关于服务器CPU，我们早已耳闻目睹，因此这里重点聊聊GPU，再将二者作个对照。

　　提起GPU，我们一般定义为一种计算机图形处理器，可履行快速计算以渲染图象和图形。

　　GPU不像CPU这类复杂的处理器，它在架构上要简单些，通常包括了数千个较小的核心，以便在多线程中履行简单的操作，专为多任务而生。网上看到一个很成心思的举例，可能帮助大家加深对这句话的理解。大概就是你可将GPU包括的数千个较小的核心，看做是一堆学生，去进行屡次简单重复数字运算，而GPU在负责计算机中的图形渲染和图象处理任务时也是如此，会让每个核心去为相应的图形像素进行计算，由于GPU中有很多核心，因此并行计算可以大幅提高速度。

　　而，在这点上，CPU的工作方式和GPU是截然区分的。CPU是计算机的核心计算单元，通常采取复杂的架构，包括多个核心，如2核、4核、8核等，以便在单线程中履行高度复杂的操作。这里可以将CPU理解为学识能力强的教授，精通范围广，可以处理各种高难度辣手问题，而映照在CPU上，CPU广泛负责履行各种计算机指令和处理数据。如计算、控制、通讯和输入/输出操作等。

　　基于以上特性，二者在处理速度上也区分。CPU 的核心数量较少，它的速度取决于你使用的核心数高低，如你找了特别利害的教授，那末自然可以快速寻求复杂问题的解答，也就是CPU可以更快地履行复杂的操作。而 GPU 的核心数量较多，运算速度取决于核心数量的多少，也就是学生数量，学生越多，速度越快，那末GPU并行处理多个任务的速度也会变快。

　　总之，CPU 和 GPU在处理任务、架构和处理速度等方面都有所区分。因此，在选择使用 CPU 或 GPU 时，需要根据具体的利用场景和需求来选择适合的处理器。

TikTok千粉号购买平台：https://tiktokusername.com/