CPU 和 GPU 处理器在计算机系统中擅长不同的事情。CPU 更适合专注于执行单个任务，而 GPU 更适合同时计算复杂的数据集。以下是 CPU 和 GPU 不同的更多方式。
1. 计算中的预期功能
CPU指的是中央处理器。CPU 是对所有现代计算系统都至关重要的通用处理器，因为它执行计算机及其操作系统有效运行所需的命令和进程。因此，它通常被称为计算机的大脑。
如前所述，CPU 包括算术逻辑单元 (ALU)、控制单元 (CU) 和存储器。控制单元管理数据流，而 ALU 对内存提供的数据执行逻辑和算术运算。CPU 决定了程序运行的速度。
GPU是指图形处理单元，也称为视频卡或图形卡。GPU 是专门为处理图形数据而设计和优化的处理器。因此，将图像等数据从一种图形格式转换为另一种图形格式。它还可以通过创建 2D 或 3D 图像来渲染图像，这在3D 打印工作流程中被广泛使用。
2、运营重点
CPU 专注于低延迟。具有低延迟的计算机通常经过优化，可以以最小的延迟处理大量指令或数据传输。在 CPU 中，延迟是指设备发出请求与 CPU 完成请求之间的时间延迟，该延迟以时钟周期为单位进行测量。
由于高速缓存未命中和未对齐，CPU 中的延迟级别可能会增加。通常，高延迟与增加的网页加载时间和应用程序故障有关。
相比之下，GPU 侧重于高吞吐量。吞吐量是指当每条指令的操作数独立于前面的指令时，每个时钟周期可以执行的相似指令的最大数量。内存带宽限制、算法分支发散和内存访问延迟可能导致低吞吐量。
3、操作功能
CPU 执行四个主要功能——获取、解码、执行和写回：
Fetch是指CPU从程序存储器中接收指令的操作。
译码是指通过指令译码器对指令进行转换，以确定还需要CPU的哪些其他部分进行处理。
执行是指完成指令。
回写是指将数据复制到更高级别的缓存或内存的缓存技术。
GPU 的主要功能是管理和提高视频和图形性能。它具有纹理贴图、硬件覆盖、解码运动图像专家组 (MPEG) 文件和数字输出到屏幕监视器等功能。这些旨在减少工作量并生成更快的图形。GPU 还执行与 3D 和浮点运算相关的计算。
4. 核心的使用
现代 CPU 有 2 到 18 个强大的内核，每个内核都可以在同时工作时执行不同的工作。通过称为同时多线程处理的过程，可以将核心拆分为称为线程的虚拟核心。例如，具有四个内核的 CPU 可以拆分为提供八个线程。
CPU 的效率随着内核数量的增加而增加，因为它可以同时运行更多的程序并处理范围广泛的任务。因此，CPU 内核针对串行计算和运行数据库管理系统 (DBMS) 进行了优化。
GPU 内核在串行计算方面比 CPU 慢，但在并行计算方面要快得多，因为它们有数千个最适合并行工作负载的较弱内核。GPU 内核是用于处理图形操作的专用处理器。
5.串行和并行指令处理
在串行处理中，一次执行单个任务，而在并行处理中，同时执行多个任务。
在串行处理中，每个任务都使用相同的平均时间完成。使用先进先出 (FIFO) 技术完成指令。CPU 更适合串行指令处理，因为它们可以使用单个内核在完成另一个任务后执行一个任务。程序计数器确定指令的执行顺序。
同时，任务被拆分到多个处理器中并行处理，以减少运行程序的时间。GPU更适合并行指令处理。GPU 的架构允许它们同时跨数据流执行大量计算。因此，提高了计算机系统的速度。并行处理旨在提高计算机系统的计算速度并增加其吞吐量。
6. 多功能性和与其他组件的交互
与 GPU 相比，CPU 更加通用。它具有更广泛的指令范围，可以执行许多任务。在执行指令时，CPU 还与更多计算机组件交互，例如 RAM、ROM、基本输入/输出系统 (BIOS)和输入/输出 (I/O) 端口。
