一、GPU和CPU的定义
CPU（中央处理器）：CPU是计算机的运算和控制中心。作为电子计算机的三大核心部件之一（与内部存储器和输入/输出设备并列），CPU主要负责解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。它是计算机系统的“大脑”，负责执行各种复杂的计算任务。
GPU（图形处理器）：GPU是一个专门的图形处理单元，被视为显卡的“大脑”。它决定了显卡的性能档次，并且是区分2D显示卡和3D显示卡的关键依据。在处理3D图像和特效时，GPU提供了硬件加速功能，将原本需要CPU处理的复杂图形任务转移到GPU内部执行，从而显著提高了图像渲染和处理的效率。与CPU相比，GPU更擅长进行大规模的并行计算。
二、GPU与CPU有什么区别？
GPU（图形处理单元）与CPU（中央处理单元）在设计和功能上存在显著的区别，这些区别源于它们各自针对的不同应用场景和计算需求。
从设计目标上看，CPU追求的是强大的通用性，它能够处理各种类型的数据和复杂的逻辑判断，这使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU则针对的是类型统一、相互无依赖的大规模数据和计算密集型任务，因此其架构更专注于大规模并行计算。
在架构上，GPU采用了大量的计算单元和超长的流水线，但控制逻辑相对简单，并且省去了大量的缓存（Cache）。相反，CPU不仅包含大量的缓存来降低数据访问的延迟，还有复杂的控制逻辑和许多优化电路，这些使得CPU在计算能力上虽然不如GPU强大，但在处理复杂逻辑和多种数据类型时更具优势。
在性能特点上，CPU基于低延时的设计，拥有强大的算术运算单元（ALU），能够在极短的时钟周期内完成算术计算。同时，CPU还具备复杂的逻辑控制单元和数据转发机制，以优化处理流程。而GPU则基于大的吞吐量设计，拥有大量的ALU和较少的缓存，通过并发执行大量线程来平衡内存访问的延迟，从而实现高吞吐量。
简单来说，CPU是整个电脑的大脑，负责指挥和统筹各种任务，包括数据处理、逻辑判断等。而GPU则更像是专门负责图像处理和大规模并行计算的专家，它拥有成千上万的计算核心，能够同时处理大量的简单计算任务。
以实际产品为例，高端的CPU如i9-7980XE拥有数十个核心和线程，但相对于GPU来说，其计算能力仍然有限。而一款中端的游戏显卡如RX 480，其GPU芯片中的流处理器数量就高达数千个，这使得它在处理图像渲染和大规模并行计算任务时具有显著的优势。
