CPU与GPU区别 通俗易懂
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为什么二者会有如此的不同呢？首先要从CPU和GPU的区别说起。
CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。
于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）：
图片来自nVidia CUDA文档。其中绿色的是计算单元，橙红色的是存储单元，橙黄色的是控制单元。
GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线，但只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache。而CPU不仅被Cache占据了大量空间，而且还有有复杂的控制逻辑和诸多优化电路，相比之下计算能力只是CPU很小的一部分。
所以与CPU擅长逻辑控制和通用类型数据运算不同，GPU擅长的是大规模并发计算，这也正是密码破解等所需要的。所以GPU除了图像处理，也越来越多的参与到计算当中来。
2、很久以前，大概2000年那时候，显卡还被叫做图形加速卡。一般叫做加速卡的都不是什么核心组件，和现在苹果使用的M7协处理器地位差不多。这种东西就是有了更好，没有也不是不行，只要有个基本的图形输出就可以接显示器了。在那之前，只有一些高端工作站和家用游戏机上才能见到这种单独的图形处理器。后来随着PC的普及，游戏的发展和Windows这样的市场霸主出现，简化了图形硬件厂商的工作量，图形处理器，或者说显卡才逐渐普及起来。
想要理解GPU与CPU的区别，需要先明白GPU被设计用来做什么。现代的GPU功能涵盖了图形显示的方方面面，我们只取一个最简单的方向作为例子。
大家可能都见过上面这张图，这是老版本Direct X带的一项测试，就是一个旋转的立方体。显示出一个这样的立方体要经过好多步骤，我们先考虑简单的，想象一下他是个线框，没有侧面的“X”图像。再简化一点，连线都没有，就是八个点（立方体有八个顶点的）。那么问题就简化成如何让这八个点转起来。首先，你在创造这个立方体的时候，肯定有八个顶点的坐标，坐标都是用向量表示的，因而至少也是个三维向量。然后“旋转”这个变换，在线性代数里面是用一个矩阵来表示的。向量旋转，是用向量乘以这个矩阵。把这八个点转一下，就是进行八次向量与矩阵的乘法而已。这种计算并不复杂，拆开来看无非就是几次乘积加一起，就是计算量比较大。八个点就要算八次，2000个点就要算2000次。这就是GPU工作的一部分，顶点变换，这也是最简单的一部分。剩下还有一大堆比这更麻烦的就不说了。
GPU的工作大部分就是这样，计算量大，但没什么技术含量，而且要重复很多很多次。就像你有个工作需要算几亿次一百以内加减乘除一样，最好的办法就是雇上几十个小学生一起算，一人算一部分，反正这些计算也没什么技术含量，纯粹体力活而已。而CPU就像老教授，积分微分都会算，就是工资高，一个老教授资顶二十个小学生，你要是富士康你雇哪个？GPU就是这样，用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务，纯粹的人海战术。这种策略基于一个前提，就是小学生A和小学生B的工作没有什么依赖性，是互相独立的。很多涉及到大量计算的问题基本都有这种特性，比如你说的破解密码，挖矿和很多图形学的计算。这些计算可以分解为多个相同的简单小任务，每个任务就可以分给一个小学生去做。但还有一些任务涉及到“流”的问题。比如你去相亲，双方看着顺眼才能继续发展。总不能你这边还没见面呢，那边找人把证都给领了。这种比较复杂的问题都是CPU来做的。
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。
3、就目前的计算机架构，GPU只能称作是小众。GPU作为后来者，出现的太晚了，计算机架构已经定型，不太可能撼动 Intel 的霸主地位，而且Intel 一定会借着先天优势打压其他竞争对手。 最近bitcoin被媒体炒作的太过了，出现在了公众的视野中。媒体写新闻的那群人只要是写点和技术沾边的文章，就能暴露他们的无知，倒霉的还是无辜的群众。
笔者简单提一下为什么GPU只能算作是小众。在计算机上运行的程序从性能的角度来说大致可分为三类：(1) I/O intensive; (2) Memory intensive 以及 (3) Compute-intensive。
