CPU与GPU的作用和位置分析
CPU和GPU的作用
CPU和GPU的作用CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）是计算机系统中两个关键的组件，它们在不同的领域发挥着不同的作用。
本文将从计算机体系结构、任务分配、性能优化等方面介绍CPU和GPU的作用。
一、计算机体系结构计算机体系结构是指计算机系统中各个硬件组件之间的组织方式和相互关系。
在计算机体系结构中，CPU和GPU起着不同的作用。
1. CPU的作用作为计算机系统的核心组件，CPU负责执行各种指令，控制和协调计算机系统的运行。
它具有较高的单线程性能和通用性能，适用于处理复杂的控制流和各种常规计算任务。
CPU通常由多个核心组成，每个核心都可以执行各种指令。
它用于运行操作系统、执行常规程序和处理大部分的计算任务。
2. GPU的作用GPU是专门设计用于处理图形和并行计算的处理器。
它由多个小型、高并发的处理单元组成，具有较高的并行处理能力和浮点计算能力。
GPU的设计理念是为了加速图形渲染和其他需要大规模并行计算的任务。
它通常用于图像处理、游戏渲染、科学计算等领域。
二、任务分配CPU和GPU在计算机系统中的任务分配有一定的差异。
1. CPU的任务分配CPU主要负责串行计算和控制流任务。
它通过运行操作系统和应用程序来处理各种任务。
CPU具有较高的时钟频率和较大的缓存容量，适合处理需要高频率的算术运算和数据访问的任务。
它能够执行复杂的算法、处理复杂的控制流程和处理器间的通信。
2. GPU的任务分配GPU主要负责并行计算任务，尤其是大规模的数据并行计算。
它通过执行大量的并发线程来处理任务。
GPU具有数百甚至数千个处理单元，可以同时执行多个线程。
它具有较高的并行计算能力和浮点计算能力，适合执行矩阵运算、向量运算、逐点运算等需要大量计算的任务。
三、性能优化在实际应用中，为了充分发挥CPU和GPU的性能，需要进行相应的优化。
1. CPU的性能优化为了提高CPU的性能，可以使用多线程、指令级并行和向量化等技术。
多线程可以利用多核心来并行执行多个任务，提高整体性能。
了解计算机硬件架构CPUGPU等
了解计算机硬件架构CPUGPU等了解计算机硬件架构：CPU、GPU等计算机硬件架构是指计算机系统中各个硬件组件之间的关系和连接方式。
其中，中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）是计算机中最重要的两个硬件组件。
本文将从CPU和GPU的架构、功能以及应用等方面进行详细介绍。
一、中央处理器（CPU）中央处理器是计算机中的核心组件，负责执行各种计算和控制操作。
CPU通常由控制单元、算术逻辑单元（ALU）和寄存器组成。
1. 架构常见的CPU架构包括x86、ARM和MIPS等。
x86是主流桌面和服务器领域的架构，而ARM则主要用于移动设备和嵌入式系统。
不同的架构影响着CPU指令集和性能表现。
2. 功能CPU的主要功能是解析并执行计算机指令，包括算术计算、逻辑运算、内存访问和控制流程等。
此外，CPU还负责管理和调度系统资源，以保证各个任务的正常进行。
3. 应用CPU广泛应用于各种计算机设备中，包括个人电脑、服务器、超级计算机等。
随着计算需求的增加，CPU的性能和能效也在不断提升，为计算机领域的发展做出了重要贡献。
二、图形处理器（GPU）图形处理器是计算机中用于图形处理和计算的专用处理器。
它以高并行计算能力和专业的图像处理功能著称。
1. 架构GPU通常采用SIMD（单指令多数据流）架构，能够同时处理多个数据流。
不同于CPU的通用计算能力，GPU更适用于高度并行的任务，如图形渲染、深度学习和密码破解等。
2. 功能GPU的主要功能是进行图像渲染和图形计算。
它具有大规模并行处理单元和高速内存，能够高效地处理复杂的图像运算和计算任务。
3. 应用GPU最初主要用于游戏和图形设计领域，但随着计算需求的增加，GPU的计算能力逐渐得到充分利用。
现如今，在人工智能、科学计算和密码学等领域，GPU扮演着不可或缺的角色。
三、其他硬件架构除了CPU和GPU，计算机还包含许多其他重要的硬件组件，如内存、存储器、输入输出设备等。
它们共同构成了计算机系统的完整架构。
了解电脑中的CPU和GPU
了解电脑中的CPU和GPU 电脑已经成为现代人生活中必不可少的工具之一，而电脑的核心部件就是CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）。
本文将详细介绍CPU和GPU的功能、特点以及它们在电脑中的作用。
一、CPU的功能和特点CPU是电脑中最重要的组件之一，它的主要功能是执行指令，控制和协调电脑的各种操作。
CPU是电脑的大脑，其运算速度和性能决定了电脑的整体表现。
1.1 功能CPU负责执行和处理电脑中的各类指令，包括算术逻辑运算、数据处理、控制命令等。
它通过运算单元、控制单元和寄存器等部件协同工作，实现了电脑的计算和控制功能。
1.2 特点CPU的主要特点有以下几点：首先，CPU具有高速运算能力。
现代CPU采用了多核心、多线程等技术，可以同时处理多个任务，提高了电脑的计算效率。
其次，CPU具有良好的时钟控制和时序管理能力。
时钟频率决定了CPU的执行速度，而时序管理确保了指令的正确执行顺序。
最后，CPU具备一定的缓存和寄存器容量。
缓存和寄存器可以暂时存储并快速获取数据，减少了与内存的频繁交互，提高了运算效率。
二、GPU的功能和特点GPU是电脑中的另一个关键组件，它主要用于图形处理和显示。
与CPU相比，GPU在图形处理方面具有独特的优势和功能。
2.1 功能GPU的主要功能是处理图形相关的计算任务，包括图像渲染、图形计算、视频编码解码等。
在电脑游戏、设计制图和科学计算等领域，GPU发挥着重要作用。
2.2 特点GPU的主要特点有以下几点：首先，GPU拥有大量的处理核心。
现代GPU采用了并行计算的架构，可以同时处理多个数据流，提高了图像处理的效率。
其次，GPU具备高速的内存带宽。
大规模的图像数据需要快速传输和处理，高带宽的内存可以满足这一需求，并提供流畅的图像显示效果。
最后，GPU支持专用的图形处理技术。
