CPU vs GPU：不仅仅是一字之差

当今科学技术的飞速发展，社会已经迈入了信息时代的智能化阶段。人脸识别、智能客服、个性化推荐等应用已经深入到日常生活的各个方面。这些看得见的应用背后，是看不见的算力在默默地支撑着。在满足这些高算力需求的过程中，CPU 和 GPU 作为计算机的核心组件发挥着重要的承载作用。那么，CPU 和 GPU 到底是什么？它们又有什么区别？

随着数据成为五大生产要素之一，算力的作用变得愈发重要。算力即计算能力（Computing Power），更具体来说，算力是指数据中心的服务器通过对数据进行处理后实现结果输出的一种能力。

算力的概念起源于计算机的发明初期。最早的计算机是由机械装置完成计算任务，而算力指的就是这些机械装置的计算能力。随后，半导体技术的出现和发展，集成电路问世，开启了芯片时代。计算机在芯片的加持下，功能越来越强大，体积也越来越小，最终诞生了个人计算机（PC），成为人类最重要的算力工具。

而后人工智能和大数据技术的迅猛发展也带动了算力需求的飞速增长。无论是训练复杂的神经网络模型，还是进行大规模数据分析和处理，算力都扮演着至关重要的角色。如今，芯片已经成为算力的主要载体。当我们谈论算力时，实际上是在讨论 CPU 和 GPU 等芯片的计算能力。在计算机科学领域，CPU 和 GPU 作为计算机的核心组件，虽然名字只有“一字之差”，但其结构和功能却大不相同。

1 CPU vs GPU: 概念

CPU（Central Processing Unit），即中央处理器，是电脑、手机等众多电子产品的“心脏”。在我们日常生活的诸多场景中，如观看视频、玩游戏、聊天互动等，CPU 发挥着统一指挥和调度的关键作用。它主要负责执行程序指令、进行算术和逻辑运算以及控制和协调计算机各个部件。

为了满足处理各种不同数据的强大通用性能，CPU 的内部结构设计非常复杂。CPU 由多个核心组成，每个核心又包含算术逻辑单元、控制单元和高速缓存等组件，并且可以独立地执行任务。至今为止，所有的 CPU 都遵循冯·诺依曼体系结构的基本工作流程：取指令，指令译码，执行指令，数据回写，然后再取下一个指令、译码、执行、回写，重复进行直到程序结束。通过这种工作流程，CPU 能够有效地执行程序，并控制整个系统的运行。

CPU 工作流程

然而，随着计算机的普及，人们对图形显示的要求不断提高，例如在进行复杂的三维建模时，需要处理大量的图形数据以呈现逼真的效果；在玩大型游戏时，要求系统能够处理高分辨率的画面和复杂的游戏场景。尽管 CPU 内部采用了各种方法来加速指令执行，但随着任务的增多，CPU 的性能显得有些力不从心。

面对这个问题，能否考虑增加更多的 CPU 来解决呢？这固然是一种思路，但这涉及到相当高的成本，并且堆叠数量也不能保证完全解决计算能力不