相比之下，GPU 只能接收有限的指令集，只能执行与图形相关的任务。GPU 在执行指令时与较少的计算机组件交互。通常，GPU 在确定如何在屏幕上显示像素时只需要与显示和内存单元交互。
七、任务的执行
尽管速度相对较慢，但 CPU 可以处理大多数消费级任务，甚至是复杂的任务。CPU 还可以处理图形操作任务，但效率会大大降低。然而，由于任务的复杂性，CPU 在 3D 渲染方面优于 GPU。此外，CPU 具有更大的内存容量，因此用户可以在不影响性能的情况下快速扩展至 64GB。
GPU 主要是增强图像和渲染图形，速度明显快于 CPU。将 GPU 与高端计算机组件相结合，渲染图形的速度比 CPU 快 100 倍。尽管速度很快，但 GPU 通常设计用于执行简单和不复杂的任务。此外，GPU 的显卡内存有限，最高可达 12GB，无法堆叠并且无法在不导致性能下降和瓶颈的情况下轻松扩展。
8. 硬件限制
由于硬件限制，CPU 制造商面临重大障碍。1965 年，摩尔定律基于对历史趋势的观察和预测而诞生，为现代数字革命奠定了基础。该定律指出，硅芯片上的晶体管数量每两年翻一番，而计算机的成本则减半。然而，57 年后，他的观察可能已接近尾声。今天，可以添加到一块硅上的晶体管数量是有限的。尽管如此，制造商已设法使用分布式计算、量子计算机和硅替代品来克服这些硬件限制。
另一方面，GPU 制造商目前没有面临硬件限制。Huang 定律观察到 GPU 的进步速度比 CPU 快得多。它还指出，GPU 的性能每两年翻一番。
9. API 限制
应用程序编程接口 (API)是一种软件接口，它为计算机程序提供了一种相互通信的方式。CPU 制造商对其 CPU 没有 API 限制。数据 API 可与 CPU 无缝协作，而不会限制功能。但是，GPU 的图形 API 有限；这些也很难调试，进一步限制了它们的应用。
OpenCL 和计算统一设备架构 (CUDA) 是最流行的 GPU 图形渲染 API。OpenCL 是一种开源 API，适用于 AMD GPU 硬件，但在 Nvidia 硬件上运行速度非常慢。CUDA 是 Nvidia 拥有的专有 API，并针对与 Nvidia GPU 一起使用进行了优化。然而，CUDA用户在其生态系统中的特殊性设计使得未来很难改变。
10.上下文切换延迟
上下文切换延迟是指处理单元执行进程所花费的时间。当发出带有指令的请求时，将自动启动依赖链，其中一个进程依赖于前一个进程，直到请求得到满足。由于将信息存储在寄存器中，CPU 在多个线程之间的切换速度较慢。相反，GPU 任务是同时执行的。这意味着没有 warp 间上下文切换，寄存器必须保存到内存并恢复。
11.缓存方法
CPU 使用缓存有效地从内存中检索数据以节省时间和能源。高速缓存是更小、更快的内存，更靠近（通常嵌入）CPU，用于存储来自频繁使用的主内存位置的数据副本。CPU 缓存由多个级别组成，通常最高为 3 级，有时为 4 级。每个级别根据访问频率决定是否应保留或删除特定内存。现代 CPU 自动执行缓存管理。
值得注意的是，GPU 的本地内存结构与 CPU 类似。但是，GPU 内存具有非统一的内存访问架构，允许程序员选择保留哪些内存以及从 GPU 内存中删除哪些内存。这样可以实现更好的内存优化。
总结
中央处理器 (CPU) 和图形处理器 (GPU) 是 PC 和大型机中最关键的两个组件，没有它们现代计算就无法运行。该领域的大多数进步——从人工智能和超级计算机到预测分析——都依赖于这两个基础构建块。通过了解 CPU 和 GPU 之间的差异，个人高级用户和 IT 决策者可以更好地利用他们的基础架构和端点环境来获得更好的结果。
