CPU和GPU是什么意思？详细带你了解CPU和GPU的区别差异

CPU是计算机的中央处理单元，以最小的延迟执行算术和逻辑运算。相比之下，GPU是一种嵌入式或外部图形处理单元，可以执行浮点运算以渲染高分辨率图像和视频中的多边形坐标。

与此同时，在服务器（包括云服务器）性能领域，人们普遍认为CPU和GPU都发挥着不可或缺的作用。然而，对于哪种组件更适合特定设备的问题，人们常常感到困惑。虽然CPU和GPU确实是不同的服务器处理器，但它们也具有某些协作领域。

更重要的是，当今的嵌入式系统还可以根据所需的功能和系统要求合并各种不同处理器类型，设计工程师可以从FGPA、GPU和常用的CPU中进行选择，以允许系统处理信息并执行计算和不同的任务。其中，CPU和GPU通常在嵌入式系统中用作嵌入式处理器来优化系统性能。那么， CPU和GPU之间究竟有哪些区别差异？一起来看看吧。

CPU的定义

CPU（处理器）是任何计算机系统的中央操作枢纽，它控制着计算机的整体功能，因此被称为计算机的“大脑”。CPU作为核心部件，负责解释和执行指令。

这些指令与输入/输出系统、逻辑和算术单元以及存储系统有关。它与计算机系统中的其它组件（例如算术逻辑单元、控制单元和寄存器）一起工作来完成这些任务。可以肯定地说，CPU是任何计算机系统中的重要组件。

需要注意的是，CPU与内存不同，内存是临时信息存储的地方。此外，它与图形芯片不同，因为CPU创建屏幕上显示的视频和3D图像，并使用图形处理单元（GPU）技术构建。

CPU几乎存在于所有消费设备中，例如智能手表、计算机和恒温器。作为任何小工具的主要操作中心，它们负责执行和处理指令。

工作原理

CPU是具有多个内核、寄存器、高速缓存、存储单元和CPU时钟的集成电路。CPU通过解释和执行从其内存单元获取的指令来工作。执行取出的指令，并将指令存储在内存中：

此过程称为指令周期，简单可以概述为：获取-解码-执行周期。

所有输入信息都从主存储器传输到算术逻辑单元（ALU）进行处理，其中包括四种基本算术运算——加法、减法、乘法和除法——以及某些逻辑运算。其中包括数据比较和问题解决或基于预设决策标准的可行替代方案。

主要特性

以下是CPU的主要特性：

• 同一芯片中嵌入多个内核：现代PC使用多核处理器，每个核心在功能上都与其它核心相同，而且每个核心都有自己的缓存，但必要时可以与其它核心交互。AMD加速处理单元（APU）技术的GPU核心在数学运算的某些方面优于传统核心。然而，GPU和CPU在功能上是不同的，稍后会说到。
• 与其他组件通信并调节资源分配的能力：CPU是更大平台的组件，它们必须与外部世界互动。它使用数据总线（数据承载电路）与主板上的芯片组进行交互，这种传输的速率称为带宽。
• 使用少量内置内存：高速缓存是指直接集成到CPU核心中的少量快速内存。1级（L1）缓存比2级（L2）更快，但范围较小。某些CPU包含通常由许多CPU核心共享的第三级。请注意，该存储器与随机存取存储器（RAM）不同。
• 以赫兹为单位的速度测量：通常情况下，处理器性能以MHz（兆赫）或 GHz（千兆赫）为单位测量。该数字表示CPU内部时钟的频率（以每秒周期为单位）。2.5GHz处理器的时钟每秒运行25亿次。
• IPC中的效率测量：效率或CPU在每个时钟周期内可以执行的工作量与速度一样重要。IPC（即每周期指令数）是用于量化CPU性能的常用缩写。当然，必须认识到IPC不是静态的，因为它根据正在运行的应用程序而变化。

