【玩转GPU】不懂就问，为什么GPU比CPU更快？

大家好，这里是程序员晚枫，工中号也叫这个名字。

最近ChatGPT大火，背后训练大模型的硬件设备GPU也达到了一片难求的地步。

你有没有好奇：为什么必须要用GPU？CPU被淘汰了吗？

今天我们就来一起学习一下，为什么GPU比CPU更快。

1、GPU和CPU的区别有哪些？

CPU是中央处理器的英文缩写，是计算机的中心部分，用来执行指令和数据处理。

CPU的指令集通常被设计用来处理各种类型的任务，包括算术运算、逻辑运算、位操作等。由于其通用性，CPU的指令集比较复杂，执行各种任务的速度都不尽相同。此外，CPU还需要进行大量的控制和状态转换，因此在某些情况下，它的效率并不高。

GPU是图形处理单元的英文缩写，是一种专门用于处理图像和视频数据的处理器。

GPU最初是用来加速3D图形的渲染，但随着技术的发展，GPU已经可以执行各种类型的计算任务。GPU的指令集专门针对图形渲染任务进行了优化，可以同时处理大量的数据，因此GPU在处理大规模的计算任务时速度更快。

此外，GPU还支持并行计算，这意味着GPU可以同时执行多个指令流，从而加速计算过程。

2、什么场景下适合GPU？

在比较GPU和CPU时，以下几个方面也需要考虑：

• 并行计算能力：GPU具有更强的并行计算能力，这意味着它可以在同一时间内处理更多的数据。这是因为GPU具有更多的流处理器和更高的内存带宽，这些使得GPU可以更快地读取和写入数据。
• 指令集：CPU的指令集比较复杂，可以执行各种类型的任务，而GPU的指令集则专门针对图形渲染任务进行了优化。因此，GPU在处理图形和视频数据时速度更快。
• 能耗：由于GPU的特殊结构和指令集，它的能耗比CPU低。在某些情况下，使用GPU可以节省能源成本。

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总之，GPU在处理大规模的并行计算任务时比CPU更快，这是由于其特殊的结构和指令集优化所导致的。在需要处理大量数据和执行并行计算的任务时，使用GPU可以显著提高计算效率。