(1)I/O intensive的程序其性能瓶颈是I/O，也就是说程序运行的大部分时间花在了硬盘读写/网络通信上，而I/O处在计算机体系结构金字塔的最底层，速度非常慢。最近炒的很火的big data 讨论的就是这一类应用程序。几百TB 甚至到PB级别的数据往哪搁，只能放在硬盘上。一台机器容量太小CPU太少怎么办，搞几百台甚至上千台机器用网线连起来分布处理。所以这块全是I/O， 现在大的互联网公司不多搞几个上千节点的集群肯定撑不住。
(2)Memory intensive的程序其性能瓶颈在内存访问，程序中有大量的随机访问内存的操作，但是基本没有I/O, 这类程序已经比第一类程序快一个数量级了，但是和寄存器的速度还是没法比。目前大部分应用程序都属于这类。个人电脑里装的的各种软件基本就是这类，如果有点I/O, 立刻就会非常得卡。
以上提到的这两类程序的应用最广泛，涵盖了大部分有用的计算机软件，但遗憾的是GPU在这两块毫无用处， GPU只有在计算密集型的程序有些作用。I/O是瓶颈的程序，花在计算的时间可以忽略不计，再怎么用GPU加速也没用。 含有大量内存随机访问的程序也不适合在GPU上执行，大量的随机访问甚至可以使GPU的行为由并行变为串行。
什么类型的程序适合在GPU上运行？
（1）计算密集型的程序。所谓计算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比，读内存的延迟大概是几百个时钟周期；读硬盘的速度就不说了，即便是SSD, 也实在是太慢了。
（2）易于并行的程序。GPU其实是一种SIMD(Single Instruction Multiple Data)架构， 他有成百上千个核，每一个核在同一时间最好能做同样的事情。
满足以上两点，就可以用GPU做运算了。 不过你还得先用CUDA或者Open CL 把能在GPU上运行的程序写出来， 这也是很麻烦的，写一下就知道了。 而且GPU的架构比较特殊，要想写出高效率的程序，要花很多很多时间。笔者想说写GPU程序是一件很蛋疼的事情。
GPU在某些地方很有用，但应用面比较窄，远远没有某公司声称的那么有用。当今还是Intel的天下， 现在计算机的速度已经很快了，计算其实已经不是什么大问题。I/O才是最需要解决的问题。 记得曾经看过N家的GTC峰会，黄某人吹得神乎其神，连笔者都被感动了，多少多少T FLOPS的计算速度。 程序运行时间从100 秒 变成 1秒 其实没多重要，你倒杯水的功夫就100秒了。运行时间从100天缩短到1天才是大贡献。 前者就是GPU做的事情，后者才是我们真正需要的。
CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。
于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）：
图片来自nVidia CUDA文档。其中绿色的是计算单元，橙红色的是存储单元，橙黄色的是控制单元。
GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线，但只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache。而CPU不仅被Cache占据了大量空间，而且还有有复杂的控制逻辑和诸多优化电路，相比之下计算能力只是CPU很小的一部分。
所以与CPU擅长逻辑控制和通用类型数据运算不同，GPU擅长的是大规模并发计算，这也正是密码破解等所需要的。所以GPU除了图像处理，也越来越多的参与到计算当中来。
2、很久以前，大概2000年那时候，显卡还被叫做图形加速卡。一般叫做加速卡的都不是什么核心组件，和现在苹果使用的M7协处理器地位差不多。这种东西就是有了更好，没有也不是不行，只要有个基本的图形输出就可以接显示器了。在那之前，只有一些高端工作站和家用游戏机上才能见到这种单独的图形处理器。后来随着PC的普及，游戏的发展和Windows这样的市场霸主出现，简化了图形硬件厂商的工作量，图形处理器，或者说显卡才逐渐普及起来。
想要理解GPU与CPU的区别，需要先明白GPU被设计用来做什么。现代的GPU功能涵盖了图形显示的方方面面，我们只取一个最简单的方向作为例子。
大家可能都见过上面这张图，这是老版本Direct X带的一项测试，就是一个旋转的立方体。显示出一个这样的立方体要经过好多步骤，我们先考虑简单的，想象一下他是个线框，没有侧面的“X”图像。再简化一点，连线都没有，就是八个点（立方体有八个顶点的）。那么问题就简化成如何让这八个点转起来。首先，你在创造这个立方体的时候，肯定有八个顶点的坐标，坐标都是用向量表示的，因而至少也是个三维向量。然后“旋转”这个变换，在线性代数里面是用一个矩阵来表示的。向量旋转，是用向量乘以这个矩阵。把这八个点转一下，就是进行八次向量与矩阵的乘法而已。这种计算并不复杂，拆开来看无非就是几次乘积加一起，就是计算量比较大。八个点就要算八次，2000个点就要算2000次。这就是GPU工作的一部分，顶点变换，这也是最简单的一部分。剩下还有一大堆比这更麻烦的就不说了。