总之，CPU单元是执行许多活动的通用处理器。相比之下，GPU（图形处理单元）是一种具有更强数学计算能力的专用处理器，非常适合计算机图形和机器学习活动。

优缺点

CPU主要优点是它们是计算机基本功能所必需的，这意味着它们可以在计算机上执行许多常规操作。此外，CPU还以低延迟而闻名，它们尽可能快地处理数据并执行任务。这也代表着CPU经过优化，可以几乎没有延迟地执行任务。

至于缺点，由于CPU是通用处理器，这意味着它不专门用于任何操作或功能。

GPU的定义

图形处理单元，简称GPU，它是一种可以在电子设备上显示图形的电路或芯片，最初是为了帮助在显示设备上渲染图像而发明的。从机械上来看，GPU与CPU非常相似，因为它由许多相同的组件组成，例如算术逻辑单元、控制单元、缓存等。与CPU 一样，GPU完成通过使用其组件执行指令周期来执行提供结果所需的计算。

但不同的是，GPU由数千个轻量级核心组成，这些核心专为简单的整数或浮点计算而设计。它通过一种称为并行处理的方法进行操作，可以跨多个处理单元同时处理多组数据。因此，GPU针对高吞吐量进行了优化，这点要比CPU好很多。

目前GPU主要有两种类型，分别是：

• 集成图形处理单元：集成GPU集成到计算机主板中，从而实现紧凑、轻便且节能的笔记本电脑。它们适用于游戏、基本视频编辑和照片编辑。
• 离散图形处理单元：离散GPU是插入计算机中的独立组件。它们比集成GPU更大、更依赖能源，但非常适合密集视频和图片编辑、图形设计和游戏。此外，它们还大量用于企业运营和科学研究。 

NVIDIA的GeForce 256是第一个广泛使用的GPU，它是专门为实时图形、需要大量算术运算和高内存带宽的应用程序而设计的CPU。随着实时图形的发展，GPU变得可编程。

最先进的GPU芯片推动现代超级计算机的发展，并成为深度学习的主要基础。并且它还为各种自动驾驶车辆、机器人和智能相机提供智能。

工作原理

CPU可能有多个核心，而GPU则由多个核心组成，这些核心并行工作以执行任务。单个任务被分为几个较小的（甚至数千个）任务，这些任务在每个核心上并行执行。这使得GPU非常适合需要并行处理的任务：

实际上，GPU专为严格的数学和几何计算而设计，而在电影和视频游戏中使用的图形由渲染为位图并随后渲染为屏幕上显示的信号的多边形坐标组成，这种转变需要具有强大计算能力的GPU。

主要特性

以下是GPU主要特性：

• 大量算术逻辑单元（ALU）：GPU可以管理多个流中的大量数据，这是由于它们的ALU数量巨大。因此，它们可以执行大量艰巨的数学任务。此外，GPU包含数百个核心，可以同时管理多个处理线程。
• 通过端口的连接：可以使用多个端口将独立GPU连接到显示器。但是，该端口必须在显示器和GPU设备上可用。VGA、HDMI或DVI是常用连接端口的示例。
• 执行浮点运算能力：GPU可以执行向量和浮点计算，即对实数的近似表示进行数学运算。最新的显卡（带有集成GPU）可以处理双精度浮点值。
• 并行计算的适用性：GPU主要用于可以显着并行化的活动。

其实，在20世纪90年代引入GPU之前，视觉渲染由CPU执行。当与CPU结合使用时，GPU可以通过执行CPU之前负责的计算密集型任务（例如渲染）来提高计算机速度。这提高了程序的处理速度，因为GPU 可以同时进行多项计算。这一转变还带动了复杂性更高、资源需求更高的软件的创建。

优缺点

GPU的优势在于它们专门执行特定操作，例如渲染图形。此外，数百到数千个核心的使用使得 GPU 的并行处理非常高效。

GPU还以高吞吐量而闻名，这意味着它们能够处理大量数据，无论需要多长时间。然而，由于其特殊性，GPU无法像CPU那样执行通用操作。

CPU和GPU的区别

CPU和GPU处理器在计算机系统中擅长处理不同的事情。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。CPU和GPU之间还有一些不同之处。

