現(xiàn)代服務(wù)器的核心是兩個看似相同的基于硅的微處理器芯片，兩者都可以每秒執(zhí)行數(shù)千次操作。兩者都使用大量晶體管，并且都由內(nèi)部內(nèi)核供電。一臺機(jī)器的中央處理單元和它的圖形處理單元之間的差異是顯著的，如果計(jì)算機(jī)同時處理復(fù)雜的處理或渲染任務(wù)，為什么GPU和 CPU 之間的差異會差異很大呢？

1、中央津貼 

CPU可以被視為計(jì)算機(jī)的大腦，同時處理軟件加載和堆棧操作等任務(wù)。雖然 CPU 在執(zhí)行某些功能方面非常熟練，但CPU可能會因多任務(wù)要求而不堪重負(fù)，例如支持視頻編輯同時流式傳輸 Spotify 播放列表?，F(xiàn)代 CPU 往往包含四個或八個內(nèi)核，以每秒 1 到 4千兆赫 (GHz) 的速度運(yùn)行。這意味著它們可以在每個時鐘周期內(nèi)同時執(zhí)行四到八條指令。

2、圖形插圖 

GPU 是一種特殊類型的處理器，以較慢的時鐘速度運(yùn)行，但包含數(shù)千個單獨(dú)的內(nèi)核，每個內(nèi)核都能夠在任何給定的毫秒內(nèi)執(zhí)行一條指令。GPU 最初是為了支持 3D 計(jì)算機(jī)游戲圖形所需的復(fù)雜渲染而開發(fā)的，并且通常作為千禧一代 PC 的可選升級產(chǎn)品銷售。因?yàn)樗荚谝蚤W電般的速度執(zhí)行單個任務(wù)，所以 GPU 提供了更大的處理范圍。但是，它絕不是 CPU 的替代品，它可以執(zhí)行更廣泛的任務(wù)。

3、權(quán)力與榮耀 

雖然 CPU 本身功能強(qiáng)大，并且對于某些計(jì)算任務(wù)至關(guān)重要，但它們的整體性能完全被包含數(shù)千個內(nèi)核的 GPU 所掩蓋。GPU 和 CPU 之間的一個關(guān)鍵區(qū)別是后者可以將大數(shù)據(jù)分析等任務(wù)的執(zhí)行速度提高 100 倍。另一個是運(yùn)行這些處理器所需的電量——因此比特幣礦工利用 GPU 陣列來執(zhí)行重復(fù)的、非圖形化的挖掘任務(wù)。 

尋求進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的公司發(fā)現(xiàn)在GPU和CPU之間進(jìn)行選擇很容易。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是當(dāng)今計(jì)算機(jī)應(yīng)處理的功能的主要示例，完成單個特定任務(wù)需要大量計(jì)算。盡管 GPU 最初是作為 3D 圖形渲染工具開始的，但它們同樣非常適合處理數(shù)據(jù)以改進(jìn)語音識別和金融建模等領(lǐng)域。就純粹的蠻力處理而言，它們是無與倫比的。 

GPU 和 CPU 協(xié)同工作效果最佳，前者處理數(shù)據(jù)密集型任務(wù)，后者管理系統(tǒng)更廣泛的資源，例如內(nèi)存和軟件管理。今天的超級計(jì)算機(jī)傾向于將處理職責(zé)委托給 GPU，尤其是因?yàn)樽钚潞妥詈玫腉PU芯片比今天的高端CPU提供了更快的同比性能增長。如果您的業(yè)務(wù)涉及機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)處理或算法分析，那么在 GPU 和 CPU 之間進(jìn)行選擇很容易。