CPU是什么？GPU是什么？GPU与CPU的区别大揭秘 (cpu是什么gpu是什么)
编辑:rootadmin
无聊的时候看到一个CPU和GPU感觉长得好像，CPU与GPU一个字母之差，但是在实物上去相差很多。CPU是电脑的中央处理器，GPU是图形处理器。但有网友会问，到底CPU是什么？GPU是什么？GPU与CPU的区别有哪些？下面小编带大家走进CPU，走进GPU，来更多的了解一下GPU与CPU的区别。
GPU与CPU的区别图5 三、GPU与CPU的区别 CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又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。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。GPU与CPU的区别图6 1、CPU和GPU的架构不同GPU与CPU的区别图7 其中绿色的是计算单元，橙红色的是存储单元，橙电影的是控制单元。 GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线，但只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache。而CPU不仅被Cache占据了大量空间，而且还有有复杂的控制逻辑和诸多优化电路，相比之下计算能力只是CPU很小的一部分。GPU如何加快软件应用程序的运行速度 GPU加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到GPU，同时仍由CPU运行其余程序代码。从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快。GPU与CPU的区别图8GPU与CPU的区别图9 2、GPU与CPU性能比较 理解GPU和CPU之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成，而GPU则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心（专为同时处理多重任务而设计）组成的大规模并行计算架构。GPU与CPU的区别图 从上图可以看出：Cache,localmemory：CPU>GPUThreads(线程数):GPU>CPURegisters:GPU>CPU多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。SIMDUnit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内执行同一条指令):GPU>CPU。CPU基于低延时的设计：GPU与CPU的区别图 CPU有强大的ALU（算术运算单元）,它可以在很少的时钟周期内完成算术计算。 当今的CPU可以达到bit双精度。执行双精度浮点源算的加法和乘法只需要1～3个时钟周期。 CPU的时钟周期的频率是非常高的，达到1.～3gigahertz(千兆HZ,的9次方)。 大的缓存也可以降低延时。保存很多的数据放在缓存里面，当需要访问的这些数据，只要在之前访问过的，如今直接在缓存里面取即可。 复杂的逻辑控制单元。当程序含有多个分支的时候，它通过提供分支预测的能力来降低延时。 数据转发。当一些指令依赖前面的指令结果时，数据转发的逻辑控制单元决定这些指令在pipeline中的位置并且尽可能快的转发一个指令的结果给后续的指令。这些动作需要很多的对比电路单元和转发电路单元。GPU是基于大的吞吐量设计GPU与CPU的区别图 GPU的特点是有很多的ALU和很少的cache。缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的，这点和CPU不同，而是为thread提高服务的。如果有很多线程需要访问同一个相同的数据，缓存会合并这些访问，然后再去访问dram（因为需要访问的数据保存在dram中而不是cache里面），获取数据后cache会转发这个数据给对应的线程，这个时候是数据转发的角色。但是由于需要访问dram，自然会带来延时的问题。 GPU的控制单元（左边电影区域块）可以把多个的访问合并成少的访问。 GPU的虽然有dram延时，却有非常多的ALU和非常多的thread.为拉平衡内存延时的问题，可以充分利用多的ALU的特性达到一个非常大的吞吐量的效果。尽可能多的分配多的Threads。通常来看GPUALU会有非常重的pipeline就是因为这样。 所以与CPU擅长逻辑控制，串行的运算。和通用类型数据运算不同，GPU擅长的是大规模并发计算，这也正是密码pojie等所需要的。所以GPU除了图像处理，也越来越多的参与到计算当中来。 GPU的工作大部分就是这样，计算量大，但没什么技术含量，而且要重复很多很多次。 