像素填充、光照、阴影等复杂的图形效果都可以由GPU实现，提供了更逼真的视觉体验。
三、CPU和GPU的合作与应用CPU和GPU在电脑中常常需要紧密合作，以实现更高效的计算和图形处理能力。
了解电脑硬件CPUGPU内存和硬盘的作用与区别
了解电脑硬件CPUGPU内存和硬盘的作用与区别了解电脑硬件CPU、GPU、内存和硬盘的作用与区别计算机是现代社会中至关重要的工具之一，而电脑硬件是其重要组成部分。
在日常使用电脑时，我们经常会听到一些术语，比如CPU、GPU、内存和硬盘。
这些部件在计算机系统中发挥着不同的作用，并且具有各自的特点和功能。
在本文中，我们将了解电脑硬件CPU、GPU、内存和硬盘的作用与区别。
一、中央处理器（CPU）中央处理器（Central Processing Unit，简称CPU）是计算机系统中的重要组成部分，它负责执行计算机指令的任务。
CPU可以被认为是计算机系统的“大脑”，它处理计算、逻辑控制和运算等任务。
CPU拥有自己的寄存器和控制单元，可以读取和执行存储在内存中的指令。
CPU的主要功能是执行计算机指令，并且它的性能对计算机的整体速度有着重要影响。
CPU的速度以及处理能力可以通过时钟频率、核心数量和缓存大小等指标来衡量。
一般情况下，CPU的速度越高，性能越强大，能够更快地处理大量的数据和任务。
二、图形处理器（GPU）图形处理器（Graphics Processing Unit，简称GPU）是一种专门用于处理计算机图形和图像的硬件设备。
与CPU相比，GPU在图形和图像处理方面有着更高的性能和并行处理能力。
它可以加速图形渲染、图像处理、视频编码解码和计算等任务。
GPU在图形应用中有着广泛的应用，比如游戏、计算机辅助设计（CAD）和视频编辑等。
它可以提供更高的帧率和更逼真的图形效果，使得用户能够获得更好的视觉体验。
同时，GPU也被应用于科学计算和人工智能领域，因为它的并行处理能力可以加速大规模的计算任务。
三、内存内存是计算机系统中存储数据和指令的地方，它与CPU和硬盘之间起到了一个桥梁的作用。
计算机需要将数据和指令从硬盘中读取到内存中，然后再由CPU进行处理。
内存速度快，通过高速缓存来存储频繁使用的数据，以便CPU能够更快地访问。
计算机硬件了解CPU和GPU的区别与应用场景
计算机硬件了解CPU和GPU的区别与应用场景计算机硬件是构成计算机系统的重要组成部分，其中CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）是两个核心的部件。
它们在计算机系统中扮演不同的角色，并在不同的应用场景中发挥作用。
本文将介绍CPU和GPU的区别，并探讨它们在不同场景中的应用。
一、CPU和GPU的区别1. 架构设计CPU采用顺序执行的架构设计，强调处理速度和数据的顺序性。
它拥有多核心的设计，能够高效地处理各类任务，如运行操作系统、执行各种软件应用等。
GPU采用并行执行的架构设计，强调处理大规模数据并行性的能力。
它通常拥有大量的核心，可以同时处理多个任务，主要用于图形渲染和图像处理等图形计算领域。
2. 处理能力CPU注重单线程的处理能力，能够快速响应各种指令和数据处理需求。
它的设计更加通用，适用于各种复杂的任务，如编程开发、数据分析和计算等。
GPU注重并行处理的能力，更适合处理大规模的数据集合。
它在处理图形渲染、视频编解码和机器学习等领域有出色的表现，可以同时进行多个相似的运算，加速计算过程。
3. 内存管理CPU采用缓存层次结构对数据进行管理，包括L1、L2和L3等不同级别的缓存。
它使用高速缓存存储器来加快数据的读取和写入速度，提高计算效率。
GPU采用全局内存和共享内存的管理方式，具备更大的存储容量，能够存储更多的数据。
它通过高带宽的内存访问来支持大规模数据的并行计算，满足图形处理和计算需求。
二、CPU和GPU的应用场景1. CPU的应用场景CPU广泛应用于计算机系统的各个领域，如个人电脑、服务器和移动设备等。
它在以下场景中发挥重要作用：(1) 通用计算：CPU在编程开发、办公软件和操作系统等方面具备出色的表现，能够满足多种任务的处理需求。
(2) 数据分析：CPU在处理大规模数据的分析和计算过程中具备较强的能力，适用于机器学习、深度学习和数据挖掘等应用。
(3) 服务器应用：CPU在服务器领域扮演重要角色，负责处理网络请求、数据库管理和虚拟化技术等任务，保证服务器的稳定性和性能。
CPU和GPU的区别与联系
CPU和GPU的区别与联系计算机中，CPU（Central Processing Unit）和GPU（Graphics Processing Unit）分别是核心的处理器。
它们在计算机的运行和图形处理中起着不同的作用。
本文将对CPU和GPU进行比较，探讨它们的区别与联系。
一、CPU的定义和作用CPU是计算机的中央处理器，它负责执行计算机的指令集，控制计算机的运行和处理数据。
CPU由控制单元、算术逻辑单元和寄存器等构成，它是整个计算机系统的核心。
CPU通常具有高度的通用性，可以进行广泛的任务处理，包括操作系统运行、文件管理、应用程序执行和网络通信等。
二、GPU的定义和作用GPU是图形处理器，主要用于处理图形图像相关的任务。
它在计算机系统中负责加速图像渲染、3D图形计算和视频解码等需求。
相较于CPU，GPU的核心设计更加注重并行计算和向量运算的能力。
由于其高度并行的特点，GPU适合处理大规模的图形数据，可以同时处理多个像素点，实现图像的快速渲染和实时计算。
三、CPU和GPU的区别1. 结构与设计CPU是一个主频较高的通用处理器，核心设计注重串行计算和控制流程。
它通常采用较少的处理核心，并具备较大的缓存容量，以便于处理复杂的算法和指令集。
GPU则是一个大规模的并行处理器，核心设计注重并行运算和向量计算。
它通常包含上千个处理核心，拥有较小的缓存和灵活的内存结构，以适应高速的并行计算需求。
2. 功能特点CPU在应用程序的执行过程中，专注于控制流程、逻辑判断和串行运算。
它适合处理各类通用任务，如文字处理、浏览网页和运行传统的软件应用等。
GPU主要用于图像、视频和计算密集型的并行任务。
它在图形渲染、游戏特效、深度学习和密码破解等方面具有突出的性能优势。
