簡單解析GPU和CPU在并行計算方面的5個不同

1任務數(shù)量

CPU 適合比較少量的任務，而 GPU 則適合做大量的任務。

2任務復雜度

CPU 適合邏輯比較復雜的任務，而 GPU 則適合處理邏輯上相對簡單的任務 (可用比較少的語句描述)。

3線程支持方式

由于 CPU 中線程的寄存器組是公用的，因此CPU 在切換線程的時候，會將線程的寄存器內容保存在 RAM 中，當線程再次啟動的時候則會從 RAM 中恢復數(shù)據(jù)到寄存器。

而 GPU 中的各個線程則各自擁有其自身的寄存器組，因此其切換速度會快上不少。

當然，對于單個的線程處理能力來說，CPU 更強。

4處理器分配原則

CPU 一般是基于時間片輪轉調度原則，每個線程固定地執(zhí)行單個時間片；而 GPU 的策略則是在線程阻塞的時候迅速換入換出。

5數(shù)據(jù)吞吐量

GPU 中的每個流處理器就相當于一個 CPU 核，一個 GPU 一般具有 16 個流處理器，而且每個流處理器一次能計算 32 個數(shù)。