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。

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

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。差别在于,GPU的控制单元、ALU及快取设计较为简易,且数量较多,导致GPU擅于处理大量简单的工作(例如渲染图像)
可以看到,CPU内部cache以及控制部分占据了很大一部分片上面积,因此计算单元占比很少。GPU只有很简单的控制单元,剩下的大部分都被计算单元占据,因此CPU的核数有限,而
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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