在当今的应用程序中，GPU变得越来越重要。

我们所有人对GPU都有一点了解，因为手机和计算机中都有GPU。

为了增进大家对GPU的了解，本文将讨论GPU和CPU，以了解谁具有更大的优势。

此外，编辑器还将介绍GPU加速的原理。

如果您对GPU感兴趣，则不妨继续阅读。

1. GPU和CPU更强或更弱？ GPU无法替换CPU，类似地，CPU也无法替换GPU。

如果从视觉上理解它，GPU就像一群蚂蚁，这些蚂蚁在做相同的事情，而CPU就像猴子，这只猴子在做各种不同的事情。

从根本上说，CPU和GPU具有不同的用途，不同的关注点并且还具有不同的性能特征。

在某些任务中，CPU的执行速度更快；在其他任务中，GPU的性能可能更好。

当您需要对大量数据执行相同的操作时，GPU更适合；当您需要对相同数据进行大量操作时，CPU恰到好处。

但是，在实际应用中，后一种情况更多，即CPU更灵活，能够执行更多任务。

GPU可以做什么？ GPU可以帮助图形和大规模矩阵操作，例如机器学习算法，挖掘和暴力破解密码。

简而言之，CPU擅长诸如分支预测之类的复杂操作，而GPU擅长于对大量数据执行简单的操作。

一种是复杂的工作，另一种是很多并行的工作。

实际上，GPU可以看作是专用CPU，专为单指令处理大型数据而设计，这些数据都执行相同的操作。

知道处理一个大数据块比一个接一个地处理更有效，并且执行指令的开销将大大减少，因为处理大数据块意味着需要更多的晶体管并行工作。

现在，旗舰图形卡已超过数百亿。

晶体管。

对于CPU，其目的是尽快对单个数据执行一条指令。

由于只需要使用一条数据指令，因此所需的晶体管数量要少得多。

目前，主流台式机CPU晶体管的数量都在10亿以下，与顶级GPU相比，相差十倍以上，但它需要更大的指令集，更复杂的ALU（算术逻辑单元），更好的分支预测和更好的虚拟化体系结构。

，更低的延迟等。

此外，就像为x86处理器编写的操作系统Windows一样，它需要执行的任务在CPU上肯定更加高效。

您认为每个线程的任务都不相同，并且基本上很难并行化。

无法充分利用GPU的优势。

因此，可以预见的是，将来随着CPU进一步增强处理数据块的能力，我们将看到CPU与GPU架构之间的集成，并且随着制造技术的进步和芯片的缩小，GPU可以也接受更复杂的指导。

二，GPU加速原理GPU启动后，其包含的处理单元比CPU多，而更大的带宽使其能够在多媒体处理过程中发挥更大的效率。

例如：当前的顶级CPU只有4核或6核，并且模拟了8或12个处理线程来执行计算，但是普通GPU包含成百上千个处理单元，而高端GPU甚至更多。

对于多媒体计算中的大量重复过程，它具有自然的优势。

下图显示了CPU和GPU架构的比较。

在硬件设计方面，CPU由几个针对顺序串行处理进行了优化的内核组成。

另一方面，GPU由数千个更小，更高效的内核组成，这些内核旨在同时处理多个任务。

通过上图，我们可以轻松理解串行操作和并行操作之间的区别。

传统的串行编程软件具有以下特征：它必须在具有单个中央处理器（CPU）的单台计算机上运行；一个问题被分解为一系列离散的指令；指令必须一个接一个地执行；任何时候都只能执行一条指令。

并行计算已经改善了许多重要的细节：它需要使用多个处理器来运行；一个问题可以分解成可以同时解决的离散指令；每个部分又细分为一系列说明；问题的每个部分都可以在处理器上同时执行。

为了举例说明生活，您想从