3. 运算速度由于GPU采用了并行计算的结构设计，相较于CPU在大规模数据处理和高负荷计算时具有显著的优势。
GPU可以同时处理多个数据流，快速完成图形渲染和复杂的计算任务，提供更高的计算性能。
CPU和GPU的作用
CPU和GPU的作用CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）是现代计算机中两个重要的组件，它们在计算机系统中分别扮演着不同的角色和功能。
本文将就CPU和GPU的作用展开讨论，并探讨它们对计算机性能和图形处理的重要性。
一、CPU的作用CPU是计算机系统的核心组件，在整个计算机硬件中起着“大脑”的作用。
它主要负责处理和执行计算机的指令，控制计算机的工作流程和数据传输。
CPU包含运算器、控制单元和缓存等多个部件。
1. 执行指令和运算CPU的主要工作是执行各种计算机指令，包括算术运算、逻辑运算和数据传输等。
它通过解析进程的指令来执行相应的操作，并将结果存储到内存或寄存器中。
CPU的运算能力直接影响计算机的整体性能。
2. 控制计算机工作流程CPU的控制单元负责管理和协调各个硬件组件的工作，包括内存、输入输出设备和外部设备等。
它通过时钟信号来控制计算机的时序，确保计算机各个部件的协调工作。
CPU的流水线技术和分支预测等技术可以提高计算机的执行效率和性能。
3. 数据读写和缓存管理CPU通过内存和寄存器等存储介质与外部设备以及其他硬件组件进行数据交互。
为了提高数据访问的速度，CPU还具备缓存技术，将频繁使用的数据存储到高速缓存中，减少对内存的访问次数，提高数据读写效率。
二、GPU的作用GPU是图形处理器的简称，它是一种专门负责处理图形和图像计算的硬件设备。
GPU最初用于游戏和图形渲染领域，但随着科学计算和人工智能的发展，GPU的应用范围逐渐扩大。
GPU相对于CPU而言，在并行计算和图形处理方面具备较大的优势。
1. 图形渲染和显示GPU最主要的作用是进行图形渲染和图像处理，使计算机能够实现高性能的图形和视觉效果。
无论是游戏图形的呈现，还是电影特效的生成，GPU都能够快速处理大量的图形数据，并将其准确地展示在屏幕上。
2. 并行计算GPU具备高度并行计算的能力，可以同时处理大量的数据和任务。
这使得GPU在科学计算、数据分析和人工智能等领域中具备重要的作用。
CPU和GPU的比较和应用场景分析
CPU和GPU的比较和应用场景分析随着计算机科技的不断发展，CPU和GPU作为两个重要的处理器，扮演了不同的角色。
那么CPU和GPU各自的优缺点是什么？它们的应用场景有哪些？本文将从不同的角度进行比较和分析。
一、CPU和GPU的基本概念CPU（Central Processing Unit）是计算机的核心部件，是计算机执行指令和控制计算机操作的核心控制器。
GPU（Graphical Processing Unit）是图形处理器，也是计算机的核心部件之一。
它是一种专门用于图形运算的处理器，能够加速计算机对图形、影像等的处理。
二、CPU和GPU的优缺点1. CPU的优点（1）灵活性较高。
CPU能够更加灵活地处理各种类型的计算任务，不会受限于特定的软件应用。
（2）支持缓存。
CPU内置了缓存功能，能够提高数据读取速度，从而大幅提高运算速度。
（3）良好的单线程性能。
CPU能够优化单线程的运算性能，对于一些需要精细计算的应用场景非常适合，如3D建模、CAD 绘图等。
2. CPU的缺点（1）计算密集型应用速度慢。
在处理一些计算密集型的应用时，CPU的速度会相对较慢。
（2）成本较高。
由于其灵活性和单线程性能的优势，CPU的成本相对较高。
（3）无法大规模并发。
CPU的并发处理能力相对较差，不能进行大规模的并发处理。
3. GPU的优点（1）并行计算。
GPU具有强大的并行计算能力，能够处理大规模数据并行运算任务。
（2）高速计算。
GPU能够实现高效的计算速度，并能够大规模提升计算速度。
（3）成本较低。
由于其并行计算和高速计算的优势，其成本较CPU要低。
4. GPU的缺点GPU虽然有并行计算的优势，但不适合处理需要频繁读写内存的应用。
GPU架构中的内存层次结构相对于CPU来说较为简单，对于一些需要复杂内存操作的应用，GPU的效率可能会下降。
三、CPU和GPU的应用场景分析1. CPU的应用场景（1）一般桌面应用场景。
CPU能够处理各种类型的计算任务，因此在大多数桌面应用场景中，CPU是最常用的处理器。
CPU和GPU的作用
CPU和GPU的作用CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）是计算机中两个核心的处理器单元。
它们在计算机系统中扮演着不同但重要的角色。
本文将分析和比较CPU和GPU的作用。
I. CPU的作用CPU是计算机的"大脑"，负责处理和执行计算机系统中的所有指令。
它的主要功能包括：1. 控制：CPU负责计算机系统的控制和协调，从内存中获取指令并解析执行。
它指导其他硬件设备的操作，确保计算机的正常运行。
2. 运算：CPU能够进行各种数学和逻辑运算，例如加法、乘法、逻辑判断等。
这使得计算机能够进行复杂的计算任务，例如数据处理、图像处理、编码解码等。
3. 缓存：CPU内置了高速缓存存储器（cache），用于暂时存储频繁使用的数据和指令。
这样可以提高数据的读取和处理速度，减少对主存的访问。
4. 中断处理：CPU能够响应外部设备的中断信号，并处理相应的中断程序。
这使得计算机能够进行实时响应和并发处理。
II. GPU的作用GPU是计算机中的图形处理器，主要用于处理图形和图像相关的计算任务。
它的主要功能包括：1. 图形渲染：GPU能够进行快速且高效的图形渲染，将计算机数据转化为可视化的图像。
它能够处理三维图形的光照、纹理、投影等，使得计算机能够实时显示复杂的游戏场景、虚拟现实等。
2. 并行计算：GPU具有大量的并行处理单元（CUDA核心），能够同时处理多个计算任务。
这使得GPU在科学计算、机器学习、深度学习等需要大规模并行计算的领域表现出色。
3. 视频解码与编码：GPU能够对高清视频进行实时解码和编码，支持多种视频格式和编码算法。
