对于gpu与cpu来说，很多朋友搞不清楚它们到底有什么不同之处，经常混淆，那么gpu与cpu的区别是什么？它们的不同主要表现在哪些方面呢？今天就给大家具体介绍下这些问题，以供参考。

　　gpu与cpu的区别

　　只有CPU和GPU合作，才能最大程度上发挥电脑的性能。

　　首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么。

　　CPU是电脑的中央处理器，在电脑中起着控制计算机运行的作用，。

　　GPU是一个附属型的处理器，主要处理计算机中与图形计算有关的工作，并将数据更好地呈现在显示器中。

　　其次，要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元。一句话，两者都为了完成计算任务而设计。

　　两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异：CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件;

　　GPU的核数远超CPU，被称为众核(NVIDIA Fermi有512个核)。每个核拥有的缓存大小相对小，数字逻辑运算单元也少而简单(GPU初始时在浮点计算上一直弱于CPU)。

　　从结果上导致CPU擅长处理具有复杂计算步骤和复杂数据依赖的计算任务，如分布式计算，数据压缩，人工智能，物理模拟，以及其他很多很多计算任务等。

　　GPU由于历史原因，是为了视频游戏而产生的(至今其主要驱动力还是不断增长的视频游戏市场)，在三维游戏中常常出现的一类操作是对海量数据进行相同的操作，如：对每一个顶点进行同样的坐标变换，对每一个顶点按照同样的光照模型计算颜色值。GPU的众核架构非常适合把同样的指令流并行发送到众核上，采用不同的输入数据执行。

　　总而言之，CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同，所以设计上有不小的区别。而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似，所以用GPU来算了。GPU的运算速度取决于雇了多少小学生，CPU的运算速度取决于请了多么厉害的教授。教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的，但是对于没那么复杂的任务，还是顶不住人多。当然现在的GPU也能做一些稍微复杂的工作了，相当于升级成初中生高中生的水平。但还需要CPU来把数据喂到嘴边才能开始干活，究竟还是靠CPU来管的。

　　通过以上的内容，我们已经了解了gpu与cpu的区别有哪些了，可见，gpu与cpu在很多方面都是不一样的，它们各自都有自己的优势。