GPU与CPU对比
摘要：GPU和CPU在计算架构和应用场景上存在显著差异。GPU拥有数千个简单核心，擅长并行计算，适用于图形渲染、AI训练等大规模数据处理；CPU则采用少量复杂核心，专注于串行逻辑运算，适合日常办公和系统任务。二者协同工作，CPU负责任务调度，GPU处理可并行化计算。选择依据取决于应用场景：视频剪辑、深度学习需GPU加速，而数据库查询等任务更适合CPU处理。典型代表包括NVIDIA显卡和Intel/
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GPU：图形处理器，又称显卡，主要进行图形计算与逻辑计算（即数据计算），游戏、3D建模、动画、人工智能大模型训练等都与GPU关系密切，多核（核复杂度低）
CPU：中央处理器，主要进行逻辑运算，适合日常办公场景，少核（核复杂度高）
关系：GPU并不能代替CPU,二者相辅相成
- 选择GPU：视频剪辑（CUDA加速）、深度学习（TensorFlow/PyTorch）、区块链计算。
- 选择CPU：数据库查询、网页浏览、编译代码。
GPU与CPU对比表
| 特性 | GPU（图形处理器） | CPU（中央处理器） |
|---|---|---|
| 核心设计 | 多核（数千个简单核心） | 少核（通常4-16个复杂核心） |
| 主要功能 | 并行计算（图形渲染、AI训练、大规模数据计算） | 串行逻辑运算（程序执行、系统调度） |
| 适用场景 | 游戏、3D建模、深度学习、科学计算 | 日常办公、操作系统运行、单线程任务 |
| 计算能力 | 高吞吐量，适合批量处理相似任务 | 高灵活性，适合处理复杂多样任务 |
| 功耗 | 较高（高端显卡可达数百瓦） | 较低（主流CPU约65-125瓦） |
| 典型代表 | NVIDIA RTX 4090、AMD Radeon RX 7900 XTX | Intel Core i9、AMD Ryzen 9 |
核心差异说明
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并行 vs 串行
GPU通过大量核心同时处理相似任务（如像素渲染），而CPU依赖少量核心快速切换复杂任务（如运行操作系统）。 -
延迟 vs 吞吐量
CPU优化单任务延迟（快速响应），GPU优化整体吞吐量（同时处理大量数据）。 -
协同关系
CPU负责系统调度与任务分配，GPU接管可并行化的计算任务。例如在AI训练中，CPU管理数据流，GPU执行矩阵运算。
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