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那么，GPU和CPU的具体区别有哪些呢？
1、计算量比较CPU：计算量小，原理：只有4个运算单元；GPU：计算量大，原理：有1000个运算单元。
2、计算复杂度比较：CPU：可计算复杂的运算，比如积分微分，4个运算单元都属于专家级别；GPU：只可以计算简单的1+1算术题，不能计算复杂的微分积分，1000个运算单元属于小学生水平。
3、对于单个积分微分的计算速度比较CPU：较快。原理：单线程计算(比如机器人运动控制)，单个芯片性能强劲，计算能力强，能计算出来。GPU：较慢，甚至可能计算不了;原理：单个芯片性能弱，计算能力弱，可能算不出来，或速度很慢。
4、对于多个1+1算术题的计算速度比较CPU：速度较慢。因为计算原理是：先算第1题， 再算第2题，总时间为【T1+T2+T3>>>+T1000(也就是1000个算术题消耗时间的累加])】GPU：速度很快。因为计算原理是：可同时计算1000道算术题，总时间为【max(T1,T2,T3...T1000)(也就是1000个算术题消耗时间中的最大值)】
5、形象比喻GPU：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。CPU：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。
6、适用场景CPU：适合需要前后计算步骤严密关联的计算场景。这些任务涉及到“流”的问题，必须先计算完第一步，再去计算第二步；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，生活中大部分用的都是CPU，例如武器装备运动控制、个人电脑使用等GPU：适合前后计算步骤无依赖性，相互独立的计算场景。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。
1、计算量比较CPU：计算量小，原理：只有4个运算单元；GPU：计算量大，原理：有1000个运算单元。
2、计算复杂度比较：CPU：可计算复杂的运算，比如积分微分，4个运算单元都属于专家级别；GPU：只可以计算简单的1+1算术题，不能计算复杂的微分积分，1000个运算单元属于小学生水平。
3、对于单个积分微分的计算速度比较CPU：较快。原理：单线程计算(比如机器人运动控制)，单个芯片性能强劲，计算能力强，能计算出来。GPU：较慢，甚至可能计算不了;原理：单个芯片性能弱，计算能力弱，可能算不出来，或速度很慢。
4、对于多个1+1算术题的计算速度比较CPU：速度较慢。因为计算原理是：先算第1题， 再算第2题，总时间为【T1+T2+T3>>>+T1000(也就是1000个算术题消耗时间的累加])】GPU：速度很快。因为计算原理是：可同时计算1000道算术题，总时间为【max(T1,T2,T3...T1000)(也就是1000个算术题消耗时间中的最大值)】
5、形象比喻GPU：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。CPU：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。
6、适用场景CPU：适合需要前后计算步骤严密关联的计算场景。这些任务涉及到“流”的问题，必须先计算完第一步，再去计算第二步；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，生活中大部分用的都是CPU，例如武器装备运动控制、个人电脑使用等GPU：适合前后计算步骤无依赖性，相互独立的计算场景。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。
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