GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）是计算机系统中的两种核心处理器，但它们在结构、功能和应用场景上有显著差异：
🧠 一、基本定义
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CPU（Central Processing Unit）：
是计算机的“大脑”，主要负责执行操作系统和各种应用程序的指令，处理通用任务。 -
GPU（Graphics Processing Unit）：
最初设计用于图像渲染，现广泛应用于并行计算，如机器学习、科学计算等，专门处理大量相同或类似运算任务。
⚙️ 二、核心差异对比
| 特性 | CPU | GPU |
|---|---|---|
| 结构 | 少量核心（2~32个） | 大量核心（几百到上万） |
| 并行能力 | 擅长串行处理 | 擅长大规模并行处理 |
| 主任务 | 操作系统、逻辑控制、少量复杂运算 | 图形渲染、AI、科学模拟等并行任务 |
| 通用性 | 通用计算器 | 特化加速器 |
| 缓存和内存控制 | 高缓存，复杂缓存结构 | 低缓存，内存带宽大 |
| 能耗和功耗控制 | 相对较低，灵活调度 | 通常更高，为性能做取舍 |
🧪 三、应用场景
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CPU常见应用：
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操作系统调度
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浏览器、办公软件
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控制逻辑复杂的程序
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GPU常见应用：
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图形和视频渲染（如游戏）
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深度学习训练与推理（如用PyTorch、TensorFlow）
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大数据并行处理
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科学仿真（如气象模拟）
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📌 四、协同工作（以AI为例）
在现代系统中，CPU负责协调控制，GPU负责高强度的并行计算。比如训练一个神经网络时：
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CPU 预处理数据、分发任务；
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GPU 执行大量矩阵运算，加速模型训练；
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训练结束，CPU 收集结果并评估模型。