总而言之，CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同，所以设计上有不小的区别。什么类型的程序适合在GPU上运行？ （1）计算密集型的程序。 所谓计算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比，读内存的延迟大概是几百个时钟周期；读硬盘的速度就不说了，即便是SSD,也实在是太慢了。 （2）易于并行的程序。 GPU其实是一种SIMD(SingleInstructionMultipleData)架构，他有成百上千个核，每一个核在同一时间最好能做同样的事情。 CPU会利用较高的主频、cache、分支预测等技术，使处理每条指令所需的时间尽可能少，从而减低具有复杂跳转分支程序执行所需的时间。GPU则通过数量丧心病狂的流处理器实现大量线程并行，使同时走一条指令的数据变多，从而提高数据的吞吐量。 通过以上介绍，想必大家对CPU和GPU有个更多的了解，都知道GPU与CPU的区别了吧。简单的说就是，一个是通用计算，一个是专用计算。CPU主要负责*作*和应用程序，GPU主要负责跟显示相关的数据处理，GPU的活CPU一般都可以干，但是效率低下，现在也有GPGPU，可以干点CPU的活。 我是《家电维修》技术的编辑：晨洋宝贝，主要负责”软件“”硬件“栏目的编辑工作，想参与”软件“”硬件“这两个栏目的朋友，维修，或发邮件，邮箱：zll@chinafix**，谢谢！
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GPU与CPU的区别图1 一、CPU是什么？ CPU全称CentralProcessingUnit中文名：中央处理器 CPU一般由逻辑运算单元、控制单元和存储单元组成。在逻辑运算和控制单元中包括一些寄存器，这些寄存器用于CPU在处理数据过程中数据的暂时保存。GPU与CPU的区别图2 CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，每个核都有足够大的缓存；CPU有足够多的数字和逻辑运算单元，并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件。CPU拥有超强的逻辑能力。CPU擅长处理具有复杂计算步骤和复杂数据依赖的计算任务，如分布式计算，数据压缩，人工智能，物理模拟，以及其他很多很多计算任务等。GPU与CPU的区别图3 二、GPU是什么？ GPU全称GraphicProcessingUnit中文名为：图形处理器 GPU能够从硬件上支持T&L（TransformandLighting，多边形转换与光源处理）的显示芯片，因为T&L是3D渲染中的一个重要部分，其作用是计算多边形的3D位置和处理动态光线效果，也可以称为“几何处理”。一个好的T&L单元，可以提供细致的3D物体和高级的光线特效；只不过大多数PC中，T&L的大部分运算是交由CPU处理的(这也就是所谓的软件T&L)，由于CPU的任务繁多，除了T&L之外，还要做内存管理、输入响应等非3D图形处理工作，因此在实际运算的时候性能会大打折扣，常常出现显卡等待CPU数据的情况，其运算速度远跟不上复杂三维游戏的要求。即使CPU的工作频率超过3GHz或更高，对它的帮助也不大，由于这是PC本身设计造成的问题，与CPU的速度无太大关系。GPU与CPU的区别图4 GPU是作为一个附属型处理器出现存在的，它主要处理计算机中与图形计算有关的工作。 GPU的核数远超CPU，被称为众核，但每个核拥有的缓存大小相对小。GPU的数字逻辑运算单元也少而简单(GPU初始时在浮点计算上一直弱于CPU)。gpu拥有超高的运算速度。GPU擅长于图像处理，所以gpu主要是用在图像、*游戏等领域。GPU的功耗远远超过CPU。GPU与CPU的区别图5 三、GPU与CPU的区别 CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又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。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。GPU与CPU的区别图6 1、CPU和GPU的架构不同GPU与CPU的区别图7 其中绿色的是计算单元，橙红色的是存储单元，橙电影的是控制单元。 GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线，但只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache。而CPU不仅被Cache占据了大量空间，而且还有有复杂的控制逻辑和诸多优化电路，相比之下计算能力只是CPU很小的一部分。