很多用过电脑的朋友都听说过cpu，它是计算机的中央处理单元，决定了计算机性能的重要配置，但是对于GPU，很多人并不知道。那么什么是gpu, cpu又有什么区别呢？下面，小编将详细讲解cpu和gpu的区别。

GPU:图形处理器，又称显示核、视觉处理器、显示芯片，是专门用于个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)做图像和图形相关计算工作的微处理器，直观上可以理解为90% ALU(计算单元)、5% Control(控制单元)、5% Cache(缓存单元)。

GPU的设计原理概括为大量的简单操作

1. 大量运算单位：负责简单粗略的计算，不擅长奥数，但会小学习题

2. 少量控制单元和缓存单元：主要负责数据的合并和转发。这两个单元的需求很小，所以占用GPU的空间很小

中央处理器(CPU):中央处理器是计算机系统的计算和控制核心，是信息处理和程序运行的最终执行单元。它可以可视化为25% ALU(计算单元)，25% Control(控制单元)，50% Cache(缓存单元)。

CPU的设计原则：由于CPU涉及一般计算，复杂度较高，归纳起来就是少量复杂的计算

1. 需要较少的运算单元，较强的逻辑运算能力，可以理解为4位专家，可以做奥数，也可以做加减法

2. 实现复杂的数据控制和数据转发需要足够的控制单元

3.您需要足够的缓存单元来存储已经计算的结果，或者稍后将使用的数据

gpu和cpu的区别是什么

1. 计算金额比较

CPU:计算量小，原理：只有4个计算单元

GPU:计算密集型。原理：1000计算单元

2. 计算复杂度比较：

CPU:可以计算复杂的运算，如积分和微分，4个运算单元属于专家级

GPU:只能计算简单的1+1算题，不能计算复杂的微分和积分，1000个算题单位属于小学水平。

3.单积分与微分计算速度的比较

CPU:快。原理：单线程计算(如机器人运动控制)，单片机性能强，计算能力强，可计算

GPU:速度慢，甚至无法计算；原理：单片机性能较弱，计算能力较弱，可能计算不出来，或者速度很慢

4. 多个1+1算术题的计算速度比较

CPU:速度慢。因为计算原理是：先计算第一个问题，再计算第二个问题，总时间为[T1+T2+T3+T1000(即1000个算术问题所消耗的时间之和]]

GPU:非常快。因为计算原理是：可以同时计算1000道算术题，总时间为[max(T1,T2,T3…T1000)(即1000道算术题所消耗的最大时间)]

5. 形象的比喻

GPU:计算量大，技术含量低，重复次数多。如果你有一份工作需要你做上亿次加减乘除运算，最好的方法是雇几十个小学生一起做，每个人做一部分。无论如何，计算不是很熟练，它是纯手工工作。

CPU:像老教授，积分和微分会算，但是工资高，一个老教授值20个小学生，如果你是富士康，你会雇哪个？GPU就是这样，用很多简单的计算单元来完成大量的计算任务，纯粹的众筹战术。

6. 应用场景

“CPU”:计算步骤紧密相关的场景。这些任务涉及到“流”问题，你必须在计算第二步之前计算第一步；例如，如果你们去相亲，只有你们俩都看起来不错，你们才能继续约会。不可能是你们还没见过，那边的人就把他们接走了。这类复杂的问题是由CPU来完成的，我们生活中大部分都用到CPU，比如武器装备的运动控制，个人电脑的使用等等

GPU:适用于计算步骤前后独立的场景。很多涉及大量计算的问题基本上都有这种性质，就像你提到的代码分解、挖掘和大量的图形计算。这些计算可以分解成相同的简单任务，每个任务都可以分配给一个学生。