绘制引擎，而是会成为个人电脑的主要计算引擎。
简单点说:GPU是图形处理器,CPU是中央处理器.CPU是单线处理指令.而GPU是并行处理.

所以，两者不一样 无法比较INTEL和AMD都有研发CPU和GPU融合的产品,INTEL的好像是什么多核顺序指令的东西,..有很强的浮点运算能力,很大的带宽,又有极强的可编程性但目前来说.. 那可能太遥远了,.. 毕竟就算生产出来,成本也不能控制.. 也不符合现在的需求,有的人需要比较高的运算能力的CPU,而有的则需要强大3D能力GPU现在的CPU和GPU还是存在很大的差异,GPU有超强的浮点运算能力,而CPU的可编程性也是不能取代。

Ⅳ 听说GPU 比CPU 计算能力强10倍以上,

看来NVIDIA忽悠了不少人啊。GPU计算图形的能力是比CPU强，但是用电脑就光处理图像？

Ⅵ cpu与gpu的关系

GPU这几年的声势鹊起，除了原本的图形运算外，其他平行运算，绘图厂商也戮力开拓平行运算的应用领域， GPU在平行运算的优势，补足了CPU的不足，在未来的PC系统中，GPU与CPU将会紧密合作各司其职，不过两者的分工比例，GPU将会逐渐增加。
技术与需求向来是互为影响的两端，这类循环在IT产业尤其明显，在影音领域也是一样，早期硬体技术不足，所能呈现出来的影音效果有限，这时影像数据以CPU（Central Processing Unit；中央处理器）进行运算已经足够。随著IT技术的全面发展，影音档案解析度愈来愈高，CPU已不胜负荷，绘图厂商开始推动GPU（Graphic Processing Unit；图形处理器）概念，1999年NVIDIA推出业界GeForce 256，GPU正式鸣枪起跑，时至今日，GPU在IT产业已然生根，成为影像运算处理的重要核心。
GPU与CPU相同，都是拥有运算能力的晶片，比较两者，CPU可说是泛用型晶片，负责各种指令数值的运算、执行；GPU则是专用型，以图形数值运算为主。

Ⅶ cpu 和显卡的运算能力谁强

cpu相当于一个博士，gpu相当于一万个小学生，小学生不能做高难度数学题，但是可以同时做大量的基础运算，而cpu虽然不能一下子算出一万条加减法，但是可以解出gpu无法运算的题目

Ⅷ 简单说下GPU和CPU的区别

GPU CPU的区别主要在于 CPU复杂度高GPU相对内部结构要简单得多
无论是CPU还是GPU，都是由PN结组成的复杂公式，CPU是一个大公式库，一个大核心就是一个大公式库，能进行超大量的计算，只要软件支持，就可以计算，软件开放性强，当然二极管数量绝大多数用在寄存器。
GPU是许多个简单的CPU，现在由流处理器组成的GPU，每个流处理器都是一个简单的CPU，但是GPU的流处理器构造极其简单，只能进行特定的函数运算，主要是函数，根号，加减乘除，来进行3D的栅格化，毕竟术业有专攻。
CPU 可以比喻成一两个超大知识库组成的一个大头脑
GPU可以比喻成好多个专业的技术工人组成的一个施工队。

无论身处何时代，至少到目前为止，GPU的计算能力从来没超过过同等级CPU，以后也不大可能超越。GPU受到频率限制，主要是GPU频率有个寄存器瓶颈，几十几百线的信息汇总到一个寄存器线里，频率受限所以困难。
即使能达到和CPU同样的性能，那GPU效率由于只能从事其支持的函数运算所以无法和CPU相比。
即便是特斯拉这类超级GPU计算机，也只能用在特定的几个函数帮忙运算。

Ⅸ 为什么GPU的浮点运算能力比CPU强的多

首先，「速度区别主要是来自于架构上的区别」是一个表面化的解释。对，架构是不同。但是这种不同是目前各个厂家选择的现状，还是由于本质的原因决定的？CPU 能不能增加核？GPU 那张图为什么不需要 cache？

首先，CPU 能不能像 GPU 那样去掉 cache？不行。GPU 能去掉 cache 关键在于两个因素：数据的特殊性（高度对齐，pipeline 处理，不符合局部化假设，很少回写数据）、高速度的总线。对于后一个问题，CPU 受制于落后的数据总线标准，理论上这是可以改观的。对于前一个问题，从理论上就很难解决。因为 CPU 要提供通用性，就不能限制处理数据的种类。这也是 GPGPU 永远无法取代 CPU 的原因。

其次，CPU 能不能增加很多核？不行。首先 cache 占掉了面积。其次，CPU 为了维护 cache 的一致性，要增加每个核的复杂度。还有，为了更好的利用 cache 和处理非对齐以及需要大量回写的数据，CPU 需要复杂的优化（分支预测、out-of-order 执行、以及部分模拟 GPU 的 vectorization 指令和长流水线）。所以一个 CPU 核的复杂度要比 GPU 高的多，进而成本就更高（并不是说蚀刻的成本高，而是复杂度降低了成片率，所以最终成本会高）。所以 CPU 不能像 GPU 那样增加核。

至于控制能力，GPU 的现状是差于 CPU，但是并不是本质问题。而像递归这样的控制，并不适合高度对齐和 pipeline 处理的数据，本质上还是数据问题。