CPU核心和GPU核心到底有何不同

也看到有人在说：现在随便一个显卡都是几百几千核，CPU才四核八核，顶级CPU都才18核，为什么CPU的核心就只有那么点。

也有人在讨论：GPU在将来有没有可能会取代CPU。

虽然博主不是搞芯片研发的，但至少还是个数码爱好者，这些问题博主还是能解释得清楚的，毕竟也还是学了点计算机组成原理。

在我看来，GPU是替代不了CPU的，反过来，CPU也替代不了GPU。

为什么这样说？如果形象点的比喻,就是：把整台机箱比喻成一个工厂，显卡GPU就像是工厂里的流水线工人，这些工人都在同一时刻做着同一件的事情，而CPU就像是这个工厂里的研发中心和高管们，他们在同一时刻都在做着各种复杂而不同的研发工作，把复杂的工作做完了，剩下简单的工作就甩给下面的工人去做吧。

当然也看到网上有更幽默的比喻：GPU是一群小学生，扎堆算加减法；CPU是一个老教授，能解微积分。

从根本上说CPU和GPU它们的目的不同，且有不同侧重点，也有着不同的性能特性，在某些工作中CPU执行得更快，另一工作中或许GPU能更好。

当你需要对大量数据做同样的事情时，GPU更合适，当你需要对同一数据做很多事情时，CPU正好。

然而在实际应用中，后一种情形更多，也就是CPU更为灵活能胜任更多的任务。GPU能做什么？关于图形方面的以及大型矩阵运算，如机器学习算法、挖矿、暴力破解密码等，GPU会有所帮助。

简单地说，CPU擅长分支预测等复杂操作，GPU擅长对大量数据进行简单操作。一个是复杂的劳动，一个是大量并行的工作。

其实GPU可以看作是一种专用的CPU，专为单指令在大块数据上工作而设计，这些数据都是进行相同的操作。

要知道处理一大块数据比处理一个一个数据更有效，执行指令开销也会大大降低，因为要处理大块数据，意味着需要更多的晶体管来并行工作，现在旗舰级显卡都是百亿以上的晶体管。

CPU呢，它的目的是尽可能快地在单个数据上执行单个指令。由于它只需要使用单个数据单条指令，因此所需的晶体管数量要少得多。

目前主流桌面CPU晶体管都是十亿以下，和顶级GPU相差十倍以上，但它需要更大的指令集，更复杂的ALU(算术逻辑单元)，更好的分支预测，更好的虚拟化架构、更低的延迟等等。

另外，像我们的操作系统Windows，它是为x86处理器编写的，它需要做的任务执行的进程，在CPU上肯定更为高效，你想每个线程的任务并不相同，基本上难以并行化，完全发挥不了GPU的长处。

那么，可以预见在未来，随着CPU进一步强化处理数据块的能力，我们将看到CPU和GPU架构之间的融合，而且随着制造技术的进步和芯片的缩小，GPU也可以承担更复杂的指令。

CPU与GPU间的分工虽然还是大有不同，但彼此间的交集无疑会更多。