cpu和gpu的区别

一、CPU和GPU的定义

CPU：中央处理器（CentralProcessingUnit，简称CPU）是一台计算机的运算核心和控制核心。

它是电子计算机三大核心部件之一（另外两个是内部存储器和输入/输出设备）。

CPU的主要功能是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。

GPU：GPU全称图形处理单元，在中文中被译为“图形处理器”，是一个专门负责图像处理的芯片。

它作为显卡的核心部件，不仅决定了显卡的性能级别，还区分了2D和3D显卡的不同类型。

GPU主要针对大规模相似数据的并行计算，能够高效处理图形和并行计算任务。

二、CPU与GPU的差异

CPU和GPU在设计和应用上存在显著差异，主要体现在它们的构造和功能定位上：

功能定位：CPU需要处理各种类型的数据并执行复杂的逻辑判断，这导致其内部结构复杂，包含丰富的分支预测和中断处理机制。

而GPU主要针对大规模相似数据的并行计算，其环境简单且连续，不需要频繁中断。

硬件架构：在硬件架构上，GPU拥有大量简单的计算单元和简化的控制逻辑，几乎没有缓存。

而CPU则被大量的缓存和复杂的控制逻辑占据，其计算能力只是整体功能的一部分。

性能特点：CPU的设计注重低延迟，具备强大的算术逻辑单元(ALU)，能在极少时钟周期内完成高精度的算术运算。

CPU的高频率和大缓存也有助于减少数据处理的延迟。

与之相对，GPU旨在实现高吞吐量，通过集成大量ALU并减少缓存来处理更多并行任务。

尽管这增加了对DRAM的访问延迟，但GPU的设计充分利用了多线程和高并行度来优化总体性能。

简而言之，CPU是电脑的核心部件，负责解释指令和处理数据，可以看作是系统的“指挥官”。

而GPU则专门用于高效处理图形和并行计算任务，类似于显卡的“心脏”。

在实际应用中，以市面上的产品为例，一个高端CPU如i9-7980XE虽然拥有多达十八核心和三十六线程，但与GPU相比，如RX480这样价格仅2000元的显卡就包含了2304个流处理器计算核心。

这显示了在并行处理能力上，GPU具有明显优势。

如果用一个比喻来说明，CPU就像一位能解决复杂问题的教授，而GPU则像一群能迅速完成简单任务的学生。

在面对简单但量大的任务时，GPU的并行处理能力远超CPU；但在处理需要连续逻辑判断和复杂决策的任务时，CPU的表现更为出色。

三、GPU在训练神经网络中的优势

在训练神经网络方面，GPU相较于CPU具有显著优势。

这主要是因为从运算的角度来看，神经网络主要是由大量的浮点矩阵构成的。

而现代的神经网络，可能有几千到几百万的浮点矩阵（所谓深度学习），因此需要很大的内存带宽来访问这些海量的浮点矩阵。

而GPU的内存带宽比CPU高很多。

例如，Intel的Corei9-7980XE内存带宽约为57GB/s，而NVIDIA的TeslaP100带宽高达900GB/s。

使用神经网络训练时，运算最多的是关于矩阵的运算，这个时候就正好用到了GPU。

GPU本来是用来处理图形的，但是因为其处理矩阵计算的高效性就被运用到了深度学习之中。

实际上，很多个简单的工作交给GPU显然更适合。

在早期，神经网络都是用CPU训练的。

即使现在，像TensorFlow这样的流行框架也支持在CPU上运行。

然而，由于GPU比CPU快很多，因此一般用GPU训练神经网络。

例如，训练一个实时检测手部的神经网络，在CPU上大约要12天，而在GPU上则只需5小时。

综上所述，CPU和GPU各自具有独特的功能和优势。

CPU是计算机的核心处理器，负责解释指令和处理数据；而GPU则专注于图形处理和并行计算任务，具有高效的矩阵计算能力。

在训练神经网络等需要大规模并行计算的应用中，GPU展现出了显著的优势。