gpu就是顯卡的核心，也可以直接認為是圖形處理器。它是顯卡的“大腦”，它決定了該顯卡的檔次和大部分性能，同時也是2D顯示卡和3D顯示卡的區(qū)別依據。2D顯示芯片在處理3D圖像和特效時主要依賴CPU的處理能力，稱為“軟加速”。3D顯示芯片是將三維圖像和特效處理功能集中在顯示芯片內，也即所謂的“硬件加速”功能。顯示芯片通常是顯示卡上最大的芯片(也是引腳最多的)。現在市場上的顯卡大多采用NVIDIA和 AMD-ATI兩家公司的圖形處理芯片。

gpu和cpu的不同

一般來說玩游戲吃gpu，日常運行吃cpu。不過游戲內畫面要求越高，越看gpu，游戲內單位越多，越看cpu。

1、計算量比較

CPU：計算量小，原理：只有4個運算單元

GPU：計算量大，原理：有1000個運算單元

2、計算復雜度比較：

CPU：可計算復雜的運算，比如積分微分，4個運算單元都屬于專家級別

GPU：只可以計算簡單的1+1算術題，不能計算復雜的微分積分，1000個運算單元屬于小學生水平。

3、對于單個積分微分的計算速度比較

CPU：較快。原理：單線程計算(比如機器人運動控制)，單個芯片性能強勁，計算能力強，能計算出來

GPU：較慢，甚至可能計算不了;原理：單個芯片性能弱，計算能力弱，可能算不出來，或速度很慢

4、對于多個1+1算術題的計算速度比較

CPU：速度較慢。因為計算原理是：先算第1題， 再算第2題，總時間為【T1+T2+T3>>>+T1000(也就是1000個算術題消耗時間的累加])】

GPU：速度很快。因為計算原理是：可同時計算1000道算術題，總時間為【max(T1,T2,T3...T1000)(也就是1000個算術題消耗時間中的最大值)】

5、形象比喻

GPU：計算量大，但沒什么技術含量，而且要重復很多很多次。就像你有個工作需要算幾億次一百以內加減乘除一樣，最好的辦法就是雇上幾十個小學生一起算，一人算一部分，反正這些計算也沒什么技術含量，純粹體力活而已。

CPU：像老教授，積分微分都會算，就是工資高，一個老教授資頂二十個小學生，你要是富士康你雇哪個?GPU就是這樣，用很多簡單的計算單元去完成大量的計算任務，純粹的人海戰(zhàn)術。

6、適用場景

CPU：適合需要前后計算步驟嚴密關聯的計算場景。這些任務涉及到“流”的問題，必須先計算完第一步，再去計算第二步;比如你去相親，雙方看著順眼才能繼續(xù)發(fā)展?？偛荒苣氵@邊還沒見面呢，那邊找人把證都給領了。這種比較復雜的問題都是CPU來做的，生活中大部分用的都是CPU，例如武器裝備運動控制、個人電腦使用等

GPU：適合前后計算步驟無依賴性，相互獨立的計算場景。很多涉及到大量計算的問題基本都有這種特性，比如你說的破解密碼，挖礦和很多圖形學的計算。這些計算可以分解為多個相同的簡單小任務，每個任務就可以分給一個小學生去做。

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