GPU图形处理器与CPU区别

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。GPU通用计算技术发展已经引起业界不少的关注，事实也证明在浮点运算、并行计算等部分计算方面，GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能。

为什么CPU与GPU不同，要做得很通用。CPU需要同时很好的支持并行和串行操作，需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要支持复杂通用的逻辑判断，这样会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂，计算单元的比重被降低了。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。因此GPU的芯片比CPU芯片简单很多。

举个例子，假设有一堆相同的加减乘除计算任务需要处理，那把这个任务交给一堆（几十个）小学生就可以了，这里小学生类似于GPU的计算单元，而对一些复杂的逻辑推理等问题，比如公式推导、科技文章写作等高度逻辑化的任务，交给小学生显然不合适，这时大学教授更适合，这里的大学教授就是CPU的计算单元了，大学教授当然能处理加减乘除的问题，单个教授计算加减乘除比单个小学生计算速度更快，但是成本显然高很多。

下图对CPU与GPU中的逻辑架构进行了对比。其中Control是控制器、ALU算术逻辑单元、Cache是cpu内部缓存、DRAM就是内存。可以看到GPU设计者将更多的晶体管用作执行单元，而不是像CPU那样用作复杂的控制单元和缓存。从实际来看，CPU芯片空间的5%是ALU，而GPU空间的40%是ALU。这也是导致GPU计算能力超强的原因。

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