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touchpad刷机
gpu是什么意思,电脑gpu是什么意思概述今天主要介绍一下gpu、cpu和两者之间的区别。1、cpu即中央处理器cpu(centralprocessingunit,中央处理器)就是机器的大脑，也是布局谋略、发号施令、控制行动的总司令官。cpu的结构主要包括运算器（alu,arithmeticandlogicunit）、控制单元（cu,controlunit）、寄存器（register）、高速缓存器（cache）和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。简单来说就是：计算单元、控制单元和存储单元2、gpu即图形处理器。gpu全称为graphicsprocessingunit，中文为图形处理器，就如它的名字一样，gpu最初是用在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上运行绘图运算工作的微处理器。为什么gpu特别擅长处理图像数据呢？这是因为图像上的每一个像素点都有被处理的需要，而且每个像素点处理的过程和方式都十分相似，也就成了gpu的天然温床。gpu的构成相对简单，有数量众多的计算单元和超长的流水线，特别适合处理大量的类型统一的数据。但gpu无法单独工作，必须由cpu进行控制调用才能工作。cpu可单独作用，处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型，但当需要大量的处理类型统一的数据时，则可调用gpu进行并行计算。两者区别：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会大幅提高计算效率。cache,localmemory：cpu>gputhreads(线程数):gpu>cpuregisters:gpu>cpu多寄存器可以支持非常多的thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。simdunit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内执行同一条指令):gpu>cpu。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。总结总而言之，cpu和gpu因为最初用来处理的任务就不同，所以设计上有不小的区别。cpu的运算速度取决于请了多么厉害的教授。教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的，但是对于没那么复杂的任务，还是顶不住人多。当然现在的gpu也能做一些稍微复杂的工作了，相当于升级成初中生高中生的水平。但还需要cpu来把数据喂到嘴边才能开始干活，最终还是靠cpu来管的。
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