gpu是什么和cpu的區別
GPU 即圖形處理器（Graphics Processing Unit），它是一種專門用于圖形處理和并行計算的硬件設備。
GPU 和 CPU（中央處理器）的區別主要體現在以下幾個方面：
- 架構不同：CPU 主要是面向通用計算的，其架構基于馮?諾依曼體系結構，包含控制單元、算術邏輯單元、緩存等部分；而 GPU 主要面向圖形處理和并行計算，其架構基于數據流體系結構，包含許多流處理器和專用硬件單元。
- 計算方式不同：CPU 通過順序執行指令來完成計算任務；GPU 則通過并行執行大量的線程來完成計算任務，其并行計算能力是 CPU 的幾倍甚至幾十倍，可以處理大量的數據和計算任務，從而提高計算效率和速度。
- 設計目的不同：CPU 的設計目的是通用計算，能夠處理各種不同的任務；GPU 的設計目的是圖形處理和并行計算，其硬件架構和編程模型都是為高效處理大規模并行計算和圖形渲染而設計的。
- 緩存結構不同：CPU 有大量的緩存結構，目前主流的 CPU 芯片上都有四級緩存，這些緩存結構消耗了大量的晶體管，運行時需要大量電力；GPU 的緩存相對簡單，目前主流的 GPU 芯片最多有兩層緩存。GPU 可以利用晶體管上的空間和能耗做成算術邏輯單元（ALU），因此 GPU 比 CPU 的效率要高一些。
- 對響應方式要求不同：CPU 要求實時響應，對單任務的速度要求很高，所以要用很多層緩存的辦法來保證單任務的速度；GPU 是把所有任務都排好，然后再批處理，對緩存的要求相對較低。
- 浮點運算方式不同：CPU 除了負責浮點整形運算外，還有很多其他指令集的負載，如多媒體解碼、硬件解碼等，它注重單線程的性能，要保證指令流不中斷，需消耗更多晶體管和能耗用于控制部分，分配在浮點計算的功耗就會變少；GPU 基本上只做浮點運算，設計結構簡單，注重的是吞吐量，單指令能驅動更多的計算，消耗在控制部分的能耗比較少，因此可以把節省下來的資源用于浮點計算，能做的更快。
- 適用場景不同：CPU 所擅長的像操作系統這一類應用，需要快速響應實時信息，針對延遲優化，晶體管數量和能耗都需要用在分支預測、亂序執行、低延遲緩存等控制部分。而 GPU 適合對于具有極高的可預測性和大量相似的運算以及高延遲、高吞吐的架構運算，例如在游戲和娛樂領域中的圖形渲染，科學計算和數據分析領域中的大規模數據處理，人工智能和深度學習領域中模型的訓練和推理，超級計算和數據中心中的大規模計算任務，以及虛擬現實、增強現實、醫學圖像處理、視頻編碼和解碼等領域。