CPU 与 GPU：它们的工作原理以及何时使用它们
Posted: Mon Mar 17, 2025 5:12 am
我们都听说过 CPU（中央处理器）和 GPU（图形处理器），但你知道它们处理数据的方式有何不同吗？虽然两者都是现代计算必不可少的，但它们的设计目的却不同。
在本指南中，我将分析 CPU 和 GPU 的差异、用例和不断变化的角色。
什么是 CPU？
CPU 通常被称为计算机的“大脑”，是执行通用计算任务的中央单元。它针对管理复杂的顺序指令进行了优化，涉及计算的几乎每个方面，从处理应用程序到运行操作系统。应用程序包括从浏览器到聊天程序和电子邮件的所有内容。
CPU 非常擅长执行需要精确度和可靠性的任务，例如执行算术运算、执行基于逻辑的决策和控制数据流。
冯·诺依曼基本架构
冯·诺依曼基本架构。图片由作者提供。
现代 CPU 通常具有多个核心，因此可以同时执行多个任务（尽管与 GPU 相比规模较小）。它们还采用了超线程和缓存层次结构等先进技术，以提高效率并减少任务执行期间的延迟。
CPU 的工作原理
CPU 按照涉及获取、解码、执行和存储数据的指令周期按顺序处理任务。这种逐步方法可实现高精度和高可靠性，使 CPU 成为数据库查询、代码编译和复杂模拟等单线程任务的理想选择。
虽然现代 CPU 在一定程度上可以执行多任务，但它们的优势 保加利亚赌博数据 实际上在于处理准确性和顺序至关重要的复杂计算的能力。
CPU 还具有强大的错误处理机制，可以在不出现数据损坏或逻辑错误的情况下执行计算。
CPU 的特性
CPU 的特点是拥有几个时钟速度较高的内核。每个内核每次只专注于一个或几个线程，这使得它们在执行需要强大处理能力但并行性有限的任务时非常高效。
CPU的核心特性包括：
时钟速度：以 GHz 为单位，它决定了核心每秒可以执行多少个周期，直接影响单线程任务的性能。
缓存存储器：CPU 具有集成缓存（L1、L2 和 L3），用于存储经常访问的数据，从而减少从 RAM 获取数据所需的时间。
指令集：CPU 使用复杂的指令集（如 x86）来处理各种任务，从数学计算到多媒体处理。
尽管 CPU 具有精确度和多功能性，但它们在高效处理大规模并行工作负载（例如训练大型机器学习模型或渲染高分辨率图形）方面的能力有限。对于此类任务，GPU 等专用处理器通常占据主导地位。我们将在下一节中探讨为什么会出现这种情况。
什么是 GPU？
GPU 是一种专门针对涉及并行处理或同时处理多个信息箱的任务进行优化的处理器。
GPU 最初是为了处理视频游戏和视觉应用程序的图像渲染而开发的，但现在已经发展成为数据科学、机器学习、加密货币挖掘和科学模拟等各个领域的强大工具。它们能够并行处理大量数据，这使得它们成为高性能计算和人工智能开发的关键。
GPU 的工作原理
GPU 具有数千个较小的核心，可以独立执行简单任务，使其成为并行工作负载的理想选择。
与注重精度和顺序的 CPU 不同，GPU 将大问题分解为多个小任务，并行处理这些任务并汇总结果。这种架构使 GPU 能够出色地处理在大型数据集上重复应用相同指令的操作。
例如，在渲染图像时，GPU 将每个像素分配给单独的核心进行同时处理，从而显著加快操作速度。在机器学习中，这种并行性通过处理数据批次并同时在多个核心上执行矩阵乘法等计算来实现更快的训练。
现代 GPU 还包括Tensor Cores（在 NVIDIA GPU 中）或其他专门用于加速 AI 任务的单元等功能，使其在执行神经网络训练等任务时更加高效。
GPU 的特性
总而言之，这些是区分 GPU 的特征：
核心数量：GPU 可以拥有数千个核心，使其能够处理大量并行工作负载。虽然这些核心的单个功能不如 CPU 核心强大，但它们的组合输出却非常巨大。
时钟速度：与 CPU 相比，GPU 的时钟速度较低。这种权衡允许芯片中安装更多内核，强调吞吐量而非单线程性能。
内存带宽：GPU 配备高带宽内存（如 GDDR6 或 HBM）来处理并行处理的数据密集型需求。
可扩展性：现代 GPU 支持多 GPU 设置，其中任务分布在多个 GPU 上以获得更大的性能提升。
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CPU 和 GPU 之间的差异
