如果您以前使用過計算機，您可能遇到過關于 GPU 與 CPU 的討論。這兩個術語有什么區別，哪個更好？計算機依靠 GPU 和 CPU 來執行不同的功能，有時兩者相互補充。
本文將定義 GPU 和 CPU，并概述它們的優缺點。我們還將概述兩者如何協同工作以執行各種計算機功能。
一、什么是圖形處理單元（GPU)?
GPU 是一種計算機處理器，可根據給定的數學計算執行圖形和成像任務。如果您在計算機、平板電腦或智能手機上查看任何圖像或圖形，GPU 將對此負責。盡管大多數計算機都帶有3D 圖形，但它們需要 GPU 的功能才能更快更好地處理這些圖形。
GPU 在視頻編輯過程中也很重要，因為它允許人們在不影響其他計算機進程的情況下處理復雜的動畫。為確保您計算機的 CPU 不會變慢，GPU 使用“并行處理”功能，多個處理器同時處理任務的不同部分。
二、什么是中央處理器(CPU)？
CPU 也稱為“中央處理器”或“微處理器”，是負責大多數處理活動的計算機單元。CPU 根據來自硬件和軟件的特定計算機指令工作，以提供所需的結果（輸出）。它被寬泛地稱為計算機的“大腦”，因為它執行復雜的數學計算以有效地處理不同的任務。
CPU 在 ALU（算術邏輯單元）和 CU（控制單元）的幫助下高效地執行其功能。控制單元管理所有處理操作，而 ALU 執行所有數學和邏輯功能。除了 ALU 和 CU 之外，CPU 還與主存儲器同時工作，為特定任務獲取指令并存儲結果。
三、GPU與CPU有何區別？
雖然人們有時會把 GPU 和 CPU 理解為同一個東西，但兩者是不同的。下面是一個比較表，概述了 GPU 和 CPU 之間的差異。
GPU VS CPU
四、GPU的優點和缺點
GPU的優勢：
- 高數據吞吐量，因為它包含 100 個內核，可同時處理同一任務的不同部分。
- 通過并行計算執行大量計算。
- 具有很高的計算能力，可用于比特幣挖礦。
- 在生成深度學習算法時在機器學習中很有用。
- GPU 適用于數據科學領域的分析程序。
- GPU的缺點：
- 它被認為比 CPU 更昂貴。
- 它不適合多任務處理，因此不適合通用計算。
- 由于其有限的功能和復雜性，它很難處理復雜的任務。
五、CPU的優點和缺點
CPU具有以下優點：
- 具有高度的靈活性來處理各種任務。
- 由于其高上下文能力，優于 GPU。
- 它可以訪問大內存空間，可以并發處理更多任務。
- 在執行復雜的計算任務時具有很高的精度。
- 它具有成本效益且易于獲得。
中央處理器的缺點：
- 不擅長并行處理；因此無法處理需要數百萬個類似操作的大型任務。
- CPU 的發展也很緩慢。
- 與所有系統或軟件不兼容，即用于 x86 Intel 處理器的應用程序不能在 ARM 處理器上運行。
六、GPU和CPU如何協同工作？
CPU 和 GPU 協同工作以提高給定應用程序的數據吞吐量和并發計算。盡管 GPU 最初僅支持計算機圖像和圖形，但您也可以使用它來提高需要大量數據的 CPU 速度。GPU 可以通過并行運行重復計算來補充 CPU 架構，而其余活動則在 CPU 上串行運行。
這反過來又提高了 CPU 的處理速度。此外，GPU 和 CPU 協同工作，因為前者運行專門的數學任務，而后者協調計算機中同時運行的各種活動。由于 GPU 支持并行性，它可以幫助 CPU 在同一時間范圍內執行更多任務。
本文比較了 GPU 與 CPU 并概述了它們的區別。GPU 適合并行處理，而 CPU 非常適合串行處理。雖然兩者執行不同的功能，但它們也可以協同工作以達到提高計算機整體性能的相同目的。
GPU 可以通過承擔額外的任務并以并行方式處理它們來幫助提高 CPU 的性能，從而節省時間和資源。CPU 的主要優點是它在處理各種任務時具有高度的靈活性，而 GPU 具有很高的數據吞
