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揭秘:CPU与GPU的神秘差异,你真的了解吗?

作者:陈蕙侑 分类:电脑技术 发布时间:2024-01-01 06:11:01

我们使用电脑的小伙伴应该都听说过cpu和gpu吧,但是具体有什么差别很多的小伙伴其实都不太清楚,简单来讲gpu是显卡的核心,也可以直接认为是图形处理器。cpu即中央处理器。它是一块超大规模的集成电路。一般来说打游戏看重gpu,而日常运行就看重cpu了,接下来小编就带着大家一起来看看cpu和gpu区别介绍。 具体内容: 1、计算量比较 CPU:计算量小,原理:只有4个运算单元 GPU:计算量大,原理:有1000个运算单元 2、计算复杂度比较: CPU:可计算复杂...

我们使用电脑的小伙伴应该都听说过cpu和gpu吧,但是具体有什么差别很多的小伙伴其实都不太清楚,简单来讲gpu是显卡的核心,也可以直接认为是图形处理器。cpu即中央处理器。它是一块超大规模的集成电路。一般来说打游戏看重gpu,而日常运行就看重cpu了,接下来小编就带着大家一起来看看cpu和gpu区别介绍。

具体内容:

揭秘:CPU与GPU的神秘差异,你真的了解吗?

1、计算量比较

CPU:计算量小,原理:只有4个运算单元

GPU:计算量大,原理:有1000个运算单元

2、计算复杂度比较:

CPU:可计算复杂的运算,比如积分微分,4个运算单元都属于专家级别

GPU:只可以计算简单的1+1算术题,不能计算复杂的微分积分,1000个运算单元属于小学生水平。

3、对于单个积分微分的计算速度比较

CPU:较快。原理:单线程计算(比如机器人运动控制),单个芯片性能强劲,计算能力强,能计算出来

GPU:较慢,甚至可能计算不了;原理:单个芯片性能弱,计算能力弱,可能算不出来,或速度很慢

4、对于多个1+1算术题的计算速度比较

CPU:速度较慢。因为计算原理是:先算第1题, 再算第2题,总时间为【T1+T2+T3>>>+T1000(也就是1000个算术题消耗时间的累加])】

GPU:速度很快。因为计算原理是:可同时计算1000道算术题,总时间为【max(T1,T2,T3...T1000)(也就是1000个算术题消耗时间中的最大值)】

5、形象比喻

GPU: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。

CPU: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。

6、适用场景

CPU:适合需要前后计算步骤严密关联的计算场景。这些任务涉及到“流”的问题,必须先计算完第一步,再去计算第二步;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,生活中大部分用的都是CPU,例如武器装备运动控制、个人电脑使用等

GPU:适合前后计算步骤无依赖性,相互独立的计算场景。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。

以上全部内容就是小编带给大家的cpu和gpu区别介绍详细内容了,小伙伴们看完这篇内容清楚什么是cpu,什么是gpu了吧,希望本文可以帮助到大家。

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