尔英小知识 | 简单搞懂CPU与GPU的区别：究竟谁更适合处理图形任务？

在科技飞速发展的今天，几乎每个人都会拿着手机刷短视频，或者用电脑玩游戏，那大家或多或少也一定听过CPU、GPU这些专业名词。大家都知道它们跟手机、计算机的性能有关系，但不一定能搞清楚它们之间有什么区别。所以今天小编跟大家一起，来简单了解一下这二者的区别，让大家在今后的工作学习中能够更清楚的选择适合自己的电子产品。CPU的定义

CPU全称Central Processing Unit，中文叫中央处理器，这一点大家肯定已经很熟悉了。它作为计算机的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，相当于人类的大脑。

CPU是冯·诺依曼架构下的处理器，在该体系结构下，指令和数据都需要从同一存储空间存取，经由同一总线传输，无法重叠执行。这一处理流程，决定了CPU擅长决策和控制，但在多数据处理任务中效率较低。

一般来说，CPU算力的提升主要依靠两个方面，即时钟频率和内核数。计算机的操作在时钟信号的控制下分步执行，每个时钟信号周期完成一步操作，时钟频率的高低在很大程度上反映了CPU速度的快慢。

而CPU内核则是CPU内部可以执行指令的单个处理单元。通常来说，时钟频率越大、内核数越多。CPU的性能越强，但这也就带来了能耗过高，发热过大的问题，散热跟不上，可能就会导致CPU烧毁，这也就是大家的电子产品为什么会发热，需要散热器降温的原因。

而随着CPU算力逐渐达到瓶颈，越来越无法满足指数级增长的算力需求。算力发展的方向愈发转向专用性，以寻求更高的性能、更低的能耗和成本，因此尔英科技诞生了。尔英科技借由MoDT平台打造的板载CPU主板，寻求更低功耗、更低成本以及更高的性能。探索三者的相对平衡，以提供给用户日常使用的更优体验。

GPU的定义

GPU全称Graphics Processing Unit，中文叫图形处理器，是一种专门用来处理图形和并行计算任务的硬件。它包含大量的计算单元，能够并行处理大量简单的计算任务，从而极大地提高了计算效率。

因为是专门处理图形图像的处理器，所以大家在玩大型3D游戏时能够看到栩栩如生的画面。每一个细节都清晰逼真，场景切换流畅自然，毫无卡顿之感。观看高清电影时，色彩鲜艳、画面细腻，也能带来更加身临其境的视觉享受。进行图形设计工作时，复杂的图形能够瞬间生成，各种特效和滤镜的处理也是瞬间完成。

倘若电脑没有GPU，那么就没有能够输出图形图像信号的处理器，那么电脑就会无法显示视频。或者当GPU性能较弱时，玩游戏就可能会出现画面模糊、卡顿，甚至无法正常运行的情况。观看电影可能会出现画面掉帧、色彩失真。进行图形设计工作时，操作响应迟缓，等待时间漫长，极大地影响工作效率。总之，GPU 让计算机在处理图形和视觉相关任务时变得高效、出色。

CPU与GPU的区别

这里大家可能就有疑问了，为什么需要专门发明GPU来处理图形工作，CPU为啥不可以？

这是因为GPU是并行编程模型，和CPU的串行编程模型完全不同。由于图形渲染任务具有高度的并行性，因此GPU可以仅通过增加并行处理单元和存储器控制单元，便可有效的提高处理能力和存储器带宽。

CPU 就好比是一位啥都懂的“大学教授”，各种复杂的逻辑运算和按顺序做的任务它都能应对，能把计算机的整体运行安排得井井有条。像操作系统怎么运行、程序怎么调度，都得靠 CPU的强大计算性能。

而GPU更像是一群“小学生”。它拥有比CPU多得多的计算核心，能同时处理大量简单又重复的计算任务。在处理数万道简单的加减乘除的问题时，一个大学教授肯定不如一群小学生来的快。所以在处理图形效果、大规模数据并行计算这些方面，GPU表现出的效率比CPU高得多。