计算机的算力始终是科学技术倒退的重要驱动力之一。从最早的计算机到古代的超级计算机，计算机的算力一直进步，为人类社会带来了前所未有的改革。其中，CPU（中央处理器）和 GPU（图形处理器）是计算机中最为外围的两个组件，它们的算力和性能对于计算机的整体性能具备决定性的影响。
CPU 和 GPU
CPU 是计算机的外围组件之一，它的次要性能是执行指令、管制计算机的运行和解决数据等工作。CPU 通常由运算器、控制器、寄存器和高速缓存等组件形成。CPU 的算力通常由其时钟频率、处理器外围数量、缓存大小等指标来掂量。
- 时钟频率：CPU 每秒钟能够执行的指令次数，通常用 GHz 示意。
- 处理器外围数量：CPU 中蕴含的处理器外围数，能够同时解决多个工作。
- 缓存大小：CPU 内置的高速缓存容量，能够减速数据的读取和写入。
晚期计算机的 CPU 算力较低，通常只能执行简略的指令。随着从单核心 CPU 到多外围 CPU，再到当初的高性能多外围 CPU，CPU 的算力和性能曾经获得了微小的飞跃。
目前，支流的 CPU 都是多外围 CPU，多外围 CPU 能够同时执行多个工作，大幅晋升了计算机的算力和性能。例如，英特尔的酷睿 i9-13900K 处理器，采纳 24 外围 32 线程设计，时钟频率高达 5.8 GHz，性能十分强劲。
图形处理器（GPU）是计算机中的另一个重要组件，次要用于解决图形和视频。与中央处理器（CPU）不同，GPU 的并行计算能力更强，因而在某些利用中比 CPU 更具劣势。
GPU 通常位于计算机主板上独立的插槽中，并且通常由多个处理器外围和大量的显存组成。GPU 的次要性能是执行图形和视频解决工作，例如 3D 游戏、视频编解码、图形渲染等。
GPU 的算力通常由其外围数量、时钟频率、存储带宽等指标来掂量。与 CPU 不同，GPU 的外围数量通常是数百个，甚至上千个。存储带宽是 GPU 的显存和其余组件之间传输数据的速度，通常用 GB/s 示意。
CPU VS GPU
CPU 和 GPU 是计算机中的两个重要组件，它们各自具备不同的特点和劣势。
上面将从架构设计、计算能力、能耗和散热、价格和可用性、利用场景等方面来探讨 CPU 和 GPU 的比拟。
计算能力
形成 CPU 和 GPU 的组件是相似的：它们都蕴含管制单元、算术逻辑单元 (ALU)、高速缓存和 DRAM。次要区别在于 GPU 具备更小、更简略的管制单元、ALU 和缓存，而且数量很多。因而，尽管 CPU 能够解决任何工作，但 GPU 能够十分疾速地实现某些特定工作。GPU 的设计目标是为了实现高效的图形和视频解决、机器学习等利用。
举个形象的例子，你能够把 CPU 了解成为一个学识渊博的传授，而 GPU 是一群小学生，算 100 个小学生吧，只会做一些简略的计算。当初两者要做一个较量，看哪方先算完 100 道简略的加减算术题。毫无疑问，100 个小学生的速度是远远快于传授的。但如果要做一道高数题，那后果就是相同的，学识渊博的传授算完的时候，100 个小学生预计还在蒙圈中。这就是 CPU 和 GPU 在计算能力上的区别，这是由它们的架构决定的，CPU 能够执行任何程序，而 GPU 转为多任务而生，并发能力强。
能耗和散热
GPU 通常比 CPU 更加耗电和发热，因为 GPU 的处理器外围数量更多，须要更多的电力和散热零碎。因而，在设计计算机系统时须要思考散热和电源供给等因素。此外，GPU 通常须要额定的散热器和风扇来放弃温度和性能。
此外，GPU 通常比 CPU 更低廉，因为 GPU 的设计和制作老本较高。此外，GPU 的供应量也比 CPU 更少。
利用场景
CPU 通常用于解决大量的数据、执行简单的算法、解决多任务等简单利用。CPU 还能够用于运行各种操作系统和软件程序。GPU 则次要用于图形和视频解决、机器学习等须要大量并行计算的利用。
之前 NVIDIA 在加入一档节目时，演示了 GPU 和 CPU 的区别，大家能够看下这两个动态图。
△ CPU 绘画，图片来源于互联网侵删
△ GPU 绘画，图片来源于互联网侵删
当然，下面的两张图并不是说 GPU 比 CPU 厉害，事实上，CPU 和 GPU 各自具备不同的特点和劣势，抉择哪种设施取决于具体的利用场景和需要。在一些须要高并行计算能力的利用中，例如下面的绘画，GPU 通常比 CPU 更具劣势；而在一些单线程利用中，CPU 则具备更高的性能。因而，依据理论状况抉择适合的 CPU 和 GPU，能够实现最佳的性能和效率。
近期 AIGC 的大火，也让 GPU 再次火爆了起来。GPU 作为一种高效的并行计算设施，将来还可能在更多的新兴畛域失去广泛应用，例如：
- 主动驾驶：主动驾驶技术须要解决大量的视觉和传感器数据，并实时进行决策和管制。GPU 高效的计算和数据处理，为主动驾驶零碎提供弱小的计算能力和实时响应能力。
- 区块链技术：区块链技术须要解决大量的数据，并实现加密和解密操作。GPU 高效的数据处理和加密解密操作，为区块链技术提供高效的计算能力和平安保障。
- 虚拟现实和加强事实：VR 和 AR 须要实时渲染和解决大量的图像和视频数据。GPU 能够实现高效的图形处理和渲染操作，为虚拟现实和加强事实提供晦涩的图像和视频体验。
CPU 和 GPU 的演变历程经验了从单核心到多外围、从图形处理到通用计算、从高性能计算到 AI 计算的一直倒退和进化。这些技术的演进一直推动着计算机技术的提高和利用的翻新。随着技术的一直倒退，计算机算力将持续失去晋升，为各种利用场景提供更高效、更疾速的计算能力。最初，如果你对 AI 绘画感兴趣，能够依据咱们之前的教程《从 0 到 1，带你玩转 AI 绘画》来搭建本人的 AI 作图环境哦，画出难看的小姐姐不要太简略哦。