Question

显卡的运算速度，能达CPU的水平吗？

Answer 1

首先要知道，运算速度指的是“算力”，也就是网络中所谓挖矿的性能，而 算力 既是 批量处理速度。

显卡的算力是远高于CPU的，但两者负责的功能不同，也不能替代对方。

CPU是中央处理器，主要负责调度和处理复杂的逻辑任务程序，逻辑功能强大，但是批量处理同类数据的性能不行。 所以CPU相当于工厂里的厂长，负责调度员工，分配任务。

显卡核心又称GPU，主要负责快速运算大量重复的数据，批量运算处理能力非常强，但是无法进行大量的逻辑运算。 所以GPU相当于工厂里的流水线工人，人数很多，但只能进行简单相同的工作。

综上所述，如果单独比对运算速度的话，显卡性能是远超于CPU的，因为显卡的流处理器核心可是数以千计的，比如显卡 RTX 4060ti 的流核心就拥有4352个。

而家用级的处理器核心却少得多，即使是最新的i9 也只有24核心而已，所以只按算力来讲显卡是远高于CPU的。

Answer 2

不可以，显卡是负责显示的

Answer 3

处理的数据不同，所以不能那么说；
显卡是GPU，和cpu也不一样，能力不一样处理的数据也不一样，
GPU拿手的cpu处理不过来，cpu能做的GPU没有那能力。

Answer 4

显卡（GPU）和中央处理器（CPU）在设计和用途上有显著不同，因此直接比较它们的运算速度并不完全合适。
用途和设计差异：
CPU：设计用于通用计算任务，擅长处理复杂的单线程或少线程任务。单核性能较强，适合处理需要高精度和复杂逻辑的任务。
GPU：设计用于并行计算任务，擅长处理大量简单的并行任务。拥有大量核心，适合图形渲染、机器学习、科学计算等需要大量并行处理的任务。
运算速度：
CPU在单线程性能上通常优于GPU，特别是在需要复杂逻辑和高精度的任务中。
GPU在并行计算性能上远超CPU，尤其是在需要处理大量并行任务时。
应用场景：
CPU：适用于操作系统管理、应用程序运行、数据处理等需要复杂控制和逻辑判断的场景。
GPU：适用于图形渲染、视频处理、深度学习、科学计算等需要大量并行计算能力的场景。
总结来说，显卡的运算速度在并行计算任务上可以远超CPU，但在单线程性能和复杂逻辑处理方面，CPU仍然占据优势。两者在不同的应用场景下各有优势，因此常常互补使用。

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