计算机的发展离不开处理器，现在市场上主流的计算有关的设备都会有自己的控制器，本文主要针对GPU和CPU相关知识展开，主要从概述，特点以及对比不同等方面进行阐述。希望能更好的帮助到各位理解相关知识。究竟GPU和CPU有何不同，各自有怎样的重要作用?

GPU的使用正在3D视频游戏领域之外迅速扩展，并为企业和工业应用提供了众多好处。随着深度学习在工业4.0革命中占据中心地位，GPU和x86 CPU制造商确保解决方案的开发人员在为其产品选择合适的芯片时不受选择范围的限制。因此，让我们回顾一下GPU可以做什么，而CPU可以做什么，反之亦然，以及它们如何使机器人外科医生，加密货币，智能工厂和自动驾驶汽车完美结合。

CPU –多任务 “全能” 家伙。

通常将计算机的中央处理单元(CPU)称为其大脑，其中所有处理和多任务处理均会发生。它是定义PC中可用的计算能力的硬件平台的最主要部分。

CPU是通用处理器。它们是为运行不同类型的应用程序而构建的，可同时快速执行随机任务。他们可以同时播放视频，在浏览器上显示信息，进行网络通话，通过电子邮件接收大型附件。对于大多数用例，包括不需要3D渲染的高清视频或实时高清图像处理，现代多核x86 CPU是最受欢迎的选择。

现代通用x86计算处理器将图形处理功能集成到CPU中，以支持非可视视频应用程序，包括AI驱动的视频识别应用程序，例如面部识别，车牌读取，入侵检测，大型动物检测，车辆分类，客户统计识别。

GPU – 图形处理器”。是计算机系统中，负责图像处理的一部分。

图形处理单元(GPU)是专用的微处理器，最初主要用于渲染游戏的3D图形，但现在正被考虑用于更广泛的应用程序。GPU被设计为重复执行特定的计算任务，例如简单的数学运算，称为并行计算。例如，当处理图形数据时，GPU能够使用其并行计算算法来查看相同任务的小块中的大型任务，这些任务可以一次执行。GPU进行浮点数的第一次乘法可能要比CPU长一点，但计算一百万次所花费的时间要少得多。这使GPU可以加速为图形显示实时构建3D图像的速度。

自从深度学习技术出现以来，GPU在下一代网络基础架构中变得更加重要。研究表明，在训练深度学习神经网络时，GPU的速度可以比标准CPU快250倍。通用GPU通过在企业网络计算中提供并行计算功能来补充CPU，比特币数据挖掘就是这样的例子。

GPU和CPU两者有什么差异

核心差异

CPU和GPU都包含内核，但是它们包含的内核数量却相差很大。典型的CPU将具有多个具有大量缓存的处理内核，这些缓存将使多个任务能够同时执行，但是GPU提供了数百个内核，可以一次处理多个数据线程，因此可以为它们分配不同的计算功能。在同一系统中，

图形处理单元和中央处理单元之间速度上的关键差异取决于它们要执行的功能。尽管CPU可以非常快速地访问RAM中的内存，但它们无法一次传输大量数据。另一方面，GPU在计算第一个并行任务时具有更高的延迟，但是使用其数十个内核和内部GPU时钟，当立即处理1000个并行计算任务时，不会遇到存储瓶颈。对于3D Deep以及大规模固定功能块计算非常有用。

向加速计算打个招呼

加速计算的概念侧重于GPU和CPU的结合使用，以通过深度学习增强应用程序。

GPU加速计算的工作方式是将应用程序中一些计算量较大的固定功能部分卸载到GPU，而其余应用程序代码则继续在CPU内运行。

并非所有的图像处理AI应用程序都需要GPU，因为最新一代的高端四核x86 CPU提供了强大的边缘计算平台，可以在本地处理实时图形数据，将过滤后的数据和分析发送到云，并非常高效地接收操作命令。但是，由GPU和CPU组成的混合网络基础架构的发展是向高性能计算的飞跃。

加速计算最常在高性能计算操作中找到，并且预计将彻底改变包括无人机，机器人技术，人工智能和自动驾驶汽车在内的当前和未来技术。随着尖端技术的采用和部署的增加，对更多处理能力的需求也在不断增加。尽管x86 CPU是软件定义的一切的构建块，但GPU却将梦想中的技术推向了工业化领域。两者携手打造加速计算的未来，创造新的可能性。以上就是GPU和CPU相关知识，相信专业相关的人员对此会有更加深刻的认识。