CPU和GPU的区别是什么？

　　1。2CPU和GPU的设计区别
　　CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。
　　于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）：
　　图片来自nVidiaCUDA文档。其中绿色的是计算单元，橙红色的是存储单元，橙黄色的是控制单元。
　　GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线，但只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache。而CPU不仅被Cache占据了大量空间，而且还有有复杂的控制逻辑和诸多优化电路，相比之下计算能力只是CPU很小的一部分
　　从上图可以看出：
　　Cache，localmemory：CPUGPU
　　Threads（线程数）：GPUCPU
　　Registers：GPUCPU多寄存器可以支持非常多的Thread，thread需要用到register，thread数目大，register也必须得跟着很大才行。
　　SIMDUnit（单指令多数据流，以同步方式，在同一时间内执行同一条指令）：GPUCPU。
　　CPU基于低延时的设计：
　　CPU有强大的ALU（算术运算单元），它可以在很少的时钟周期内完成算术计算。
　　当今的CPU可以达到64bit双精度。执行双精度浮点源算的加法和乘法只需要1～3个时钟周期。
　　CPU的时钟周期的频率是非常高的，达到1。532～3gigahertz（千兆HZ，10的9次方）。
　　大的缓存也可以降低延时。保存很多的数据放在缓存里面，当需要访问的这些数据，只要在之前访问过的，如今直接在缓存里面取即可。
　　复杂的逻辑控制单元。当程序含有多个分支的时候，它通过提供分支预测的能力来降低延时。
　　数据转发。当一些指令依赖前面的指令结果时，数据转发的逻辑控制单元决定这些指令在pipeline中的位置并且尽可能快的转发一个指令的结果给后续的指令。这些动作需要很多的对比电路单元和转发电路单元。
　　GPU是基于大的吞吐量设计。
　　GPU的特点是有很多的ALU和很少的cache。缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的，这点和CPU不同，而是为thread提高服务的。如果有很多线程需要访问同一个相同的数据，缓存会合并这些访问，然后再去访问dram（因为需要访问的数据保存在dram中而不是cache里面），获取数据后cache会转发这个数据给对应的线程，这个时候是数据转发的角色。但是由于需要访问dram，自然会带来延时的问题。
　　GPU的控制单元（左边黄色区域块）可以把多个的访问合并成少的访问。
　　GPU的虽然有dram延时，却有非常多的ALU和非常多的thread。为啦平衡内存延时的问题，我们可以中充分利用多的ALU的特性达到一个非常大的吞吐量的效果。尽可能多的分配多的Threads。通常来看GPUALU会有非常重的pipeline就是因为这样。
　　所以与CPU擅长逻辑控制，串行的运算。和通用类型数据运算不同，GPU擅长的是大规模并发计算，这也正是密码破解等所需要的。所以GPU除了图像处理，也越来越多的参与到计算当中来。
　　GPU的工作大部分就是这样，计算量大，但没什么技术含量，而且要重复很多很多次。就像你有个工作需要算几亿次一百以内加减乘除一样，最好的办法就是雇上几十个小学生一起算，一人算一部分，反正这些计算也没什么技术含量，纯粹体力活而已。而CPU就像老教授，积分微分都会算，就是工资高，一个老教授资顶二十个小学生，你要是富士康你雇哪个？GPU就是这样，用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务，纯粹的人海战术。这种策略基于一个前提，就是小学生A和小学生B的工作没有什么依赖性，是互相独立的。很多涉及到大量计算的问题基本都有这种特性，比如你说的破解密码，挖矿和很多图形学的计算。这些计算可以分解为多个相同的简单小任务，每个任务就可以分给一个小学生去做。但还有一些任务涉及到流的问题。比如你去相亲，双方看着顺眼才能继续发展。总不能你这边还没见面呢，那边找人把证都给领了。这种比较复杂的问题都是CPU来做的。
　　总而言之，CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同，所以设计上有不小的区别。而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似，所以用GPU来算了。GPU的运算速度取决于雇了多少小学生，CPU的运算速度取决于请了多么厉害的教授。教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的，但是对于没那么复杂的任务，还是顶不住人多。当然现在的GPU也能做一些稍微复杂的工作了，相当于升级成初中生高中生的水平。但还需要CPU来把数据喂到嘴边才能开始干活，究竟还是靠CPU来管的。
　　什么类型的程序适合在GPU上运行？
　　（1）计算密集型的程序。所谓计算密集型（Computeintensive）的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比，读内存的延迟大概是几百个时钟周期；读硬盘的速度就不说了，即便是SSD，也实在是太慢了。
　　（2）易于并行的程序。GPU其实是一种SIMD（SingleInstructionMultipleData）架构，他有成百上千个核，每一个核在同一时间最好能做同样的事情。
　　引用自来自DavidPatterson的书：《ComputerOrganizationandDesign：TheHardwareSoftwareInterface，RISCVEdition》（引用部分已经过个人翻译）
　　GPU和CPU的区别：GPU是一个加速器，是一个对CPU的补充，它的目的就是尽可能的加速图形处理速度。也就是说，对于GPU来说，可能处理某些任务的性能会非常差，甚至有些任务根本就没法在GPU上运行。但是这都不要紧，因为这些任务可以交给CPU做。对于GPU来说，计算问题的体量一般由几百MB到数GB之间，不需要考虑数TB的数据体量的问题。（书以2013年为例，这个论断在2019年已经不适用了）最大的不同是GPU并不依赖多级Cache来降低对内存访问的延迟。相反，GPU通过大量的多线程来规避了内存延迟对性能的影响。具体来说，在GPU等待内存数据到来的时候，GPU会运行几百到几千个与之前数据不相关的线程。与CPU内存系统相反，GPU的内存系统因此更加面向大的带宽而不是低延迟，而且GPU的内存大小通常要小于CPU。因为大量的并行线程带来了很好的处理带宽，GPU包含了数个平行处理核心并且每个处理核心都可以运行大量的平行线程。因此，GPU的并行运行能力比普通的CPU要大得多。