通俗易懂讲解CPU、GPU、FPGA的特点

已于 2025-05-01 20:08:07 修改
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于 2023-06-27 22:28:57 首次发布
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CPU擅长通用计算，GPU以并行计算见长，适合大量重复简单任务，如图形渲染、深度学习；FPGA是可编程硬件，适用于快速数据计算和定制化电路需求，常见于通信、嵌入式系统。

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1. CPU vs GPU

  大家可以简单的将CPU理解为学识渊博的教授，什么都精通；而GPU则是一堆小学生，只会简单的算数运算。可即使教授再神通广大，也不能一秒钟内计算出500次加减法。因此，对简单重复的计算来说，单单一个教授敌不过数量众多的小学生。在进行简单的算数运算这件事上，500个小学生（并发）可以轻而易举打败教授。
在这里插入图片描述
  可以看到，CPU和GPU的最大不同在于架构。CPU适用于广泛的应用场景（学识渊博），可以执行任意程序；而GPU则专为多任务而生，并发能力强。
  具体来讲，就是多核，一般的CPU有2核、4核、8核等；而GPU则可能会有成百上千核
在这里插入图片描述
  GPU构造与CPU相似，包含控制单元(control unit)、算术逻辑单元(ALU)、快取(cache)及动态随机存取记忆体(DRAM)等元件。差别在

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FPGA 2 ，FPGA与CPU GPU APU DSP NPU TPU 之间的关系与区别
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⭐FPGA与CPU GPU APU NPU TPU DSP这些不同类型的处理器，可以被统称为"处理器"或者"加速器"。它们在计算机硬件系统中承担着核心的计算和处理任务，可以说是系统的"大脑"和"加速引擎"。这些处理器单元都是计算机系统中的关键组件，它们扮演着不同的角色，为计算机系统提供各种计算和处理能力。
AI算力调度在金融风控模型训练中的应用
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本文聚焦“AI算力调度”在金融风控模型训练场景中的具体应用，覆盖从基础概念到实战落地的全链路。目标是让金融科技从业者、AI工程师理解：为什么传统算力管理会“卡脖子”？算力调度如何像“交通警察”一样优化资源？以及如何用代码实现一个简易调度系统。本文从“餐厅备餐”的生活案例切入，逐步拆解AI算力调度的核心概念→用数学公式和Python代码解释调度算法→通过银行反欺诈模型训练的实战案例展示落地效果→最后展望未来趋势。AI算力调度。
哪个网工还分不清CPU、GPU、ASIC和FPGA？
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号主：老杨丨11年资深网络工程师，更多网工提升干货，请关注公众号：网络工程师俱乐部中午好，我的网工朋友。在当今数字化时代，计算硬件作为信息技术的核心组件，其重要性不言而喻。随着云计算、大数据、人工智能等前沿技术的迅猛发展，对于高性能计算资源的需求日益增长。在这样的背景下，了解不同的计算硬件及其各自的优缺点变得至关重要。今天就带大家来详细解析一下中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、专用集成电路（ASIC）以及现场可编程门阵列（FPGA）的区别与特点。无论是优化现有网络基础设施还是设计下一代计算平台，掌
ZYNQ以及FPGA和GPU以及CPU的区别
2202_75668728的博客
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ZYNQ和FPGA在某些特定场景下相对于GPU和CPU具有显著的优势，尤其是在灵活性、功耗效率、实时性、定制化能力等方面。然而，ZYNQ和FPGA在通用计算任务中可能不如GPU和CPU高效，因此在选择硬件平台时需要根据具体应用场景和需求进行权衡。
一文搞懂 GPU 的概念、工作原理，以及与 CPU 的区别
奇华资料的博客
05-09 1549
一言以蔽之，GPU不管是处理图形渲染、数值分析，还是处理AI推理。底层逻辑都是将极为繁重的数学进行任务拆解，化繁为简。然后，利用GPU多流处理器的机制，将大量的运算拆解为一个个小的、简单的运算，并行处理。我们也可以认为一个GPU就是一个集群，里面每个流处理器都是一颗CPU，这样就容易理解了。以上是关于GPU概念、工作原理的简要介绍。说是简单，其实在图形处理方面，还有很多深层次的处理逻辑没有展开，比如像素位置变换、三角原理等等。感兴趣的小伙伴可以深入研究下。
科普：GPU和FPGA，有何异同
12-03 141
在人工智能的背景下，这为 FPGA 提供了巨大的优势，既可以支持大规模并行工作负载，又可以提高特定算法的性能。另外，请记住，虽然 FPGA 在特定任务上效率很高，但它们可能无法与现代 GPU 的原始计算能力和性能相媲美，尤其是对于图形密集型应用程序而言。多年来，基于 GPU 的挖矿设备占据了主导地位，然而，挖矿难度的变化、日益激烈的竞争和不断上升的能源成本降低了利润率，因此 GPU 挖矿的受欢迎程度已不如从前。GPU 和 FPGA 之间的主要区别在于，GPU 最初是为渲染视频和图形而设计的。
对比CPU和GPU，FPGA优势、劣势、应用全解析
dpwkj的博客
02-01 4018
当我们需要进行计算时，通常会选择使用中央处理器（CPU）或图形处理器（GPU），编写适用于这些架构的软件程序。然而，还有一种不同的方法，即为特定的计算任务设计专门的电路，不依赖于通用架构和软件。这种方法更加费力，需要进行电路设计和硬件实现，但可以在特定计算任务上获得更高的性能和效率。
通俗讲讲FPGA
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05-22 500
通俗讲讲什么是FPGA。 FPGA出现之前，所有集成电路都可以看成雕塑家，但是雕成一个成品，往往要浪费很多半成品和原料，这就是ASIC的制造。 后来FPGA出现了，FPGA就是块橡皮泥，什么硬件电路都能模仿，万用IC，想捏成什么样随你，捏的不行，可以重新再捏。这就是为什么被称为可编程。 也可以把FPGA当做乐高积木。 比如商场里现成的玩具模型，小汽车、城堡等，这些买来就可以玩，是厂...
深度学习硬件这件事，GPU、CPU、FPGA到底谁最合适？
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二、数据的训练：CPU与GPU之争 2.1、现状 在如今的深度学习平台上，CPU面临着一个很尴尬的处境：它很重要又不是太重要。 它很重要，是因为它依旧是主流深度学习平台的重要组成部分：现百度首席科学家吴恩达曾利用16000颗CPU搭建了当时世界上最大的人工神经网络“Google Brain”并利用深度学习算法识别出了“猫”，又比如名震一时的“AlphaGo”就配置了多达1920颗CPU
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CPU： 英文全称：Central Processing Unit。 中文全称：中央处理器。 厂商：英特尔Intel。 功能：是一台计算机的运算核心和控制核心。 缺点：运算能力（最弱），核处理数（最少）。 优点： 主频（最高）（3G、4G以上）； 管理能力（最强），擅长管理和调度，比如数据读取，文件管理，人机交互等等。 GPU： 英文全称：Graphics Process...
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2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
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### CPU基础知识简介 CPU（中央处理器）作为计算机的核心组件，在计算设备中扮演着至关重要的角色。它负责执行指令集，这些指令定义了如何处理数据以及控制其他硬件资源。 #### 什么是CPU？ CPU是一种电子电路，...
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