这使得计算机能够播放高清视频、进行视频编辑和实时流媒体服务。
III. CPU和GPU的协同作用CPU和GPU在计算机系统中协同工作，各自发挥着重要作用。
它们的协同作用主要表现在以下几个方面：1. 多媒体处理：CPU和GPU合作处理多媒体数据，例如播放高清视频、进行游戏图像渲染等。
《gpu与cpu的区别》课件
GPU与CPU的功耗比较
总结词
GPU的功耗高于CPU
VS
详细描述
由于GPU包含更多的计算单元和内存，其 功耗通常高于CPU。然而，由于其高效率 和并行处理能力，GPU在性能/功耗比上 仍然优于CPU。
05 GPU与CPU的发展趋势
GPU的发展趋势
高度并行化
01
GPU采用大规模并行架构，使其在处理大规模数据集时具有更
02 GPU与CPU的架构差异
GPU的架构特点
大规模并行处理架构
GPU采用大规模并行处理架构，具有数以千计的处理器核心，可 以同时处理多个任务，适合处理大规模数据集。
内存带宽高
GPU的内存带宽远高于CPU，可以快速读写内存，提高了数据处理 速度。
适用于图形渲染
GPU的架构特点使其非常适合于图形渲染，能够快速处理图像数据 。
计算物理和化学
GPU加速的分子动力学模拟、量 子化学计算等在材料科学、药物 研发等领域有广泛应用。
GPU在人工智能领域的应用
深度学习训练和推理
GPU支持大规模并行计算，能够加速深度学习模型的训练和 推理过程，提高人工智能应用的性能。
计算机视觉和语音识别
GPU加速的人工智能技术广泛应用于图像识别、语音识别、 自然语言处理等领域。
CPU的架构特点
串行处理架构
CPU采用串行处理架构，一次只能处理一个任务 ，但执行效率高。
内存带宽有限
CPU的内存带宽相对较低，读写速度较慢，但可 以高效地处理复杂逻辑和算法。
通用性更强
CPU适用于各种类型的计算任务，通用性更强。
GPU与CPU的并行处理能力
01
GPU更适合并行处理
由于GPU具有大规模并行处理能力，因此在进行大规模数据计算和图形
了解电脑的CPU和GPU
了解电脑的CPU和GPU电脑的CPU和GPU是现代计算机中两个重要的组成部分。
CPU（中央处理器）是电脑的大脑，负责执行各种指令和处理计算任务；而GPU（图形处理器）则主要用于图形渲染和处理。
本文将从功能、结构和应用角度介绍CPU和GPU，帮助读者更好地了解它们。
一、CPU的功能和结构CPU是电脑最核心的组件，它承担着将计算机指令进行解码和执行的任务。
CPU通常由控制单元、算术逻辑单元和寄存器三部分组成。
1. 控制单元：负责从主存储器中提取指令，并按照指令的操作码去执行对应的操作。
它还控制指令的流程和数据流向，确保计算机按照预定的顺序执行指令。
2. 算术逻辑单元(ALU)：负责进行算术和逻辑运算，包括加减乘除、比较和逻辑判断等。
ALU是CPU的核心部分，它能以极快的速度进行运算，从而支持各种计算任务的执行。
3. 寄存器：用于存储指令和数据以及中间结果，其中包括通用寄存器、程序计数器和状态寄存器等。
寄存器的速度比主存储器快得多，因此可以提高指令的执行效率。
二、GPU的功能和结构GPU主要用于图形渲染和图像处理，其设计目标是加速图形相关计算。
与CPU相比，GPU更擅长并行计算和处理大规模的数据集。
让我们来了解一下GPU的功能和结构。
1. 图形渲染：GPU的主要功能是将3D模型和纹理数据转化为2D图像，并对其进行渲染和显示。
它通过复杂的图形管线，包括几何处理单元、光栅化单元和像素处理单元等，将3D模型转化为最终的2D图像。
2. 并行计算：除了图形渲染，GPU还广泛用于并行计算领域。
由于其具有大量的核心和高效的内存带宽，GPU可以同时处理多个数据流，加速密集型计算任务，如科学模拟、深度学习和密码破解等。
3. 结构：GPU由数百到数千个小处理单元组成，每个处理单元称为流处理器（CUDA核心）。
流处理器可以同时执行相同的指令，从而实现高度并行的计算。
此外，GPU还有自己的专用内存，用于存储图形数据和计算时所需的中间结果。
了解电脑硬件CPUGPU内存和存储器的功能和区别
了解电脑硬件CPUGPU内存和存储器的功能和区别在当今数字化时代，电脑已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，对于普通用户来说，电脑硬件的功能和区别可能并不是很清楚。
本文将详细介绍电脑硬件中的CPU、GPU、内存和存储器的功能和区别，帮助读者更好地了解这些重要的组成部分。
一、CPU（中央处理器）CPU（Central Processing Unit）是电脑硬件的核心，它负责处理和执行计算机的各种指令和操作。
CPU是电脑的大脑，它决定了电脑的运行速度和性能。
功能：1. 指令执行：CPU能够识别和执行计算机的指令，包括算术和逻辑运算、数据传输等操作。
2. 控制电路：CPU可以控制和协调其他硬件设备的工作，确保它们按照正确的顺序和时序进行操作。
3. 数据缓存：CPU内部有高速缓存（Cache），用于存储短期使用的数据和指令，以提高读写速度。
区别：1. 架构不同：CPU根据架构可以分为x86、ARM等不同类型。
x86是主流桌面和服务器CPU的架构，而ARM则主要用于移动设备和嵌入式系统。
2. 核心数量：CPU可以有单核、双核、四核等不同的核心数量。
核心数量越多，处理能力越强，能够同时执行更多的任务。
3. 主频和缓存大小：主频表示CPU工作的速度，主频越高，计算速度越快。
缓存大小越大，能够存储的数据和指令越多，提高数据的读取速度。
二、GPU（图形处理器）GPU（Graphics Processing Unit）是电脑硬件中的另一个重要组成部分，主要负责图形和图像的处理，是实现电脑游戏和图形设计等应用的关键。
功能：1. 图形渲染：GPU能够处理图形和图像的计算，包括三维模型的渲染、纹理映射、光影效果等。
2. 并行计算：GPU的并行计算能力非常强大，可以同时处理多个任务，提高计算的效率。
3. 显示输出：GPU负责将处理后的图像数据发送到显示器，实现图像的显示和输出。
区别：1. 架构不同：GPU的架构与CPU不同，它专注于图形和图像计算，并具有更高的并行计算能力。
了解电脑的CPU和GPU架构及其在性能中的作用
