分析操作系统中GPU、CPU两者之间的小故事

为什么GPU特别擅长处理图像数据呢?这是因为图像上的每一个像素点都有被处理的需要，而且每个像素点处理的过程和方式都十分相似，也就成了GPU的天然温床。

GPU的构成相对简单，有数量众多的计算单元和超长的流水线，特别适合处理大量的类型统一的数据。但GPU无法单独工作，必须由CPU进行控制调用才能工作。CPU可单独作用，处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型，但当需要大量的处理类型统一的数据时，则可调用GPU进行并行计算。

两者区别：

从根本上说CPU和GPU它们的目的不同，且有不同侧重点，也有着不同的性能特性，在某些工作中CPU执行得更快，另一工作中或许GPU能更好。当你需要对大量数据做同样的事情时，GPU更合适，当你需要对同一数据做很多事情时，CPU正好。

然而在实际应用中，后一种情形更多，也就是CPU更为灵活能胜任更多的任务。GPU能做什么?关于图形方面的以及大型矩阵运算，如机器学习算法、挖矿、暴力破解密码等，GPU会大幅提高计算效率。

Cache, local memory： CPU > GPU

Threads(线程数): GPU > CPU

Registers: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。

SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内执行同一条指令): GPU > CPU。

简单地说，CPU擅长分支预测等复杂操作，GPU擅长对大量数据进行简单操作。一个是复杂的劳动，一个是大量并行的工作。

其实GPU可以看作是一种专用的CPU，专为单指令在大块数据上工作而设计，这些数据都是进行相同的操作，要知道处理一大块数据比处理一个一个数据更有效，执行指令开销也会大大降低，因为要处理大块数据，意味着需要更多的晶体管来并行工作，现在旗舰级显卡都是百亿以上的晶体管。

CPU呢，它的目的是尽可能快地在单个数据上执行单个指令。由于它只需要使用单个数据单条指令，因此所需的晶体管数量要少得多，目前主流桌面CPU晶体管都是十亿以下，和顶级GPU相差十倍以上，但它需要更大的指令集，更复杂的ALU(算术逻辑单元)，更好的分支预测，更好的虚拟化架构、更低的延迟等等。

另外，像我们的操作系统Windows，它是为x86处理器编写的，它需要做的任务执行的进程，在CPU上肯定更为高效，你想每个线程的任务并不相同，基本上难以并行化，完全发挥不了GPU的长处。

（编辑：核心网）

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