现在让我们详细了解一下 CPU 和 GPU 之间的具体差异。我们讨论的一个主要差异是串行计算与并行计算，但还有其他重要差异。
在本指南中，我将分析 CPU 和 GPU 的差异、用例和不断变化的角色。
什么是 CPU？
CPU 通常被称为计算机的“大脑”，是执行通用计算任务的中央单元。它针对管理复杂的顺序指令进行了优化，涉及计算的几乎每个方面，从处理应用程序到运行操作系统。应用程序包括从浏览器到聊天程序和电子邮件的所有内容。
CPU 非常擅长执行需要精确度和可靠性的任务，例如执行算术运算、执行基于逻辑的决策和控制数据流。
冯·诺依曼基本架构
冯·诺依曼基本架构。图片由作者提供。
现代 CPU 通常具有多个核心，因此可以同时执行多个任务（尽管与 GPU 相比规模较小）。它们还采用了超线程和缓存层次结构等先进技术，以提高效率并减少任务执行期间的延迟。
CPU 的工作原理
CPU 按照涉及获取、解码、执行和存储数据的指令周期按顺序处理任务。这种逐步方法可实现高精度和高可靠性，使 CPU 成为数据库查询、代码编译和复杂模拟等单线程任务的理想选择。
虽然现代 CPU 在一定程度上可以执行多任务，但它们的优势 保加利亚赌博数据 实际上在于处理准确性和顺序至关重要的复杂计算的能力。
CPU 还具有强大的错误处理机制，可以在不出现数据损坏或逻辑错误的情况下执行计算。
CPU 的特性
CPU 的特点是拥有几个时钟速度较高的内核。每个内核每次只专注于一个或几个线程，这使得它们在执行需要强大处理能力但并行性有限的任务时非常高效。
CPU的核心特性包括：
时钟速度：以 GHz 为单位，它决定了核心每秒可以执行多少个周期，直接影响单线程任务的性能。
缓存存储器：CPU 具有集成缓存（L1、L2 和 L3），用于存储经常访问的数据，从而减少从 RAM 获取数据所需的时间。
指令集：CPU 使用复杂的指令集（如 x86）来处理各种任务，从数学计算到多媒体处理。
尽管 CPU 具有精确度和多功能性，但它们在高效处理大规模并行工作负载（例如训练大型机器学习模型或渲染高分辨率图形）方面的能力有限。对于此类任务，GPU 等专用处理器通常占据主导地位。我们将在下一节中探讨为什么会出现这种情况。
什么是 GPU？
GPU 是一种专门针对涉及并行处理或同时处理多个信息箱的任务进行优化的处理器。
GPU 最初是为了处理视频游戏和视觉应用程序的图像渲染而开发的，但现在已经发展成为数据科学、机器学习、加密货币挖掘和科学模拟等各个领域的强大工具。它们能够并行处理大量数据，这使得它们成为高性能计算和人工智能开发的关键。
GPU 的工作原理
GPU 具有数千个较小的核心，可以独立执行简单任务，使其成为并行工作负载的理想选择。
与注重精度和顺序的 CPU 不同，GPU 将大问题分解为多个小任务，并行处理这些任务并汇总结果。这种架构使 GPU 能够出色地处理在大型数据集上重复应用相同指令的操作。
例如，在渲染图像时，GPU 将每个像素分配给单独的核心进行同时处理，从而显著加快操作速度。在机器学习中，这种并行性通过处理数据批次并同时在多个核心上执行矩阵乘法等计算来实现更快的训练。
现代 GPU 还包括Tensor Cores（在 NVIDIA GPU 中）或其他专门用于加速 AI 任务的单元等功能，使其在执行神经网络训练等任务时更加高效。
GPU 的特性
总而言之，这些是区分 GPU 的特征：
核心数量：GPU 可以拥有数千个核心，使其能够处理大量并行工作负载。虽然这些核心的单个功能不如 CPU 核心强大，但它们的组合输出却非常巨大。
时钟速度：与 CPU 相比，GPU 的时钟速度较低。这种权衡允许芯片中安装更多内核，强调吞吐量而非单线程性能。
内存带宽：GPU 配备高带宽内存（如 GDDR6 或 HBM）来处理并行处理的数据密集型需求。
可扩展性：现代 GPU 支持多 GPU 设置，其中任务分布在多个 GPU 上以获得更大的性能提升。
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CPU 和 GPU 之间的差异
现在让我们详细了解一下 CPU 和 GPU 之间的具体差异。我们讨论的一个主要差异是串行计算与并行计算，但还有其他重要差异。