了解电脑的CPU和GPU架构及其在性能中的作用随着科技的快速发展，电脑已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
而在电脑的核心组件中，CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）被认为是性能最关键的部分。
本文将详细介绍电脑的CPU和GPU 架构，以及它们在性能中的作用。
一、CPU架构及作用CPU是一台电脑的大脑，负责执行各种指令和控制计算机的各个组件。
CPU的架构包括指令集、流水线结构和缓存等部分。
1. 指令集指令集是CPU能够理解和执行的指令的集合。
常见的指令集有CISC（复杂指令集计算机）和RISC（精简指令集计算机）。
CISC指令集拥有多样且复杂的指令，可以在一条指令内完成多个操作，而RISC指令集则更注重简化和优化指令的执行速度。
不同的指令集对CPU的性能和功耗有着直接的影响。
2. 流水线结构流水线结构是指将CPU的处理过程划分为多个步骤，并使每个步骤能够同时进行，以提高CPU的执行效率。
常见的流水线结构包括经典的五级流水线和超标量流水线。
3. 缓存缓存是CPU中快速存储器的一种形式，用于存储频繁使用的数据和指令，以减少对主存访问的次数。
CPU中的缓存分为多级，从L1到L3，级别越高，容量越大，但速度相对较慢。
缓存的大小和命中率对CPU的性能影响重大。
CPU在电脑的性能中扮演着至关重要的角色。
它决定了计算机的运行速度、处理能力和多任务处理的效果。
对于需要大量运算或者需要高效处理数据的应用程序，较强的CPU性能是不可或缺的。
二、GPU架构及作用GPU是图像处理器的简称，它是电脑中负责处理图形和图像计算的部件。
GPU的架构和CPU有很大差异，在设计理念上更为注重并行计算。
1. SIMD架构GPU采用的主要架构是SIMD（单指令多数据流）架构。
它允许GPU同时对多个数据进行相同的操作，从而实现高度的并行计算。
这种架构在图像处理和科学计算等领域表现出色。
2. SP和CUGPU中的核心计算单元被称为SP（Stream Processor），一般每个SP可以进行一次浮点运算。
CPU和GPU的作用
CPU和GPU的作用CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）是现代计算机中两个重要的组成部分。
它们在计算机系统中扮演着不同的角色和功能。
本文将探讨CPU和GPU的作用以及它们在计算机中的不同应用领域。
第一部分：CPU的作用CPU是计算机系统中最核心的部分，它负责执行大部分的计算任务和控制计算机的运行。
CPU包含计算器和控制器两个部分，用于执行和解释指令，从而完成各种计算和操作。
1. 控制计算机运行：CPU负责解释和执行计算机指令，控制其他硬件设备的运行。
它通过时钟信号同步各个组件的操作，并确保程序的指令按照正确的顺序被执行。
2. 进行算术和逻辑运算：CPU包含算术逻辑单元（ALU），负责进行各种算术和逻辑运算，比如加减乘除、逻辑运算、移位操作等。
这些运算是计算机进行各种复杂计算和逻辑操作的基础。
3. 执行指令和管理数据：CPU负责从内存中读取指令和数据，并根据指令执行相应的操作。
它能够处理各种数据类型和数据结构，如整数、浮点数、字符等。
4. 控制输入和输出设备：CPU通过输入输出控制器与外部设备进行通信，如键盘、鼠标、显示器、打印机等。
它负责接收用户输入的数据，将计算结果输出到相应的设备上。
第二部分：GPU的作用GPU是专门用于图形处理和显示的处理器。
它在计算机图形学、游戏开发、视频编辑等领域中发挥重要作用。
相比CPU，GPU在并行计算和图形处理上具有优势。
1. 图形处理：GPU通过专门的图形渲染管线，负责处理和呈现3D图形和图像。
它能够进行复杂的几何变换、光照计算、纹理映射等操作，以实现逼真的图像效果。
2. 并行计算：GPU拥有大量的处理单元，可同时执行多个线程，具有较强的并行计算能力。
这使得GPU在科学计算、深度学习、密码学等领域中得到广泛应用。
3. 视频加速：GPU在视频编解码和视频处理中有很好的表现。
它可以加速视频的解码、编码和渲染，提高视频播放的流畅度和质量。
4. 游戏和虚拟现实：GPU在游戏和虚拟现实中扮演着核心角色。
了解电脑硬件CPUGPU内存和存储器的作用和区别
了解电脑硬件CPUGPU内存和存储器的作用和区别了解电脑硬件 CPU、GPU、内存和存储器的作用和区别电脑硬件是构成计算机系统的重要组成部分，其中CPU、GPU、内存和存储器是四个核心元件。
它们各自承担着不同的职能和任务，在计算机的运行和性能中起到关键作用。
本文将就CPU、GPU、内存和存储器的作用和区别进行详细阐述。
一、CPU的作用和区别1. CPU是计算机系统的核心之一，负责整个计算机系统的指令执行和数据处理。
它是计算机的大脑，也被称为中央处理器。
2. CPU主要包括控制单元和算术逻辑单元。
控制单元负责指令的解析和控制，而算术逻辑单元负责执行各类算术和逻辑运算。
3. CPU的速度和性能直接影响到计算机的整体运行速度和性能。
通常以时钟频率来衡量，频率越高表示CPU的工作速度越快。
二、GPU的作用和区别1. GPU是图形处理器，它主要负责计算机图形的处理和渲染。
2. GPU在处理图形和图像时具有优势，因为它在并行计算方面效率更高，可以同时处理大量的数据。
3. 相比于CPU，GPU在图形和图像处理方面的速度更快，可以提供更好的图形性能和用户体验，是进行图形、影音处理和游戏的首选。
三、内存的作用和区别1. 内存是计算机中的临时存储器，用于暂时存放数据和程序。
2. 内存分为主存储器（RAM）和辅助存储器（硬盘、固态硬盘等）。
主存储器的数据可以被CPU直接操作，访问速度更快，但断电后数据会丢失；而辅助存储器能够永久保存数据，但速度相对较慢。
3. 内存的大小直接影响到计算机处理大数据和运行多任务的能力，较大的内存可提供更好的性能和运行速度。
四、存储器的作用和区别1. 存储器是计算机用于存储和读取数据的设备，包括硬盘、固态硬盘、光盘等。
2. 存储器分为主存储器和辅助存储器，主存储器是CPU直接访问的存储空间，辅助存储器是用于永久保存数据的存储设备。
