核算机的算力一直是科学技能发展的重要驱动力之一。从最早的核算机到现代的超级核算机，核算机的算力不断提高，为人类社会带来了史无前例的革新。其间，CPU（中央处理器）和 GPU（图形处理器）是核算机中最为中心的两个组件，它们的算力和功用关于核算机的整体功用具有决议性的影响。
CPU和GPU
CPU 是核算机的中心组件之一，它的首要功用是履行指令、操控核算机的运转和处理数据等使命。CPU 一般由运算器、操控器、寄存器和高速缓存等组件构成。 CPU 的算力一般由其时钟频率、处理器中心数量、缓存巨细等指标来衡量。
- 时钟频率：CPU 每秒钟能够履行的指令次数，一般用 GHz 表示。
- 处理器中心数量：CPU 中包含的处理器中心数，能够一起处理多个使命。
- 缓存巨细：CPU 内置的高速缓存容量，能够加速数据的读取和写入。
前期核算机的 CPU 算力较低，一般只能履行简略的指令。跟着从单中心 CPU 到多中心 CPU，再到现在的高功用多中心 CPU，CPU 的算力和功用已经取得了巨大的飞跃。
现在，干流的 CPU 都是多中心 CPU，多中心 CPU 能够一起履行多个使命，大幅提高了核算机的算力和功用。例如，英特尔的酷睿 i9-13900K 处理器，选用 24 中心 32 线程规划，时钟频率高达 5.8 GHz，功用十分微弱。
图形处理器（GPU）是核算机中的另一个重要组件，首要用于处理图形和视频。与中央处理器（CPU）不同，GPU的并行核算才能更强，因此在某些使用中比 CPU 更具优势。
GPU 一般位于核算机主板上独立的插槽中，并且一般由多个处理器中心和很多的显存组成。GPU 的首要功用是履行图形和视频处理使命，例如 3D 游戏、视频编解码、图形烘托等。
GPU 的算力一般由其中心数量、时钟频率、存储带宽等指标来衡量。与 CPU 不同，GPU 的中心数量一般是数百个，甚至上千个。存储带宽是 GPU 的显存和其他组件之间传输数据的速度，一般用 GB/s 表示。
CPU VS GPU
CPU 和 GPU 是核算机中的两个重要组件，它们各自具有不同的特色和优势。
| CPU(中央处理器) | GPU(图形处理器) |
|---|---|
| 通用组件 – 处理核算机的首要处理功用 | 专用组件 – 处理图形和视频烘托 |
| 中心数 2-64（大多数 CPU） | 中心数量 – 数千 |
| 串行运转进程 | 并行运转进程 |
| 一次更好地处理一项大使命 | 更好地一次处理几个较小的使命 |
下面将从架构规划、核算才能、能耗和散热、价格和可用性、使用场景等方面来讨论 CPU 和 GPU 的比较。
核算才能
构成 CPU 和 GPU 的组件是类似的：它们都包含操控单元、算术逻辑单元 (ALU)、高速缓存和 DRAM。首要差异在于 GPU 具有更小、更简略的操控单元、ALU 和缓存，而且数量许多。因此，虽然 CPU 能够处理任何使命，但 GPU 能够十分快速地完结某些特定使命。GPU 的规划目的是为了实现高效的图形和视频处理、机器学习等使用。
举个形象的比如，你能够把 CPU 理解成为一个学识渊博的教授，而 GPU 是一群小学生，算 100 个小学生吧，只会做一些简略的核算。现在两者要做一个竞赛，看哪方先算完 100 道简略的加减算术题。毫无疑问，100 个小学生的速度是远远快于教授的。但假如要做一道高数题，那成果便是相反的，学识渊博的教授算完的时分，100 个小学生估计还在蒙圈中。这便是 CPU 和 GPU 在核算才能上的差异，这是由它们的架构决议的，CPU 能够履行任何程序，而 GPU转为多使命而生，并发才能强。
能耗和散热
GPU 一般比 CPU 愈加耗电和发热，因为 GPU 的处理器中心数量更多，需求更多的电力和散热体系。因此，在规划核算机体系时需求考虑散热和电源供应等因素。此外，GPU 一般需求额定的散热器和风扇来保持温度和功用。
此外，GPU 一般比 CPU 更昂贵，因为 GPU 的规划和制造本钱较高。此外，GPU 的供应量也比 CPU 更少。
使用场景
CPU 一般用于处理很多的数据、履行杂乱的算法、处理多使命等杂乱使用。CPU 还能够用于运转各种操作体系和软件程序。GPU 则首要用于图形和视频处理、机器学习等需求很多并行核算的使用。
之前 NVIDIA 在参与一档节目时，演示了 GPU 和 CPU 的差异，大家能够看下这两个动态图。
△ CPU 绘画，图片来源于互联网侵删
△ GPU 绘画，图片来源于互联网侵删
当然，上面的两张图并不是说 GPU 比 CPU 厉害，事实上，CPU 和 GPU 各自具有不同的特色和优势，选择哪种设备取决于详细的使用场景和需求。在一些需求高并行核算才能的使用中，例如上面的绘画，GPU 一般比 CPU 更具优势；而在一些单线程使用中，CPU 则具有更高的功用。因此，依据实际情况选择适宜的 CPU 和 GPU，能够实现最佳的功用和功率。
近期 AIGC 的大火，也让 GPU 再次火爆了起来。GPU 作为一种高效的并行核算设备，未来还可能在更多的新式范畴得到广泛使用，例如：
- 自动驾驶：自动驾驶技能需求处理很多的视觉和传感器数据，并实时进行决议计划和操控。GPU 高效的核算和数据处理，为自动驾驶体系供给强大的核算才能和实时呼应才能。
- 区块链技能：区块链技能需求处理很多的数据，并实现加密和解密操作。GPU 高效的数据处理和加密解密操作，为区块链技能供给高效的核算才能和安全保证。
- 虚拟现实和增强现实：VR 和 AR 需求实时烘托和处理很多的图画和视频数据。GPU 能够实现高效的图形处理和烘托操作，为虚拟现实和增强现实供给流畅的图画和视频体会。
CPU 和 GPU 的演变进程阅历了从单中心到多中心、从图形处理到通用核算、从高功用核算到 AI 核算的不断发展和进化。这些技能的演进不断推进着核算机技能的前进和使用的创新。跟着技能的不断发展，核算机算力将持续得到提高，为各种使用场景供给更高效、更快速的核算才能。最后，假如你对 AI 绘画感兴趣，能够依据咱们之前的教程《从 0 到 1，带你玩转 AI 绘画》来建立自己的 AI 作图环境哦，画出美观的小姐姐不要太简略哦。