1、计算中的预期功能

CPU是一种通用处理器，对所有现代计算系统都至关重要，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、控制单元和存储器。控制单元管理数据流，而算术逻辑单元对存储器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，也称为视频显卡或图形显卡，它是一种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打印工作流程中广泛使用。

2、注重重点

CPU注重低延迟，而低延迟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，此延迟以时钟周期为单位进行测量。 

相比之下，GPU专注于高吞吐量。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。低吞吐量可能是由于内存带宽限制、算法分支发散和内存访问延迟造成的。

3、操作功能

CPU执行四个主要功能 – 获取、解码、执行和回写： 

• 获取是CPU从程序存储器接收指令的操作。
• 解码是指通过指令译码器对指令进行转换，以确定需要CPU的哪些其他部分来继续进行。 
• 执行是指执行指令。 
• 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，它具有纹理映射、硬件覆盖、解码运动图像专家组（MPEG）文件以及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、核心使用

现代CPU拥有2到18个强大的核心，每个核心都可以在同时工作的同时执行不同的工作。可以通过称为同时多线程的过程将核心分成称为线程的虚拟核心。例如，具有四个核心的CPU可以拆分为提供八个线程。 

CPU的效率随着核心数量的增加而提高，因为它可以同时运行更多程序并处理各种任务。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核心在串行计算方面比CPU慢，但在并行计算方面则快得多，因为它们拥有数千个最适合并行工作负载的较弱核心。GPU核心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，一次执行一个任务，而在并行处理中，同时执行多个任务。 

在串行处理中，每个任务都是使用相同的平均时间完成的。指令是使用先进先出（FIFO）技术完成的。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一项任务后执行另一项任务。程序计数器确定指令的执行顺序。

同时，任务被分割到多个处理器上并行处理，以减少程序的运行时间。GPU更适合并行指令处理。GPU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、多功能性以及与其它组件的交互

与GPU相比，CPU的用途更加广泛。它具有更广泛的指令，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，并且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。通常情况下，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进行交互。

7、任务执行

CPU可以处理大多数消费级任务，甚至是复杂的任务，尽管速度相对较慢。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，因此用户可以快速扩展到64GB，而不影响性能。

GPU主要是增强图像，渲染图形的速度比CPU快得多。将GPU与高端计算机组件相结合，图形渲染速度比CPU快100倍。尽管GPU速度很高，但通常设计用于执行简单且不复杂的任务。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制造商面临着重大障碍。1965年，摩尔定律基于对历史趋势的观察和预测而创立，为现代数字革命奠定了基础。该定律规定，硅芯片上的晶体管数量每两年增加一倍，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。如今，一块硅片上可添加的晶体管数量受到限制。尽管如此，制造商仍在寻求使用分布式计算、量子计算机和硅替代品来克服这些硬件限制。

另一方面，GPU制造商到目前为止还没有面临任何硬件限制。黄氏定律观察到GPU的进步速度比CPU快得多。它还指出GPU的性能每两年就会翻一番。

9、API限制

应用程序编程接口（API）是一种软件接口，为计算机程序提供相互通信的方式。CPU制造商对其CPU没有API限制。数据API与CPU无缝协作，不限制功能。然而，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和统一计算设备架构（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，会自动启动依赖链，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在多个线程之间切换速度更慢。相比之下，GPU任务是同时执行的。这意味着没有扭曲间上下文切换，其中寄存器必须保存到内存并恢复。

11、缓存方法

CPU使用缓存有效从内存中检索数据，以节省时间和能源。高速缓存是一种更小、更快的内存，靠近（通常嵌入）CPU，用于存储来自常用主内存位置的数据副本。CPU缓存由多个级别组成，通常高达3级，有时高达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本地内存的结构与CPU类似。然而，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。这可以实现更好的内存优化。