3. 存储器的容量和读写速度是判断性能和扩展性的重要指标，较大的容量能够存储更多的数据，而较快的读写速度能够提供更好的访问性能。
了解电脑硬件CPUGPU和内存的区别
了解电脑硬件CPUGPU和内存的区别了解电脑硬件 CPU、GPU 和内存的区别在日常使用电脑的过程中，我们经常听到诸如 CPU、GPU 和内存等术语。
虽然这些硬件组件都是电脑的核心部件，但它们的功能和用途却有所不同。
本文将就 CPU、GPU 和内存这三个电脑硬件部件进行详细解析，以帮助读者更好地了解它们的区别。
一、中央处理器（CPU）中央处理器（CPU）是计算机系统中最重要的组成部分之一。
它可以被视为电脑的“大脑”，负责执行和控制计算机的各种操作。
CPU通常由一个或多个核心组成，每个核心都可以独立地执行指令。
它的主要功能包括解析和执行指令、控制和协调各个硬件组件的工作、进行算术运算和逻辑运算等。
CPU主要用于处理计算机的逻辑操作和控制任务，如运行操作系统、执行软件程序等。
它的性能对整个电脑系统的运行速度和效率有着重要影响。
CPU的主频（即时钟频率）和核心数量等参数决定了它的计算能力，通常用来衡量CPU的性能水平。
二、图形处理器（GPU）图形处理器（GPU）是专门用于处理图形和图像数据的硬件组件。
与CPU不同，GPU主要用于加速图形渲染、图像处理和计算等任务。
它在显示器和计算机的图形界面交互过程中发挥着重要的作用。
GPU由大量的小核心（也被称为流处理器）组成，这些核心可以同时处理多个数据和多个线程，从而加快图形和图像数据的处理速度。
它的高并行计算能力使得GPU在处理大规模数据、进行复杂的计算和渲染任务时具有很大的优势。
随着近年来人工智能和深度学习技术的发展，GPU在机器学习和科学计算领域的应用也越来越广泛。
相较于传统的CPU，在这些领域，GPU往往能够提供更高的计算性能和效率。
三、内存内存是电脑系统用来存储数据和指令的临时空间，它相当于电脑的“短期记忆”。
内存通常被称为 Random Access Memory（随机存取存储器）或简称RAM。
它的主要功能是临时存储正在运行的程序和数据，加速数据的读写操作，以减少CPU对硬盘的访问次数。
了解电脑硬件CPUGPU和RAM的作用和区别
了解电脑硬件CPUGPU和RAM的作用和区别电脑硬件（CPU、GPU和RAM）的作用和区别在当今高度信息化和技术发达的社会，电脑已经成为人们生活和工作中必不可少的设备。
然而，对于电脑硬件的了解却是有限的。
本文将深入探讨电脑硬件中CPU、GPU和RAM的作用和区别，以帮助读者更好地理解这些关键组件。
一、CPU的作用和功能CPU（中央处理器）被誉为电脑的“大脑”，它负责接收和解析电脑指令，并执行各种运算和逻辑操作。
CPU在电脑中起着至关重要的作用，它可以被视为电脑的核心。
1. 指令执行和运算：CPU通过执行指令来完成各种计算任务，例如算术运算、逻辑运算、数据传输等。
2. 控制和调度：CPU还负责控制和调度电脑的各个组件，确保它们能够协同工作并实现预定的功能。
二、GPU的作用和功能GPU（图形处理器）主要用于处理图形和图像相关的计算任务。
相比于CPU，GPU在处理大规模并行计算和图形渲染等任务上具有更高的计算效率和处理速度。
1. 图形渲染：GPU能够快速处理图形和图像，使得电脑可以实现流畅的图像显示和视觉效果，从而提高用户的视觉体验。
2. 并行计算：GPU具有大量的处理单元和高速内存，能够同时处理多个计算任务，因此在进行复杂的科学计算、人工智能等方面具有明显优势。
三、RAM的作用和功能RAM（随机存取存储器）是电脑的临时存储器，也被称为内存。
它在电脑运行时起到缓存数据和程序的作用，为CPU提供临时存储空间。
1. 存储数据和程序：RAM用于存储当下正在运行的程序和数据，以供CPU快速读取和写入。
较大的RAM容量可以支持电脑同时运行更多的程序和处理更大规模的数据。
2. 提高运行速度：相比于硬盘等永久存储器，RAM的读写速度更快，能够大大提高电脑的响应速度和运行效率。
四、CPU、GPU和RAM的区别和联系虽然CPU、GPU和RAM在电脑中发挥着不同的作用和功能，但它们之间也存在一定的联系和互补性。
1. 功能差异：CPU主要处理通用计算任务和控制调度，GPU则专注于图形渲染和并行计算，而RAM则起到数据存储和临时缓存的作用。
CPU与GPU技术的比较与应用
CPU与GPU技术的比较与应用随着科技的飞速发展，计算机的硬件配件也在不断更新改进。
其中，CPU和GPU是非常重要的两个硬件组件，它们在计算机的计算和图形处理方面起着举足轻重的作用。
本文将就CPU和GPU 的技术比较与应用展开讨论。
一、CPU与GPU的定义CPU是指中央处理器，是计算机的核心部件之一，控制和执行计算机的指令。
它是计算机中最重要的一部分，负责运算和控制所有的程序和数据。
CPU的主要特点是逻辑计算能力强，但是并行处理能力相对较弱。
GPU是指图形处理器，是为处理计算机图像而特别设计的一种多核心处理器。
它的主要功能是负责计算机的图形和图像处理、渲染、动态计算等工作，GPU具有并行处理特性，可以实现单指令多数据（SIMD）的加速，使其在处理大量并行图像计算时具有极高的运算效率。
二、CPU与GPU的比较1.性能比较CPU与GPU的差异主要体现在并行运算能力上。
在单线程应用时，CPU的优势更明显，但是在多线程和同时处理多任务时，GPU可以更多地利用多核处理器进行并行计算。
在流操作和图形渲染等方面，GPU要优于CPU，能够实现更快速而精确的数据处理。
2.硬件架构比较CPU和GPU在硬件架构上有明显区别。
CPU主要由连续独立的处理器构成，每个处理器负责顺序执行单条指令。
而GPU由一个或多个计算单元组成，每个计算单元顺序执行多条指令，每条指令可以同时操作多组数据，因此GPU的硬件架构更适合并行执行大量指令。
3.应用领域比较CPU和GPU在应用领域上有差异。
CPU更适合于处理各种多任务和不同类型的应用程序，如文本处理、编程任务、日常办公等。
GPU则更适合于处理图像和视频等多媒体应用和3D游戏设计等高科技领域的应用。
4.能耗比较CPU和GPU在功耗上有明显差异。
