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Die GPU kann die CPU nicht ersetzen, ebenso kann die CPU die GPU nicht ersetzen.
Wenn das Bild verstanden wird, Die GPU ist wie eine Gruppe von Ameisen, diese Ameisen machen alle dasselbe: Die CPU ist wie ein Affe, der Affe macht verschiedene Dinge.
Grundsätzlich haben CPUs und GPUs unterschiedliche Zwecke, sie haben unterschiedliche Schwerpunkte, sie haben auch unterschiedliche Leistungsmerkmale, bei manchen Jobs läuft die CPU schneller, in einem anderen Job ist die GPU vielleicht besser.
Wenn Sie mit vielen Daten dasselbe machen müssen, ist die GPU besser geeignet: Wenn Sie mit den gleichen Daten viele Dinge erledigen müssen, ist die CPU genau richtig.
In praktischen Anwendungen ist die letztgenannte Situation jedoch mehr, das heißt, die CPU ist flexibler und in der Lage, mehr Aufgaben zu bewältigen.Was kann die GPU tun? In Bezug auf Grafiken und groß angelegte Matrixoperationen, wie maschinelle Lernalgorithmen, Mining und Brute-Force-Cracking. Passwörter usw. Die GPU wird helfen.
Einfach gesagt, Die CPU eignet sich gut für komplexe Operationen wie die Verzweigungsvorhersage.Die GPU ist gut für einfache Operationen mit großen Datenmengen.Eine ist komplizierte Arbeit und die andere ist viel parallele Arbeit.
Eigentlich GPU kann als dedizierte CPU angesehen werden , die für die Einzelinstruktionsarbeit an großen Datenblöcken ausgelegt sind, sind diese Daten die gleiche Operation.
Um zu wissen, dass die Verarbeitung eines großen Datenblocks effizienter ist als die Verarbeitung einzelner Daten gleichzeitig, wird der Aufwand für die Ausführung von Befehlen stark reduziert, da die Verarbeitung von großen Datenblöcken mehr parallel arbeitende Transistoren erfordert. Der Transistor.
Der Zweck der CPU besteht darin, einen einzelnen Befehl für einzelne Daten so schnell wie möglich auszuführen, da nur ein einziger Befehl für einzelne Daten erforderlich ist, ist die Anzahl der benötigten Transistoren viel geringer.
Derzeit sind Mainstream-Desktop-CPU-Transistoren alle unter einer Milliarde, was mehr als zehnmal höher ist als die der oberen GPU, erfordert jedoch einen größeren Befehlssatz, eine komplexere ALU (arithmetische Logikeinheit), eine bessere Verzweigungsvorhersage und eine bessere Virtualisierungsarchitektur. , Niedrigere Verzögerungen usw.
Darüber hinaus, wie unser Betriebssystem Windows, das für x86-Prozessoren geschrieben wird, muss es den Task Execution-Prozess zu tun, es ist sicherlich effizienter auf der CPU, wollen Sie jedes Thread Aufgabe ist nicht die gleiche, im Grunde schwierig zu parallel Die GPU kann ihre Stärken nicht voll ausspielen.
Dann kann vorhergesagt werden, dass in der Zukunft, wenn die CPU die Fähigkeit zur Verarbeitung von Datenblöcken weiter verstärkt, eine Konvergenz zwischen der CPU- und der GPU-Architektur auftreten wird und die Fertigungstechnologie fortschreitet und der Chip schrumpft, kann die GPU auch komplexer werden Anweisungen.
Obwohl die Arbeitsteilung zwischen der CPU und der GPU immer noch ziemlich unterschiedlich ist, wird die Schnittmenge zwischen den beiden zweifellos mehr sein.
