GPU是什么和CPU的區(qū)別?CPU是計算機(jī)的中央處理單元，可以以最小的延遲執(zhí)行算術(shù)和邏輯運算。相比之下，GPU是一種嵌入式或外部圖形處理單元，可以執(zhí)行浮點運算以在高分辨率圖像和視頻中渲染多邊形坐標(biāo)。下面，小編將和大家一起討論CPU和GPU之間的區(qū)別。

1、計算中的預(yù)期功能

CPU指的是中央處理器。CPU是對所有現(xiàn)代計算系統(tǒng)都至關(guān)重要的通用處理器，因為它執(zhí)行計算機(jī)及其操作系統(tǒng)有效運行所需的命令和進(jìn)程。因此，它通常被稱為計算機(jī)的大腦。 CPU包括算術(shù)邏輯單元(ALU)、控制單元(CU)和存儲器?？刂茊卧芾頂?shù)據(jù)流，而ALU對內(nèi)存提供的數(shù)據(jù)執(zhí)行邏輯和算術(shù)運算。CPU決定了程序運行的速度。

GPU是指圖形處理單元，也稱為視頻卡或圖形卡。GPU是專門為處理圖形數(shù)據(jù)而設(shè)計和優(yōu)化的處理器。因此，將圖像等數(shù)據(jù)從一種圖形格式轉(zhuǎn)換為另一種圖形格式。它還可以通過創(chuàng)建2D或3D圖像來渲染圖像，這在3D打印工作流程中被廣泛使用。

2、運營重點

CPU專注于低延遲。具有低延遲的計算機(jī)通常經(jīng)過優(yōu)化，可以以最小的延遲處理大量指令或數(shù)據(jù)傳輸。在CPU中，延遲是指設(shè)備發(fā)出請求與CPU完成請求之間的時間延遲，該延遲以時鐘周期為單位進(jìn)行測量。由于高速緩存未命中和未對齊，CPU中的延遲級別可能會增加。通常，高延遲與增加的網(wǎng)頁加載時間和應(yīng)用程序故障有關(guān)。

相比之下，GPU側(cè)重于高吞吐量。吞吐量是指當(dāng)每條指令的操作數(shù)獨立于前面的指令時，每個時鐘周期可以執(zhí)行的相似指令的最大數(shù)量。內(nèi)存帶寬限制、算法分支發(fā)散和內(nèi)存訪問延遲可能導(dǎo)致低吞吐量。

3、操作功能

CPU執(zhí)行四個主要功能——獲取、解碼、執(zhí)行和寫回：

獲取是指CPU從程序存儲器中接收指令的操作。

解碼是指通過指令譯碼器對指令進(jìn)行轉(zhuǎn)換，以確定還需要CPU的哪些其他部分進(jìn)行處理。

執(zhí)行是指完成指令。

回寫是指將數(shù)據(jù)復(fù)制到更高級別的緩存或內(nèi)存的緩存技術(shù)。

GPU的主要功能是管理和提高視頻和圖形性能。它具有紋理貼圖、硬件覆蓋、解碼運動圖像專家組(MPEG)文件和數(shù)字輸出到屏幕監(jiān)視器等功能。這些旨在減少工作量并生成更快的圖形。GPU還執(zhí)行與3D和浮點運算相關(guān)的計算。

4、核心的使用

現(xiàn)代CPU有2到18個強(qiáng)大的內(nèi)核，每個內(nèi)核都可以在同時工作時執(zhí)行不同的工作。通過稱為同時多線程處理的過程，可以將核心拆分為稱為線程的虛擬核心。例如，具有四個內(nèi)核的CPU可以拆分為提供八個線程。

CPU的效率隨著內(nèi)核數(shù)量的增加而增加，因為它可以同時運行更多的程序并處理范圍廣泛的任務(wù)。因此，CPU內(nèi)核針對串行計算和運行數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS)進(jìn)行了優(yōu)化。

GPU內(nèi)核在串行計算方面比CPU慢，但在并行計算方面要快得多，因為它們有數(shù)千個最適合并行工作負(fù)載的較弱內(nèi)核。GPU內(nèi)核是用于處理圖形操作的專用處理器。

5、串行和并行指令處理

在串行處理中，一次執(zhí)行單個任務(wù)，而在并行處理中，同時執(zhí)行多個任務(wù)。 在串行處理中，每個任務(wù)都使用相同的平均時間完成。使用先進(jìn)先出 (FIFO) 技術(shù)完成指令。CPU更適合串行指令處理，因為它們可以使用單個內(nèi)核在完成另一個任務(wù)后執(zhí)行一個任務(wù)。程序計數(shù)器確定指令的執(zhí)行順序。

