GPU Vs CPU
概念
CPU
(Central Processing Unit)中央处理器
是一块超大规bai模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。
它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
GPU
(Graphics Processing Unit)图形处理器
是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。
GPU由成千上万个微核组成的处理器.
擅长处理大量并行的简单计算,比如在图像应用中渲染多边形.
什么是GPU？
GPU这个概念是由Nvidia公司于1999年提出的。
GPU是显卡上的一块芯片，就像CPU是主板上的一块芯片。
那么1999年之前显卡上就没有GPU吗？
当然有，只不过那时候没有人给它命名，也没有引起人们足够的重视，发展比较慢。
CPU和GPU的关系
在没有GPU之前，基本上所有的任务都是交给CPU来做的。
有GPU之后，二者就进行了分工，CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算，GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务（大规模计算任务）。
为什么这么分工？这是由二者的硬件构成决定的。
可以看出，CPU是“主（host）”而GPU是“从（device）”，
GPU无论发展得多快，都只能是替CPU分担工作，而不是取代CPU。
独立显卡和集成显卡的区别
所谓集成，是指显卡集成在主板上，不能随意更换。
而独立显卡是作为一个独立的器件插在主板的AGP接口上的，可以随时更换升级。
另外，集成显卡使用物理内存，而独立显卡有自己的显存。
一般而言，同期推出的独立显卡的性能和速度要比集成显卡好、快。
值得一提的是，集成显卡和独立显卡都是有GPU的。
扩展知识点
几个例子
市长 Vs 副市长
市长和副市长的区别。
市长管全局，各副市长分管经济、交通、治安、医疗、教育等。
教授 Vs 小学生
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。
大脑 Vs 眼睛
CPU可以看做是大脑，是处理所有信息的。
GPU就是眼睛，只处理图片。
但是大脑也处理眼睛的信息,是从属的关系.
抽象层来说(画大饼)
从古代到现在,分工都是越来越精细,
为了适应社会,提高效率,CPU细分出来一个GPU...
以后可能还会有XPU出来...
摘抄文档
作者：林夕
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来源：知乎
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