CPU和GPU的区别差异对比

CPU结构由数百万个晶体管组成，是现代系统中不可或缺的组件，负责执行命令并执行计算机、服务器和操作系统所需的进程。  CPU在各种工作负载中表现出色，尤其是那些需要低延迟和每核最佳性能的工作负载。在专用服务器中，通常部署一个、两个甚至四个CPU来处理基本的操作系统处理。CPU作为强大的执行引擎，主要将相对较少数量的核心集中在单个任务上进行处理。 

另一方面，GPU与服务器CPU不同，因为它们是由较小的专用核心组成的处理器，能够跨多个核心同时处理任务。 因此，GPU为服务器提供强大的图像处理和并行处理能力。GPU最适合以更高分辨率和更快的帧速率形成图像以及渲染图形，其中纹理、照明和形状渲染同时执行，以便在屏幕上生成高质量的图像和视频。

尽管与当代CPU相比，GPU的时钟速度可能较低，但它们的优势在于芯片上内核的密集排列。GPU最初是为游戏目的而开发的，现已扩大其应用范围，涵盖人工智能和高性能服务器等各个领域。

CPU和GPU的相似之处在于它们都是为处理数据而构建的微处理器。它们都在其架构中使用许多相同的组件，但构建方式不同，每个组件都针对不同的目的进行了优化。CPU和GPU之间的主要不同点在于每个处理器内的核心数量以及它们处理数据和指令的方式。如前所述，CPU只有几个核心 – 大约四到八个（通常最多二十四个） – 但它们更大且更优化，可以处理各种计算和任务。可以认为这些核心比GPU核心“更智能”，这使得CPU能够执行高级计算，甚至运行数据库。

CPU和GPU一起使用提高效率

在计算的早期，CPU用于在嵌入式系统中渲染计算机图形和处理图像，但随着更多图形密集型应用程序的开发，这给CPU及其性能带来了压力。为了帮助抵消这种工作负载，开发了GPU来执行专门的重复性任务，以更快、更高效地渲染3D图形。在当今更先进的视频应用程序中，开发人员利用GPU提供消费者在现代视频和视频游戏中所期望的流畅图形。

如今，从智能手机到平板电脑和笔记本电脑，电子产品都使用包括GPU和CPU在内的多核处理器，以确保系统以最佳方式运行并提供性能，特别是对于利用生命的人工智能（AI）和虚拟现实应用程序的兴起—类似的视觉效果。

集成显卡与显卡

当在系统中一起使用时，CPU和GPU可以包含在同一芯片上，或者GPU可以是完全独立的硬件，称为显卡。

包含GPU的处理器被视为集成图形硬件。这意味着处理器可以在同一芯片上处理GPU和CPU进程。在这种情况下，GPU仍然负责渲染图像和图形，而不是CPU。当将CPU和GPU整合到同一芯片上时，通常需要缩小这两个处理器的尺寸，减少其内核数量，从而限制其处理能力。

相反，通过使用显卡，GPU仅专用于图形处理。这使得它们比集成GPU更强大，并释放了CPU的内存使用量。

CPU和GPU在当今技术中的使用

在当今的现代技术中，CPU和GPU的使用比以往任何时候都更加重要。随着对逼真视频游戏和视频制作以及执行机器学习和科学计算等非图形任务的高速渲染图形的需求不断增长，GPU的使用加速了。这些技术共同为许多现代系统和应用程序铺平了道路，主要包括：

• 视频游戏/虚拟现实游戏：CPU和GPU对于制作高质量视频游戏至关重要。由于当今的游戏更加注重图形和对用户输入的依赖，两个处理器都竭尽全力使这对用户来说成为现实。例如，CPU从各种来源获取输入，其中之一是玩家的头戴式显示器和手持控制器。GPU处理视觉方面，执行计算以产生照明、阴影、特效等。
• 机器学习/人工智能：GPU的使用使得机器学习和人工智能在科技行业迅速腾飞。两者都需要一次处理大量数据，以便这些系统能够快速、智能地“思考”。凭借其并行处理能力和高吞吐量优势，GPU 可以快速处理专业、复杂的数学计算，以满足这一需求。
• 加密货币挖掘：获取比特币等虚拟货币涉及使用计算能力来解决复杂的加密哈希值。虽然CPU能够执行此任务，但GPU可以更好地管理大量加密数据，并可以帮助计算机更快地生成货币。
• 分析和数据科学：凭借其并行性，GPU非常适合分析程序，它们可以处理来自不同来源的大量数据，并加快涉及检查和搜索大型数据库的任务。

