CPU和GPU识别一回事吗？浪潮GPU有什么特点？

CPU和GPU都是常见的服务器硬件。那么它们有什么不同呢？今天，专门代理的和大家聊聊。

CPU全称Central Processing Unit，相当于机器的“大脑”，用来完成布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。CPU的结构主要包括运算器(ALU，Arithmetic and Logic Unit)、控制单元(CU，Control Unit)、寄存器(Register)、高速缓存器(Cache)和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。

GPU英文全称Graphics Processing Unit，即中文为图形处理器，指出，GPU一开始是用在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上运行绘图运算工作的微处理器。

1.设计目标不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。

CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。

GPU面对的则是类型高度统一的、相互没有依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。

GPU的主要工作就是3D图像处理和特别效果处理，通俗地说就是一种图像呈现的工作。对于2D图形，CPU可以轻松处理，但是对于复杂的3D图像，CPU就要花费很多的资源去处理，这显然会降低其他方面的工作效率，于是就将这类工作交给GPU去处理。

一些高帧率的游戏画面和高质量的特别效果也交给GPU去处理，分担CPU的工作。除此以外，GPU凭借并行处理处理的能力，在密码破译、大数据处理、金融分析等领域应用广泛。

***能用来做什么？

图形运算和大型矩阵运算，如机器学习算法等领域，GPU就能大显身手。简而言之，CPU擅长统领全局等复杂操作，GPU擅长对大数据进行简单重复操作。CPU是从事复杂脑力劳动的教援，而GPU是进行大量并行计算的体力劳动者(小学生)。

杭州浪潮GPU代理商指出，GPU的工作的特点是计算量大，没什么技术含量，需要重复很多很多次，还需要CPU来把数据喂到嘴边才能开始干活，结果还是靠CPU来管理的。

***为什么在人工智能领域十分盛行？

GPU学习是模拟人脑神经系统而建立的数学网络模型，这个模型的一大特点是需要大数据来训练。

浪潮作为全球服务器及技术厂家，在人工智能领域也是颇有建树。在人工智能领域，浪潮GPU具有如下主要特点：

（1）提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算。并行计算是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。

（2）拥有更高的访存带宽和速度。

（3）具备更高的浮点运算能力。浮点运算能力是关系到处理器的多媒体、3D图形处理的一个重要指标。现在的计算机技术中，由于大量多媒体技术的应用，浮点数的计算大大增加了，比如3D图形的渲染等工作，因此浮点运算的能力是考察处理器计算能力的重要指标。

从文中我么可以看出CPU和GPU是两种不同的处理器，CPU是程序控制、顺序执行等操作的通用处理器，而GPU是用来做图像处理、特定领域分析的专用型处理器，GPU受CPU的控制。

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