共计 1452 个字符，预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。
如果您以前应用过计算机，您可能遇到过对于 GPU 与 CPU 的探讨。这两个术语有什么区别，哪个更好？计算机依附 GPU 和 CPU 来执行不同的性能，有时两者互相补充。本文将定义 GPU 和 CPU，并概述它们的优缺点。咱们还将概述两者如何协同工作以执行各种计算机性能。
一、什么是图形处理单元（GPU)?
GPU 是一种计算机处理器，可依据给定的数学计算执行图形和成像工作。如果您在计算机、平板电脑或智能手机上查看任何图像或图形，GPU 将对此负责。只管大多数计算机都带有 3D 图形，但它们须要 GPU 的性能能力更快更好地解决这些图形。GPU 在视频编辑过程中也很重要，因为它容许人们在不影响其余计算机过程的状况下解决简单的动画。为确保您计算机的 CPU 不会变慢，GPU 应用“并行处理”性能，多个处理器同时解决工作的不同局部。
二、什么是中央处理器 (CPU)？
CPU 也称为“中央处理器”或“微处理器”，是负责大多数解决流动的计算机单元。CPU 依据来自硬件和软件的特定计算机指令工作，以提供所需的后果（输入）。它被宽泛地称为计算机的“大脑”，因为它执行简单的数学计算以无效地解决不同的工作。CPU 在 ALU（算术逻辑单元）和 CU（管制单元）的帮忙下高效地执行其性能。管制单元治理所有解决操作，而 ALU 执行所有数学和逻辑性能。除了 ALU 和 CU 之外，CPU 还与主存储器同时工作，为特定工作获取指令并存储后果。
三、GPU 与 CPU 有何区别？
尽管人们有时会把 GPU 和 CPU 了解为同一个货色，但两者是不同的。上面是一个比拟表，概述了 GPU 和 CPU 之间的差别。
GPU VS CPU
四、GPU 的长处和毛病 GPU 的劣势：
高数据吞吐量，因为它蕴含 100 个内核，可同时解决同一工作的不同局部。通过并行计算执行大量计算。具备很高的计算能力，可用于比特币挖矿。在生成深度学习算法时在机器学习中很有用。GPU 实用于数据迷信畛域的分析程序。GPU 的毛病：它被认为比 CPU 更低廉。它不适宜多任务处理，因而不适宜通用计算。因为其无限的性能和复杂性，它很难解决简单的工作。
五、CPU 的长处和毛病 CPU 具备以下长处：
具备高度的灵活性来解决各种工作。因为其高上下文能力，优于 GPU。它能够拜访大内存空间，能够并发解决更多任务。在执行简单的计算工作时具备很高的精度。它具备老本效益且易于取得。中央处理器的毛病：不善于并行处理；因而无奈解决须要数百万个相似操作的大型工作。CPU 的倒退也很迟缓。与所有零碎或软件不兼容，即用于 x86 Intel 处理器的应用程序不能在 ARM 处理器上运行。
六、GPU 和 CPU 如何协同工作？
CPU 和 GPU 协同工作以进步给定应用程序的数据吞吐量和并发计算。只管 GPU 最后仅反对计算机图像和图形，但您也能够应用它来进步须要大量数据的 CPU 速度。GPU 能够通过并行运行反复计算来补充 CPU 架构，而其余流动则在 CPU 上串行运行。这反过来又进步了 CPU 的处理速度。此外，GPU 和 CPU 协同工作，因为前者运行专门的数学工作，而后者协调计算机中同时运行的各种流动。因为 GPU 反对并行性，它能够帮忙 CPU 在同一时间范畴内执行更多任务。
本文比拟了 GPU 与 CPU 并概述了它们的区别。GPU 适宜并行处理，而 CPU 非常适合串行解决。尽管两者执行不同的性能，但它们也能够协同工作以达到进步计算机整体性能的雷同目标。GPU 能够通过承当额定的工作并以并行形式解决它们来帮忙进步 CPU 的性能，从而节省时间和资源。CPU 的次要长处是它在解决各种工作时具备高度的灵活性，而 GPU 具备很高的数据吞吐量。