GPU如何加快软件应用程序的运行速度 GPU加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到GPU，同时仍由CPU运行其余程序代码。从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快。GPU与CPU的区别图8GPU与CPU的区别图9 2、GPU与CPU性能比较 理解GPU和CPU之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成，而GPU则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心（专为同时处理多重任务而设计）组成的大规模并行计算架构。GPU与CPU的区别图 从上图可以看出：Cache,localmemory：CPU>GPUThreads(线程数):GPU>CPURegisters:GPU>CPU多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。SIMDUnit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内执行同一条指令):GPU>CPU。CPU基于低延时的设计：GPU与CPU的区别图 CPU有强大的ALU（算术运算单元）,它可以在很少的时钟周期内完成算术计算。 当今的CPU可以达到bit双精度。执行双精度浮点源算的加法和乘法只需要1～3个时钟周期。 CPU的时钟周期的频率是非常高的，达到1.～3gigahertz(千兆HZ,的9次方)。 大的缓存也可以降低延时。保存很多的数据放在缓存里面，当需要访问的这些数据，只要在之前访问过的，如今直接在缓存里面取即可。 复杂的逻辑控制单元。当程序含有多个分支的时候，它通过提供分支预测的能力来降低延时。 数据转发。当一些指令依赖前面的指令结果时，数据转发的逻辑控制单元决定这些指令在pipeline中的位置并且尽可能快的转发一个指令的结果给后续的指令。这些动作需要很多的对比电路单元和转发电路单元。GPU是基于大的吞吐量设计GPU与CPU的区别图 GPU的特点是有很多的ALU和很少的cache。缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的，这点和CPU不同，而是为thread提高服务的。如果有很多线程需要访问同一个相同的数据，缓存会合并这些访问，然后再去访问dram（因为需要访问的数据保存在dram中而不是cache里面），获取数据后cache会转发这个数据给对应的线程，这个时候是数据转发的角色。但是由于需要访问dram，自然会带来延时的问题。 GPU的控制单元（左边电影区域块）可以把多个的访问合并成少的访问。 GPU的虽然有dram延时，却有非常多的ALU和非常多的thread.为拉平衡内存延时的问题，可以充分利用多的ALU的特性达到一个非常大的吞吐量的效果。尽可能多的分配多的Threads。通常来看GPUALU会有非常重的pipeline就是因为这样。 所以与CPU擅长逻辑控制，串行的运算。和通用类型数据运算不同，GPU擅长的是大规模并发计算，这也正是密码pojie等所需要的。所以GPU除了图像处理，也越来越多的参与到计算当中来。 GPU的工作大部分就是这样，计算量大，但没什么技术含量，而且要重复很多很多次。 总而言之，CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同，所以设计上有不小的区别。什么类型的程序适合在GPU上运行？ （1）计算密集型的程序。 所谓计算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比，读内存的延迟大概是几百个时钟周期；读硬盘的速度就不说了，即便是SSD,也实在是太慢了。 （2）易于并行的程序。 GPU其实是一种SIMD(SingleInstructionMultipleData)架构，他有成百上千个核，每一个核在同一时间最好能做同样的事情。 CPU会利用较高的主频、cache、分支预测等技术，使处理每条指令所需的时间尽可能少，从而减低具有复杂跳转分支程序执行所需的时间。GPU则通过数量丧心病狂的流处理器实现大量线程并行，使同时走一条指令的数据变多，从而提高数据的吞吐量。 通过以上介绍，想必大家对CPU和GPU有个更多的了解，都知道GPU与CPU的区别了吧。简单的说就是，一个是通用计算，一个是专用计算。CPU主要负责*作*和应用程序，GPU主要负责跟显示相关的数据处理，GPU的活CPU一般都可以干，但是效率低下，现在也有GPGPU，可以干点CPU的活。 我是《家电维修》技术的编辑：晨洋宝贝，主要负责”软件“”硬件“栏目的编辑工作，想参与”软件“”硬件“这两个栏目的朋友，维修，或发邮件，邮箱：zll@chinafix**，谢谢！ 