CPU运行时功耗较高，而GPU能够快速而且高效地处理大规模并行计算任务，功耗较CPU 更低。
相对于CPU，GPU更为节能而高效。
三、CPU与GPU在应用中的发挥作用1. CPU在应用中的作用CPU的应用范围非常广泛，主要是通过不同类型的操作系统在计算机上进行各种应用程序的编程和执行。
了解电脑硬件CPUGPU和内存的作用和区别
了解电脑硬件CPUGPU和内存的作用和区别电脑硬件包括CPU、GPU和内存，它们在电脑系统中起着不同的作用。
本文将详细介绍它们的作用和区别。
一、CPU（中央处理器）CPU是电脑系统的核心组件，负责执行所有的计算任务和控制指令。
它扮演着电脑的大脑角色，决定了电脑的性能和运行速度。
CPU的主要功能包括：1. 控制电脑系统的运行，执行各种指令和计算任务。
2. 解析和执行操作系统和应用程序。
3. 调度和管理各个硬件设备，如硬盘、显卡等。
4. 处理计算和数据存储，进行算数逻辑运算、浮点运算和位运算。
CPU的性能决定了电脑的整体运行速度和处理能力。
通常来说，CPU的核心数目越多、主频越高，性能就越强大。
而在选择CPU时，还需要考虑其功耗、散热效果和价格等因素。
二、GPU（图形处理器）GPU主要用于处理图形和图像相关的任务，在3D游戏、视频编辑和大规模数据处理中发挥着重要作用。
相比于CPU，GPU拥有更多的并行处理单元和更高的时钟频率，因此适合处理大规模并行的计算任务。
GPU的主要功能包括：1. 运行图形渲染管线，处理3D模型和纹理的绘制。
2. 执行复杂的图形效果，如阴影、光照和反射等。
3. 运行计算任务，如科学计算、机器学习和密码破解等。
GPU的性能对于3D游戏和图形处理应用至关重要。
高性能的GPU 可以提供更好的图像质量和流畅的游戏体验。
在选择GPU时，需要考虑其显存容量、核心数目和时钟频率等因素。
三、内存内存（RAM）是计算机用于临时存储数据和程序的地方，也称为随机存取存储器。
内存的主要功能包括：1. 存储操作系统和应用程序的指令和数据，供CPU快速读取和写入。
2. 提供比硬盘更快的数据访问速度，加快计算机的响应时间。
3. 缓存常用的数据和程序，提高计算机的整体性能。
内存的大小直接影响到电脑的运行速度和多任务处理能力。
通常来说，内存越大，计算机处理数据和程序的能力越强。
选择合适的内存容量时，需要考虑操作系统要求、应用程序需求和自身预算等因素。
电子产品中的CPU和GPU有何区别
电子产品中的CPU和GPU有何区别过去几十年间，电子产品在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
无论是个人电脑、智能手机、平板电脑还是游戏机，这些设备都离不开两个重要的组成部分，即中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）。
虽然很多人熟悉这两个术语，但并不是每个人都清楚它们之间的区别和各自的作用。
本文将详细介绍CPU和GPU的区别。
一、CPU（中央处理器）中央处理器（CPU），也称为微处理器，是电子产品的核心组件之一。
它负责执行各种计算和控制任务，是电子设备的大脑。
CPU由多个处理核心组成，每个处理核心都可以执行指令，处理数据和控制设备。
1. 计算能力：CPU的主要功能是执行各种指令和算术运算。
它具有较高的通用计算能力，可以处理各种不同类型的任务，如文字处理、数据分析和游戏运行等。
2. 控制能力：CPU还负责控制系统的各个部分，包括内存、硬盘、网络连接等。
它协调各个组件的工作，确保系统的正常运行。
3. 多核心：现代CPU通常具有多个处理核心，每个核心都可以独立运行。
这使得CPU能够同时处理多个任务，提高系统的整体性能。
4. 缓存和内存管理：CPU内置有缓存和内存管理单元，用于存储和管理数据。
缓存可以提高数据的读取速度，而内存管理单元可以管理系统的内存分配和页表等。
二、GPU（图形处理器）图形处理器（GPU）是另一种重要的电子产品组件，主要用于处理图形和图像相关的任务。
GPU可以执行高度并行的计算，特别适合处理图像渲染、视频编码和游戏图形等任务。
1. 图形处理：GPU的主要任务是进行图形处理。
它有大量的计算单元，可以同时处理多个像素和顶点的计算，提供流畅的图像渲染效果。
2. 并行计算：与CPU不同，GPU具有较高的并行计算能力。
这使得它在图像处理和视频编码方面具有优势，能够同时处理多个像素点的计算，加快数据处理速度。
3. 高性能运算：GPU通常具有较高的浮点运算性能，这使得它在科学计算、深度学习和密码学等领域具有广泛的应用。
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CPU与GPU的作用和位置分析
CPU的作用：CPU作为一台计算机的核心，它的作用被证明是无法替代的，过去是这样，今天依然是这样，将来应该还是这样，只不过可能被增加和赋予了更多更复杂的功能。
为什么CPU能够胜任计算机的核心，应付自如地控制一台复杂而精密的电脑系统？为什么CPU可以当之无愧地被称为电脑之“脑”而不是其他部件？这是因为CPU主要是面向执行操作系统、系统软件、调度和运行各式各样应用程序以及协调和控制整个计算机系统而设计的。
CPU具有通用性的特点，也就是“全才”或者“通才”，什么都要会，当然这并不表示CPU每项任务都具有顶尖水平。
集成了百万计，千万计，甚至数亿计晶体管的CPU芯片，除了具有计算能力的电路和结构，还拥有控制和指挥其他硬件电路相配合的中央控制器，现代CPU还拥有更多具有“思维”能力的电路和结构，如逻辑判断，推测执行，预测执行等等。
只有具有了这些特质，CPU 才可能胜任电脑之“脑”的工作。
那么CPU靠什么来“思维、指挥和控制”呢？答案是指令集。
指令集是CPU能够处理的全部指令的集合，没有指令集的芯片不可能被
称为是CPU，指令集可是说是CPU的思维语言，是CPU的“智能属性”，也是它有别于其他芯片的根本属性。
类似于人脑，任何人的思维过程都有语言的参与，中国人用中文思考，美国人用英文思考，如果习惯于讲方言，人们甚至用方言思考，人们在本能或者下意识状况下都是用自己最熟悉的语言思考。
指令集就是电脑之脑CPU的语言，CPU就是用指令集来“思考”。