GPU的工作大部分就是这样，计算量大，但没什么技术含量，而且要重复很多很多次。就像你有个工作需要算几亿次一百以内加减乘除一样，最好的办法就是雇上几十个小学生一起算，一人算一部分，反正这些计算也没什么技术含量，纯粹体力活而已。而CPU就像老教授，积分微分都会算，就是工资高，一个老教授资顶二十个小学生，你要是富士康你雇哪个？GPU就是这样，用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务，纯粹的人海战术。这种策略基于一个前提，就是小学生A和小学生B的工作没有什么依赖性，是互相独立的。很多涉及到大量计算的问题基本都有这种特性，比如你说的破解密码，挖矿和很多图形学的计算。这些计算可以分解为多个相同的简单小任务，每个任务就可以分给一个小学生去做。但还有一些任务涉及到“流”的问题。比如你去相亲，双方看着顺眼才能继续发展。总不能你这边还没见面呢，那边找人把证都给领了。这种比较复杂的问题都是CPU来做的。
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。
3、就目前的计算机架构，GPU只能称作是小众。GPU作为后来者，出现的太晚了，计算机架构已经定型，不太可能撼动 Intel 的霸主地位，而且Intel 一定会借着先天优势打压其他竞争对手。 最近bitcoin被媒体炒作的太过了，出现在了公众的视野中。媒体写新闻的那群人只要是写点和技术沾边的文章，就能暴露他们的无知，倒霉的还是无辜的群众。
笔者简单提一下为什么GPU只能算作是小众。在计算机上运行的程序从性能的角度来说大致可分为三类：(1) I/O intensive; (2) Memory intensive 以及 (3) Compute-intensive。
(1)I/O intensive的程序其性能瓶颈是I/O，也就是说程序运行的大部分时间花在了硬盘读写/网络通信上，而I/O处在计算机体系结构金字塔的最底层，速度非常慢。最近炒的很火的big data 讨论的就是这一类应用程序。几百TB 甚至到PB级别的数据往哪搁，只能放在硬盘上。一台机器容量太小CPU太少怎么办，搞几百台甚至上千台机器用网线连起来分布处理。所以这块全是I/O， 现在大的互联网公司不多搞几个上千节点的集群肯定撑不住。
(2)Memory intensive的程序其性能瓶颈在内存访问，程序中有大量的随机访问内存的操作，但是基本没有I/O, 这类程序已经比第一类程序快一个数量级了，但是和寄存器的速度还是没法比。目前大部分应用程序都属于这类。个人电脑里装的的各种软件基本就是这类，如果有点I/O, 立刻就会非常得卡。
以上提到的这两类程序的应用最广泛，涵盖了大部分有用的计算机软件，但遗憾的是GPU在这两块毫无用处， GPU只有在计算密集型的程序有些作用。I/O是瓶颈的程序，花在计算的时间可以忽略不计，再怎么用GPU加速也没用。 含有大量内存随机访问的程序也不适合在GPU上执行，大量的随机访问甚至可以使GPU的行为由并行变为串行。
什么类型的程序适合在GPU上运行？
（1）计算密集型的程序。所谓计算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比，读内存的延迟大概是几百个时钟周期；读硬盘的速度就不说了，即便是SSD, 也实在是太慢了。
（2）易于并行的程序。GPU其实是一种SIMD(Single Instruction Multiple Data)架构， 他有成百上千个核，每一个核在同一时间最好能做同样的事情。
满足以上两点，就可以用GPU做运算了。 不过你还得先用CUDA或者Open CL 把能在GPU上运行的程序写出来， 这也是很麻烦的，写一下就知道了。 而且GPU的架构比较特殊，要想写出高效率的程序，要花很多很多时间。笔者想说写GPU程序是一件很蛋疼的事情。
GPU在某些地方很有用，但应用面比较窄，远远没有某公司声称的那么有用。当今还是Intel的天下， 现在计算机的速度已经很快了，计算其实已经不是什么大问题。I/O才是最需要解决的问题。 记得曾经看过N家的GTC峰会，黄某人吹得神乎其神，连笔者都被感动了，多少多少T FLOPS的计算速度。 程序运行时间从100 秒 变成 1秒 其实没多重要，你倒杯水的功夫就100秒了。运行时间从100天缩短到1天才是大贡献。 前者就是GPU做的事情，后者才是我们真正需要的。
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