cpu与gpu的区别
CPU（中央处理器）和 GPU（图形处理器）有以下一些区别：
- 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 主要是面向图形处理和并行计算的，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 是通过顺序执行指令来完成计算任务的；GPU 则是通过并行执行大量的线程来完成计算任务，其并行计算能力远高于 CPU，可同时处理大量数据和计算任务，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，消耗了大量的晶体管，运行时需要较多电力；GPU 的缓存相对简单，且可以利用晶体管上的空间和能耗做成计算单元，因此效率更高一些。
- 响应方式不同：CPU 要求实时响应，对单任务速度要求高，需用多层缓存保证速度；GPU 是把任务排好后批处理，对缓存要求相对较低。
- 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，其注重单线程性能，部分晶体管和能耗用于控制部分，分配在浮点计算的功耗较少；GPU 基本只做浮点运算，设计结构简单，能做得更快，其注重吞吐量，单指令能驱动更多计算，消耗在控制部分的能耗较少，可将更多资源用于浮点计算。
- 应用场景不同：CPU 擅长如操作系统等需要快速响应实时信息、针对延迟优化的应用，晶体管数量和能耗多用于分支预测、乱序执行、低延迟缓存等控制部分；GPU 适合具有极高的可预测性和大量相似运算以及高延迟、高吞吐的架构运算，例如图形图像计算、天气预报、神经网络、挖矿等。
- 核心数量不同：一般的 CPU 有几个核心，如 2 核、4 核、8 核等；而 GPU 可能有成百上千核。
简单来说，CPU 就像学识渊博的教授，能处理各种复杂任务；而 GPU 则像一群只会简单算数运算的小学生，但通过大量核心并行处理简单重复的计算任务时具有优势。在实际应用中，根据不同的需求和任务特点，选择使用 CPU 或 GPU 来提高计算效率。例如，日常的办公软件、操作系统等主要依赖 CPU；而涉及到大量图形处理、深度学习等并行计算任务时，GPU 能发挥更大作用。
