在當今的應用程序中，GPU變得越來越重要。

我們所有人對GPU都有一點了解，因為手機和計算機中都有GPU。

為了增進大家對GPU的了解，本文將討論GPU和CPU，以了解誰具有更大的優勢。

此外，編輯器還將介紹GPU加速的原理。

如果您對GPU感興趣，則不妨繼續閱讀。

1. GPU和CPU更強或更弱？ GPU無法替換CPU，類似地，CPU也無法替換GPU。

如果從視覺上理解它，GPU就像一群螞蟻，這些螞蟻在做相同的事情，而CPU就像猴子，這只猴子在做各種不同的事情。

從根本上說，CPU和GPU具有不同的用途，不同的關注點并且還具有不同的性能特征。

在某些任務中，CPU的執行速度更快；在其他任務中，GPU的性能可能更好。

當您需要對大量數據執行相同的操作時，GPU更適合；當您需要對相同數據進行大量操作時，CPU恰到好處。

但是，在實際應用中，后一種情況更多，即CPU更靈活，能夠執行更多任務。

GPU可以做什么？ GPU可以幫助圖形和大規模矩陣操作，例如機器學習算法，挖掘和暴力破解密碼。

簡而言之，CPU擅長諸如分支預測之類的復雜操作，而GPU擅長于對大量數據執行簡單的操作。

一種是復雜的工作，另一種是很多并行的工作。

實際上，GPU可以看作是專用CPU，專為單指令處理大型數據而設計，這些數據都執行相同的操作。

知道處理一個大數據塊比一個接一個地處理更有效，并且執行指令的開銷將大大減少，因為處理大數據塊意味著需要更多的晶體管并行工作。

現在，旗艦圖形卡已超過數百億。

晶體管。

對于CPU，其目的是盡快對單個數據執行一條指令。

由于只需要使用一條數據指令，因此所需的晶體管數量要少得多。

目前，主流臺式機CPU晶體管的數量都在10億以下，與頂級GPU相比，相差十倍以上，但它需要更大的指令集，更復雜的ALU（算術邏輯單元），更好的分支預測和更好的虛擬化體系結構。

，更低的延遲等。

此外，就像為x86處理器編寫的操作系統Windows一樣，它需要執行的任務在CPU上肯定更加高效。

您認為每個線程的任務都不相同，并且基本上很難并行化。

無法充分利用GPU的優勢。

因此，可以預見的是，將來隨著CPU進一步增強處理數據塊的能力，我們將看到CPU與GPU架構之間的集成，并且隨著制造技術的進步和芯片的縮小，GPU可以也接受更復雜的指導。

二，GPU加速原理GPU啟動后，其包含的處理單元比CPU多，而更大的帶寬使其能夠在多媒體處理過程中發揮更大的效率。

例如：當前的頂級CPU只有4核或6核，并且模擬了8或12個處理線程來執行計算，但是普通GPU包含成百上千個處理單元，而高端GPU甚至更多。

對于多媒體計算中的大量重復過程，它具有自然的優勢。

下圖顯示了CPU和GPU架構的比較。

在硬件設計方面，CPU由幾個針對順序串行處理進行了優化的內核組成。

另一方面，GPU由數千個更小，更高效的內核組成，這些內核旨在同時處理多個任務。

通過上圖，我們可以輕松理解串行操作和并行操作之間的區別。

傳統的串行編程軟件具有以下特征：它必須在具有單個中央處理器（CPU）的單臺計算機上運行；一個問題被分解為一系列離散的指令；指令必須一個接一個地執行；任何時候都只能執行一條指令。

并行計算已經改善了許多重要的細節：它需要使用多個處理器來運行；一個問題可以分解成可以同時解決的離散指令；每個部分又細分為一系列說明；問題的每個部分都可以在處理器上同時執行。

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