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    PC在刚诞生的时候,其实是没有GPU的,所有的图形计算都由CPU来计算。后来人们意识到CPU做图形计算太慢了,于是他们设计了专门的图形加速卡用来帮忙处理图形计算,再后来,NVIDIA提出了GPU的概念,将GPU提升到了一个单独的计算单元的地位。


    图片来自于NVIDIA

    由于两者面向的计算不同,CPU面对的是人们各种各样的需求,比如你打开一个网页的时候,CPU要负责网络交互,要解析HTML文件和JS脚本,要构建DOM树,要加载各种各样的资源,而最后才轮到GPU的事情:渲染画面并输出。

    再举个例子,玩游戏的时候,CPU负责完成游戏程序的逻辑、从硬盘里面加载游戏数据,然后才开始把图形相关的东西挑出来交给GPU做,而游戏中的各种运算还是离不开CPU的帮助,比如常见的NPC,他们怎么运动,还是需要CPU来运算。

    从上述两个例子中就可以看出,CPU负责的是各种各样的计算,为了应对这么多种类的计算,它的通用性要求非常高,而这就必定会造成设计上的复杂,比如要支持if-else这类条件语句就要针对性加入一些控制单元。而GPU从诞生开始,面对的就是单一种类的计算,早期的GPU为了更好的应对单一的图形计算任务,采用的是流水管线形式的设计,通过在芯片规模上的大量堆叠,就可以获得在图形处理速度上的提升,从而提供更好的画质,简单粗暴。

    所以问题的答案很明显了,在计算上,CPU的通用性更强,什么活都能接,但是速度都不咋地;GPU只能接图形计算这类活,速度非常快,或者也可以接特别写给它来计算的任务,这也就是GPGPU(在图形计算单元上进行的通用计算)的由来。

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    已有 14 条评论,每一条合规评论都是对我们的褒奖。
    • yzfwawbb_001学前班 06-14 13:23  加入黑名单

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      14#

    • 游客 2019-07-24 14:54

      倪嘉声 编辑

      就是个简单问答,如果有想问的问题或者说想看的深入内容请留言告诉我们,会写的
      2019-07-19 16:58
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    • 这个文章的确写得比较烂,没有抓住CPU 和GPU 本质区别,而且里面还有一堆外行的臆测或者错误。
      ...

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      13#

    • 游客 2019-07-20 12:17

      乱古 博士

      不过这两年AMD zen搅局,CPU性能提升的速度很快,相比显卡3年提升30%多性能可快太多了!CPU也能做越来越多的事了
      2019-07-20 01:37
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    • 已知8核心16线程3700x有1070GFlops单精度浮点算力,那64核心128线程罗马处理器,在频率低1GHz的情况下,也有6TFlops浮点,跟RX580单精度浮点算力差不多。但是cpu是通用处理器,能做的事情很多。比如说这颗处理器可以跑R15测试突破10000分。CPU由于自身优势,在执行渲染任务以及转码任务的时候,质量比gpu好的多。

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      12#

    • 肥龙在天博士 2019-07-20 11:13  加入黑名单

      本以为是开始,没想到已结束,,

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      11#

    • 乱古博士 2019-07-20 01:37  加入黑名单

      不过这两年AMD zen搅局,CPU性能提升的速度很快,相比显卡3年提升30%多性能可快太多了!CPU也能做越来越多的事了

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      10#

    • QQ23870862终极杀人王 2019-07-19 23:25  加入黑名单

      各自负责不同的任务

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      9#

    • 游客 2019-07-19 21:53

      游客

      超能这些吊人,遇到简单的会嫌简单,遇到难的就不说话了
      2019-07-19 20:16 已有2次举报
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    • 那你来干干嘛呢,这位xx

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      8#

    • 游客 2019-07-19 20:16

      倪嘉声 编辑

      就是个简单问答,如果有想问的问题或者说想看的深入内容请留言告诉我们,会写的
      2019-07-19 16:58
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    • 超能这些吊人,遇到简单的会嫌简单,遇到难的就不说话了

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      7#

    • 倪嘉声编辑 2019-07-19 16:58  加入黑名单

      游客

      这都什么玩意……连科普都不算,感觉像是小学生作文
      2019-07-19 15:43 已有6次举报
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    • 就是个简单问答,如果有想问的问题或者说想看的深入内容请留言告诉我们,会写的

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      6#

    • 游客 2019-07-19 16:57

      游客

      实习编辑?这文章就完事了?
      2019-07-19 16:18
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    • 有问有答就是快问快答

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      5#

    • 游客 2019-07-19 16:18

      实习编辑?这文章就完事了?

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      4#

    • 游客 2019-07-19 16:16

      你们的超能手机app显示有没有问题啊?我这里好多问题,哭

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      3#

    • 游客 2019-07-19 15:43

      这都什么玩意……连科普都不算,感觉像是小学生作文

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      2#

    • 游客 2019-07-19 15:42

      gpu由于是为图形处理设计的,所以某些方面的性能还是明显落后于ASIC这类针对特定算法堆叠运算单元的芯片。比如说Tesla V100这颗拥有210亿晶体管的超大GPU还额外添加了ASIC模块用于机器学习的某些算法,最终拥有128T FP16机器学习算力。这样做的优势与劣势都有,优势是对算法的兼容性更好,劣势是能效比不如纯ASIC

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      1#

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