电脑中的CPU和GPU是什么意思？
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发布时间：2022-03-28 04:19
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时间：2022-03-28 05:48
CPU ：*处理器，是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
GPU ：图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。
CPU和GPU它们分别针对了两种不同的应用场景
1、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。
2、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。
扩展资料
CPU和GPU应用的方向
1、CPU所擅长的像操作系统这一类应用，需要快速响应实时信息，需要针对延迟优化，所以晶体管数量和能耗都需要用在分支预测、乱序执行、低延迟缓存等控制部分。
2、GPU适合对于具有极高的可预测性和大量相似的运算以及高延迟、高吞吐的架构运算。
参考资料来源：百度百科：*处理器
参考资料来源：百度百科：图形处理器
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时间：2022-03-28 07:06
cpu是电脑处理器数据的配件，电脑的主要配件 主要负责数据运算和处理。
GPU是电脑图形的配件，3D图形处理和加速，高清视频的加速。
两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异：CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件;GPU的核数远超CPU，被称为众核(NVIDIA Fermi有512个核)。每个核拥有的缓存大小相对小，数字逻辑运算单元也少而简单(GPU初始时在浮点计算上一直弱于CPU)。从结果上导致CPU擅长处理具有复杂计算步骤和复杂数据依赖的计算任务，如分布式计算，数据压缩，人工智能，物理模拟，以及其他很多很多计算任务等。
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时间：2022-03-28 09:31
1、cpu是电脑中负责处理器数据的配件，主要负责数据运算和处理。
2、gpu是电脑中负责处理图形的配件，包括3D图形处理和加速，现在的gpu还负责高清视频的加速。
3、apu是amd最新所出的一个平台，一个芯片中就集成了cpu和显卡，且集成的显卡性能到目前为止最高达到hd5000的显卡的级别。
4、玩游戏的性能好坏，是一个综合参数。只是某一样好是不行的。一般来讲，cpu 显卡 内存，这三个都是衡量电脑游戏性能好坏的重要配件，缺一不可。
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时间：2022-03-28 12:12
CPU是电脑处理器数据的配件，电脑的主要配件 主要负责数据运算和处理。
GPU是电脑图形的配件，3D图形处理和加速，高清视频的加速。
APU是AMD最新所出的一个平台，集成融合了cpu和显卡，且集成的显卡性能还不是很好
玩游戏的话 。使用CPU+GPU。。。。。 自己随意配置 APU只适合笔记本
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时间：2022-03-28 15:10
GPU，学名可编程图形处理单元，俗称可编图形硬件，一般被行外称为显卡(GPU不是显卡，它是显卡中的核心处理单元)。
GPU概念产生于20世纪70、80年代交替年间，主要用于游戏和视频游戏方面，那时的全部战力仅仅能够快速合成几张图片。十年后，80、90年代交替时，出现了基于数字信号处理芯片，它的主要特点就是贵，当然性能得到了极大提高。1991、1995年对2D加速器的支持得到升级。
1998年是划时代的一年， NVIDIA(英伟达)宣布modern GPU研发成功，进入GPU可编程时代，是历史性突破。与之前的GPU不同，程序员可以将代码运行在GPU的处理单元中，而之前的GPU仅仅能处理固定功能，一旦设计完成，用户不能根据需求扩展功能，最多可以参与简单的设置(固定管线着色器)。
1998年后，modern GPU的发展又分为四个阶段：
第一代，代表者有NVIDIA的TNT2、 ATI的Grage 、3Dfx的Voodoo3。这一时期的GPU功能很有限，只能用于纹理组合的数学计算，或者像素值的计算。
第二代，1999年到2000年(都是时代之交)，这一时期的GPU具备了三维坐标转换和光照计算能力，OpenGL和DirectX7(图形接口簇)相继支持应用程序通过硬件进行坐标变换。同时对纹理的操作扩展到3维的CubeMap。代表作有NVIDDIA的GeForce256、MAX， ATI的Radeon 7500等。
第三代，2001年，支持顶点编程能力的显卡面世(暂不支持像素编程能力)。
*，至今，市面的显卡同时支持了顶点(vertex)和片段(fragment，也可翻译成片元)编程能力。当前课程中的重要一环就是“顶点和片段着色器”。
那么同学们想一想，为什么要发展GPU呢?CPU不是也能执行程序吗?还要显卡做什么呢?先来看一张图：
GPU：控制器少，计算单元多。CPU：控制器很大，计算单元则很少。这里不要纠结计算单元的面积大小，这只是示意图。
GPU采用流式并行计算模式，每一个计算单元可以单独负责一个像素点，每个像素点不依赖旁边像素点的数据，所以每个计算单元都是并行的，不需要控制器额外干涉。
CPU处理则与之不同，线性处理较多，这条数据的可能依赖上一条数据的结果，同时还需要控制器参与取指令，指出下一条指令在内存中的位置。所以CPU的结构不适合的像素运算(像素一个一个的算效率极低)。
GPU在控制方面弱于CPU，但在并发算力方面远远胜于CPU。例如黑客们破解密码时，需要大量的尝试性计算，他们首选必是GPU。
所以，但看计算能力，GPU由于高并发能力，算力远远大于CPU;但说到分布、有序、控制力上，CPU要胜过GPU。
