CPU（中央處理單元）與GPU（圖形處理單元）協(xié)同工作，以增加應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)吞吐量和并發(fā)計算數(shù)量。GPU最初設(shè)計用于為計算機(jī)圖形和視頻游戲機(jī)創(chuàng)建圖像，但自2010年初以來，GPU也可用于加速涉及海量數(shù)據(jù)的計算。

CPU永遠(yuǎn)無法被GPU完全取代：GPU通過允許應(yīng)用程序中的重復(fù)計算并行運行而主程序繼續(xù)在CPU上運行來補(bǔ)充CPU架構(gòu)。CPU可以被認(rèn)為是整個系統(tǒng)的任務(wù)主管，協(xié)調(diào)范圍廣泛的通用計算任務(wù)，而 GPU 執(zhí)行范圍更小的更專業(yè)的任務(wù)（通常是數(shù)學(xué)）。與CPU相比，GPU 可以利用并行的強(qiáng)大功能在相同的時間內(nèi)完成更多的工作。

CPU和GPU架構(gòu)之間的主要區(qū)別在于：

1、CPU旨在快速處理各種任務(wù)（以CPU時鐘速度衡量），但在可運行的任務(wù)的并發(fā)性方面受到限制，GPU 旨在同時快速渲染高分辨率圖像和視頻。

2、由于GPU可以對多組數(shù)據(jù)進(jìn)行并行運算，因此它們也常用于機(jī)器學(xué)習(xí)和科學(xué)計算等非圖形任務(wù)。GPU設(shè)計有數(shù)千個同時運行的處理器內(nèi)核，可實現(xiàn)大規(guī)模并行處理，其中每個內(nèi)核都專注于進(jìn)行高效計算。

由于大規(guī)模并行性，GPU 處理數(shù)據(jù)的速度比CPU快幾個數(shù)量級，但 GPU的通用性不如CPU。CPU 具有龐大而廣泛的指令集，可以管理計算機(jī)的每個輸入和輸出，這是GPU無法做到的。在服務(wù)器環(huán)境中，可能有24到48個非?？斓腃PU內(nèi)核。向同一臺服務(wù)器添加4到8個GPU可以提供多達(dá)40,000個額外的內(nèi)核。雖然單個CPU內(nèi)核比單個GPU內(nèi)核更快（以CPU時鐘速度衡量）和更智能（以可用指令集衡量），但GPU內(nèi)核的絕對數(shù)量和它們提供的大量并行性不僅僅是單一的-核心時鐘速度差異和有限的指令集。

3、GPU最適合重復(fù)性和高度并行的計算任務(wù)。除了視頻渲染之外，GPU 在機(jī)器學(xué)習(xí)、金融模擬和風(fēng)險建模以及許多其他類型的科學(xué)計算方面也表現(xiàn)出色。雖然在過去幾年中，GPU 用于挖掘比特幣或以太坊等加密貨幣，但 GPU 通常不再大規(guī)模使用，取而代之的是現(xiàn)場可編程網(wǎng)格陣列 (FPGA) 等專用硬件，然后是專用集成電路 (ASIC)。

以上就是cpu與gpu的區(qū)別。