GPU在現(xiàn)在的應(yīng)用中越來越重要，對于GPU，我們都具備些許了解，因為不論是手機中、還是電腦里面，都有GPU的身影。為增進大家對GPU的認識程度，本文將探討一下GPU和CPU，看看誰的優(yōu)勢更大。此外，小編還將對GPU加速原理予以介紹。如果你對GPU具有興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

一、GPU與CPU孰強孰弱?

GPU是替代不了CPU的，同樣，CPU也替代不了GPU。如果形象點理解，GPU就像一群螞蟻，這些螞蟻都做著同樣的事，而CPU就像一只猴子，這只猴子做著各種不同的事。從根本上說CPU和GPU它們的目的不同，且有不同側(cè)重點，也有著不同的性能特性，在某些工作中CPU執(zhí)行得更快，另一工作中或許GPU能更好。

當你需要對大量數(shù)據(jù)做同樣的事情時，GPU更合適，當你需要對同一數(shù)據(jù)做很多事情時，CPU正好。

然而在實際應(yīng)用中，后一種情形更多，也就是CPU更為靈活能勝任更多的任務(wù)。GPU能做什么?關(guān)于圖形方面的以及大型矩陣運算，如機器學習算法、挖礦、暴力破解密碼等，GPU會有所幫助。

簡單地說，CPU擅長分支預(yù)測等復(fù)雜操作，GPU擅長對大量數(shù)據(jù)進行簡單操作。一個是復(fù)雜的勞動，一個是大量并行的工作。

其實GPU可以看作是一種專用的CPU，專為單指令在大塊數(shù)據(jù)上工作而設(shè)計，這些數(shù)據(jù)都是進行相同的操作。

要知道處理一大塊數(shù)據(jù)比處理一個一個數(shù)據(jù)更有效，執(zhí)行指令開銷也會大大降低，因為要處理大塊數(shù)據(jù)，意味著需要更多的晶體管來并行工作，現(xiàn)在旗艦級顯卡都是百億以上的晶體管。

CPU呢，它的目的是盡可能快地在單個數(shù)據(jù)上執(zhí)行單個指令。由于它只需要使用單個數(shù)據(jù)單條指令，因此所需的晶體管數(shù)量要少得多。

目前主流桌面CPU晶體管都是十億以下，和頂級GPU相差十倍以上，但它需要更大的指令集，更復(fù)雜的ALU(算術(shù)邏輯單元)，更好的分支預(yù)測，更好的虛擬化架構(gòu)、更低的延遲等等。

另外，像我們的操作系統(tǒng)Windows，它是為x86處理器編寫的，它需要做的任務(wù)執(zhí)行的進程，在CPU上肯定更為高效，你想每個線程的任務(wù)并不相同，基本上難以并行化，完全發(fā)揮不了GPU的長處。

那么，可以預(yù)見在未來，隨著CPU進一步強化處理數(shù)據(jù)塊的能力，我們將看到CPU和GPU架構(gòu)之間的融合，而且隨著制造技術(shù)的進步和芯片的縮小，GPU也可以承擔更復(fù)雜的指令。

二、GPU加速原理

GPU一推出就包含了比CPU更多的處理單元，更大的帶寬，使得其在多媒體處理過程中能夠發(fā)揮更大的效能。例如：當前最頂級的CPU只有4核或者6核，模擬出8個或者12個處理線程來進行運算，但是普通級別的GPU就包含了成百上千個處理單元，高端的甚至更多，這對于多媒體計算中大量的重復(fù)處理過程有著天生的優(yōu)勢。下圖展示了CPU和GPU架構(gòu)的對比。

從硬件設(shè)計上來講，CPU由專為順序串行處理而優(yōu)化的幾個核心組成。另一方面，GPU則由數(shù)以千計的更小、更高效的核心組成，這些核心專為同時處理多任務(wù)而設(shè)計。

通過上圖我們可以較為容易地理解串行運算和并行運算之間的區(qū)別。傳統(tǒng)的串行編寫軟件具備以下幾個特點：要運行在一個單一的具有單一中央處理器(CPU)的計算機上;一個問題分解成一系列離散的指令;指令必須一個接著一個執(zhí)行;只有一條指令可以在任何時刻執(zhí)行。而并行計算則改進了很多重要細節(jié)：要使用多個處理器運行;一個問題可以分解成可同時解決的離散指令;每個部分進一步細分為一系列指示;每個部分的問題可以同時在不同處理器上執(zhí)行。

舉個生活中的例子來說，你要點一份餐館的外賣，CPU型餐館用一輛大貨車送貨，每次可以拉很多外賣，但是送完一家才能到下一家送貨，每個人收到外賣的時間必然很長;而GPU型餐館用十輛小摩托車送貨，每輛車送出去的不多，但是并行處理的效率高，點餐之后收貨就會比大貨車快很多。

以上便是此次小編帶來的“GPU”相關(guān)內(nèi)容，通過本文，希望大家對如何實現(xiàn)GPU加速等知識具備一定的了解。如果你喜歡本文，不妨持續(xù)關(guān)注我們網(wǎng)站哦，小編將于后期帶來更多精彩內(nèi)容。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!