CPU和GPU在服务器中的应用

虽然GPU在每个计算单元的处理性能方面可能不及CPU，但它们同时利用大量计算单元的能力使其在面对高密度计算任务时具有卓越的性能。从本质上讲，CPU擅长协调复杂的整体操作，而GPU擅长在广泛的数据集上执行简单的操作。 

服务器CPU和GPU不仅在处理能力上有所不同，而且在应用的广度和深度上也有所不同。尽管GPU表现出比CPU更广泛的适用性，但明确宣称其中一种优于另一种是不准确的。事实上，在某些情况下这两个组件可以有效地协作。 

CPU和GPU之间的协同作用可增强应用程序内的数据吞吐量和并发计算。协作原则涉及在CPU上运行主程序，而GPU通过在应用程序内并发执行重复计算来补充CPU架构。  

例如，CPU充当整个系统的任务管理器，协调综合计算任务，而GPU则专门执行更精细、专用的任务。与CPU相比，GPU利用并行计算性能在相同的时间范围内完成更大量的工作。同时配备CPU和GPU的服务器表现出优越的计算性能和数据吞吐量，从而显着提高数据处理效率。 

服务器中GPU比CPU更重要吗？

要理解CPU和GPU 的重要性，必须考虑它们各自的应用特征。  

GPU服务器是指配备能够同时执行数千个并行线程的显卡的服务器。随着互联网网络的发展，越来越多的高性能服务器将GPU纳入其基础设施中，这体现了GPU在多处理性能方面的巨大优势。这提高了数据传输效率，为企业带来了更高的投资回报。

尽管服务器GPU促进了性能的提高，但CPU作为不可或缺的服务器组件仍然至关重要。无论是高性能服务器、标准服务器还是计算机，CPU的存在都是不可替代的。服务器CPU能够熟练地处理复杂的任务，同时协调整个系统。值得注意的是，他们负责监督数据库查询和数据处理操作。 

为什么GPU不独立运行操作系统？ 

GPU在独立运行操作系统时确实有一定的局限性。一个主要限制在于GPU内的所有核心只能同时处理相同的操作，即SIMD（单指令多数据）。

这意味着，如果你有一项涉及1,000次类似计算的任务，例如破解密码哈希，GPU可以将每条指令划分为不同的线程，并在其核心上进行计算。然而，如果CPU和显卡用于内核操作，例如将文件写入磁盘或控制系统状态，性能会明显变慢。 

总结

简单来说，CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）是计算机中的两种主要处理器类型，它们在不同的任务和应用中发挥着不同的作用。

CPU是计算机系统中的核心处理器，负责执行各种指令和控制计算机的操作。它通常拥有几个核心，每个核心都可以处理多个线程。CPU的设计注重通用性和处理单个任务的效率。它在操作系统、软件应用程序和计算密集型任务上表现出色，如编译代码、执行算法、处理数据和运行大型程序。

GPU是专门用于图形处理和并行计算的处理器。它拥有大量的处理单元（称为流处理器或CUDA核心），能够同时执行多个并行计算任务。GPU最初设计用于图形渲染和游戏，但由于其强大的并行处理能力，它也被广泛应用于科学计算、机器学习、数据分析和密码破解等领域。GPU在处理大规模数据集、矩阵计算、图像处理和深度学习等方面表现出色。

总结起来，CPU适用于广泛的任务和应用，具有更强的单线程性能和通用性。而GPU适用于并行计算和大规模数据处理，能够在相同时间内执行更多的计算任务。两者在不同领域和任务中发挥各自的优势，相互协作可以提高计算机系统的整体性能。