gpu是什么和cpu的区别
GPU 即图形处理器（Graphics Processing Unit），它是一种专门用于图形处理和并行计算的硬件设备。
GPU 和 CPU（中央处理器）的区别主要体现在以下几个方面：
- 架构不同：CPU 主要是面向通用计算的，其架构基于冯・诺依曼体系结构，包含控制单元、算术逻辑单元、缓存等部分；而 GPU 主要面向图形处理和并行计算，其架构基于数据流体系结构，包含许多流处理器和专用硬件单元。
- 计算方式不同：CPU 通过顺序执行指令来完成计算任务；GPU 则通过并行执行大量的线程来完成计算任务，其并行计算能力是 CPU 的几倍甚至几十倍，可以处理大量的数据和计算任务，从而提高计算效率和速度。
- 设计目的不同：CPU 的设计目的是通用计算，能够处理各种不同的任务；GPU 的设计目的是图形处理和并行计算，其硬件架构和编程模型都是为高效处理大规模并行计算和图形渲染而设计的。
- 缓存结构不同：CPU 有大量的缓存结构，目前主流的 CPU 芯片上都有四级缓存，这些缓存结构消耗了大量的晶体管，运行时需要大量电力；GPU 的缓存相对简单，目前主流的 GPU 芯片最多有两层缓存。GPU 可以利用晶体管上的空间和能耗做成算术逻辑单元（ALU），因此 GPU 比 CPU 的效率要高一些。
- 对响应方式要求不同：CPU 要求实时响应，对单任务的速度要求很高，所以要用很多层缓存的办法来保证单任务的速度；GPU 是把所有任务都排好，然后再批处理，对缓存的要求相对较低。
- 浮点运算方式不同：CPU 除了负责浮点整形运算外，还有很多其他指令集的负载，如多媒体解码、硬件解码等，它注重单线程的性能，要保证指令流不中断，需消耗更多晶体管和能耗用于控制部分，分配在浮点计算的功耗就会变少；GPU 基本上只做浮点运算，设计结构简单，注重的是吞吐量，单指令能驱动更多的计算，消耗在控制部分的能耗比较少，因此可以把节省下来的资源用于浮点计算，能做的更快。
- 适用场景不同：CPU 所擅长的像操作系统这一类应用，需要快速响应实时信息，针对延迟优化，晶体管数量和能耗都需要用在分支预测、乱序执行、低延迟缓存等控制部分。而 GPU 适合对于具有极高的可预测性和大量相似的运算以及高延迟、高吞吐的架构运算，例如在游戏和娱乐领域中的图形渲染，科学计算和数据分析领域中的大规模数据处理，人工智能和深度学习领域中模型的训练和推理，超级计算和数据中心中的大规模计算任务，以及虚拟现实、增强现实、医学图像处理、视频编码和解码等领域。