大家所熟悉的x86指令集就是我们今天大多数人使用的CPU的语言，x86指令集是由英特尔公司发明、开发并不断增强和完善的。
所有英特尔架构的CPU和兼容CPU都采用x86指令集。
任何程序不管采用什么高级程序设计语言编写的，都需要通过高级语言编译程序或者解释程序先翻译成x86指令才可以被CPU执行。
如C语言，C++语言，Pascal语言等等高级程序语言都是供编程人员使用的，人们可以把自己的“思维和指令”通过高级程序设计语言表达出来，通过编译程序或者解释程序转换成CPU可以明白的指令，CPU就可以遵照人们的“思维和指令”一丝不苟、不折不扣地执行。
其实编译程序和解释程序也是由CPU来执行的。
有了指令系统，CPU就可以通过它来控制、指挥、协调和调度整个计算机系统的各个子系统，让它们相互配合、有条不紊的完成各种各样的任务。
GPU的作用：除了CPU(中央处理单元，也叫中央处理器)，计算机系统中还有众多的PU——处理单元，统称xPU。
由于它们不具有CPU 的通用性，而具有专用性，习惯上它们都叫控制器
或芯片。
如内存控制器，中断控制器，以太网网卡芯片，USB控制器等等，虽然这种叫法不常见，但是我们依然可以把它们也叫成：Memory PU——内存处理单元Interrupt PU——中断处理单元Ethernet PU——以太网处理单元USB-PU——USB处理单元
所以现在图形计算能力比较强的图形芯片被称为GPU，即“图形处理单元”就不足为奇了。
GPU具有专用性的特点，擅长图形计算和处理。
GPU的前身就是显示卡的主芯片。
显示卡和显示器等等组成计算机系统中的图形子系统。
最早的显示卡功能比较简单，所以也叫显示器适配卡(简称显卡)，它是连接主机与显示器的接口卡。
现在的显卡都是3D图形加速卡，主芯片也被冠以GPU的新名字了。
今天显卡的主要作用并没有发生根本的变化，其作用还是将CPU的输出信息和指令转换成字符、图形和颜色等信息，传送到显示器上显示。
不过，今天的显卡在执行CPU发出的图形指令时具有更强的执行能力和图形计算能力。
下面我就来给大家解释一下。
早期显卡的图形处理能力非常弱，基本上只是起到传递的作用，CPU 如果想在图形方式下画个简单的图形，如正方形，园等线条图形，都需要把组成图形的每个点需要显示的位置、点的大小、颜色都一一告诉显卡，显卡然后按部就班在显示器上画出来。
随着操作系统和应用程序对复杂且高质量的图形要求越来越高，CPU 专职来做这些图形处理工作就力不从心了，也得不偿失，而且也会造成CPU的效率低下。
因为CPU的设计是用来处理系统任务和程序调度的，不是为图形处理优化的。
于是图形加速功能就被赋予到新的显卡当中(现在主芯片可以叫GPU 了)，支持2D图形加速的显卡出现了，它大大缓解了CPU的图形处理压力。
有了2D图形加速功能的显卡，CPU如果想画二维图形，现在只需要发个指令给显卡，如“在坐标位置(x,y)画个长和宽为a*b 大小的长方形”，显卡的图形加速器(GPU)就可以迅速在显示器上指定位置画出大小相符的图形，画完后GPU就通知CPU，“我画完了”，然后等待CPU发出下一条图形指令。
现在的GPU除了具有2D图形加速功能，更多的是在不断加强3D 图形加速的能力。
同样的道理，GPU也把繁复的3D图形处理的工作从CPU分担过来，CPU现在只要发个指令，如“画个圆球”，给GPU就可以了，GPU完成三维图形的绘制，然后通知CPU完成的情况，等待下一条指令。
有了图形加速器，CPU就从这类图形处理的任务中解放出来，可以执行其他更多的系统任务，这样就提高计算机的整体性能。
不过，并不是所有和3D图形处理相关的运算一下子都被GPU接管过去，“任务”的交接也是
逐步进行的，对于GPU不能实现或者尚未实现的计算还是“有劳”CPU来完成。
例如，图形的几何坐标变化和光照模型的计算(T&L)在主流的GPU都实现了，以前都是由CPU来完成的。
对于当前一些集成在芯片组中的GPU，如果没有T&L的加速，仍然用“软件”方式实现T&L计算——就是CPU来完成。
另外，3D图形的着色计算也逐渐转移从CPU转移到GPU中，如顶点着色和像素着色(Vertex Shader&Pixel
Shader)。
从上面的简单介绍我们可以看出，CPU和GPU工作的重点不一样，CPU担当的责任要大的多，面对的是整个计算机系统，要照顾到方方面面，除了要保证整个系统高速运行，还要确保系统稳定运行。
任何错误都可能会是致命的，所以CPU很难做到“专心致志”。
它会经常被打断，停下手头的工作，去处理正常的或者非正常的紧急任务，否则系统就会崩溃。
相比CPU而言，GPU的责任就要轻的多，图形计算如果出了错，并不会影响程序本身的运行，最多是屏幕上显示的图形错位了或者是颜色乱了等等，而且GPU不会为图形程序运行的结果负责。
没有GPU加速2D和3D的年代，CPU包揽了和图形计算与加速相关的所有活，“活”的不轻松，今天这些工作中的很多都由GPU来代劳了，CPU被解放出来把宝贵的CPU运算和控制资源更多的用于执行系统层面的核心任务以及其他非GPU类的应用上来。
GPU相当于CPU的一位具有图形计算和处理专长的高级助理。
对于非图形方面的任务，CPU需要的是其他专长的高级助理。
GPU 今天在计算机系统中的贡献主要是高端3D游戏的三维图形方面的，对于其他更广泛的应用，它是无能为力的。
如系统安全方面的加密解密，多媒体数字内容的加工和处理，系统的虚拟化，游戏中的人工智
能等等举不胜举。
将来有机会，我会具体介绍一些“CPU和GPU擅长和不擅长的各个方面”。
本文摘自博客@英特尔中国，获取更多信息请点击这里
作者简介
赵军于1995年6月毕业于北京大学计算机系并获得计算机科学理学硕士学位，之后在北京大学信息管理系任教(助教)直到1997年6月。
赵军于1997年7月加入英特尔公司就任计算机平台技术工程师。
从2000年到2003年，他在英特尔中国OEM部门担任高级技术工程师，并于2001年获得“英特尔成就奖”。
自2003年10月~2006年10月，赵军在英特尔公司销售市场集团的领先技术销售部门担任工程技术经理、技术市场经理。
从2006年11月开始，他在先进技术支持与服务部担任资深架构经理。
公司信息:
Intel－英特尔。