同時，任務(wù)被拆分到多個處理器中并行處理，以減少運行程序的時間。GPU更適合并行指令處理。GPU的架構(gòu)允許它們同時跨數(shù)據(jù)流執(zhí)行大量計算。因此，提高了計算機(jī)系統(tǒng)的速度。并行處理旨在提高計算機(jī)系統(tǒng)的計算速度并增加其吞吐量。

6、多功能性和與其他組件的交互

與GPU相比，CPU更加通用。它具有更廣泛的指令范圍，可以執(zhí)行許多任務(wù)。在執(zhí)行指令時，CPU還與更多計算機(jī)組件交互，例如RAM、ROM、基本輸入/輸出系統(tǒng) (BIOS)和輸入/輸出(I/O)端口。

相比之下，GPU只能接收有限的指令集，只能執(zhí)行與圖形相關(guān)的任務(wù)。GPU在執(zhí)行指令時與較少的計算機(jī)組件交互。通常，GPU在確定如何在屏幕上顯示像素時只需要與顯示和內(nèi)存單元交互。

7、任務(wù)的執(zhí)行

盡管速度相對較慢，但CPU可以處理大多數(shù)消費級任務(wù)，甚至是復(fù)雜的任務(wù)。CPU還可以處理圖形操作任務(wù)，但效率會大大降低。然而，由于任務(wù)的復(fù)雜性，CPU在3D渲染方面優(yōu)于GPU。此外，CPU具有更大的內(nèi)存容量，因此用戶可以在不影響性能的情況下快速擴(kuò)展至 64GB。

GPU主要是增強(qiáng)圖像和渲染圖形，速度明顯快于CPU。將GPU與高端計算機(jī)組件相結(jié)合，渲染圖形的速度比CPU快100倍。盡管速度很快，但GPU通常設(shè)計用于執(zhí)行簡單和不復(fù)雜的任務(wù)。此外，GPU的顯卡內(nèi)存有限，最高可達(dá)12GB，無法堆疊并且無法在不導(dǎo)致性能下降和瓶頸的情況下輕松擴(kuò)展。

8、硬件限制

由于硬件限制，CPU制造商面臨重大障礙。1965年，摩爾定律基于對歷史趨勢的觀察和預(yù)測而誕生，為現(xiàn)代數(shù)字革命奠定了基礎(chǔ)。該定律指出，硅芯片上的晶體管數(shù)量每兩年翻一番，而計算機(jī)的成本則減半。然而，57年后，他的觀察可能已接近尾聲。今天，可以添加到一塊硅上的晶體管數(shù)量是有限的。然而，制造商已尋求使用分布式計算來克服這些硬件限制、量子計算機(jī)和硅替代品來克服這些硬件限制。

另一方面，GPU制造商目前沒有面臨硬件限制。Huang定律觀察到GPU的進(jìn)步速度比CPU快得多。它還指出，GPU的性能每兩年翻一番。

9、上下文切換延遲

上下文切換延遲是指處理單元執(zhí)行進(jìn)程所花費的時間。當(dāng)發(fā)出帶有指令的請求時，將自動啟動依賴鏈，其中一個進(jìn)程依賴于前一個進(jìn)程，直到請求得到滿足。由于將信息存儲在寄存器中，CPU在多個線程之間的切換速度較慢。相反，GPU任務(wù)是同時執(zhí)行的。這意味著沒有 warp間上下文切換，寄存器必須保存到內(nèi)存并恢復(fù)。

10、緩存方法

CPU使用緩存有效地從內(nèi)存中檢索數(shù)據(jù)以節(jié)省時間和能源。緩存是更小、更快的內(nèi)存，更靠近(通常嵌入)CPU，用于存儲來自頻繁使用的主內(nèi)存位置的數(shù)據(jù)副本。CPU緩存由多個級別組成，通常最高為3 級，有時為4級。每個級別根據(jù)訪問頻率決定是否應(yīng)保留或刪除特定內(nèi)存?，F(xiàn)代CPU自動執(zhí)行緩存管理。

值得注意的是，GPU的本地內(nèi)存結(jié)構(gòu)與CPU類似。但是，GPU內(nèi)存具有非統(tǒng)一內(nèi)存訪問架構(gòu)，允許程序員選擇保留哪些內(nèi)存以及從 GPU內(nèi)存中刪除哪些內(nèi)存，這樣可以實現(xiàn)更好的內(nèi)存優(yōu)化。

以上就是GPU與CPU的10個區(qū)別，希望能幫助到大家參考!

審核編輯：湯梓紅