&&&加速计算&
什么是 GPU 加速计算？
GPU 加速计算是指同时利用图形处理器 (GPU) 和 CPU，加快科学、分析、工程、消费和企业应用程序的运行速度。GPU 加速器于 2007 年由 NVIDIA(R) 率先推出，现已在世界各地为政府实验室、高校、公司以及中小型企业的高能效数据中心提供支持。GPU 能够使从汽车、手机和平板电脑到无人机和机器人等平台的应用程序加速运行.
GPU 如何加快软件应用程序的运行速度
GPU 加速计算可以提供非凡的应用程序性能，能将应用程序计算密集部分的工作负载转移到 GPU，同时仍由 CPU 运行其余程序代码。从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快.
& GPU 与 CPU 性能比较 理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU 由专为顺序串行处理而优化的几个核心组成，而 GPU 则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心（专为同时处理多重任务而设计）组成的大规模并行计算架构。 &
观看以下比较 GPU 与 CPU 的有趣视频片段。
请观看以下比较 CPU 和 GPU 的有趣视频片段.
视频：Mythbusters 演示：GPU 与 CPU (01:34)
由于超过 ，所有 GPU 用户均可体验到显著的工作负载吞吐量提升。请查看 (PDF 1.9 MB)，看看您使用的应用程序是否支持 GPU 加速。
立即开始使用
利用 GPU 加速您的应用程序的基本方法有三种:
使用专为 GPU 优化的库
添加编译器“提示”，以便实现代码的自动并行化
使用针对 C 和 Fortran 等标准语言的扩展程序
轻松学会如何将 GPU 与 CUDA 并行编程模型搭配使用.
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&GPU和CPU的区别是什么啊？
GPU和CPU的区别是什么啊？
如题，想了解一下GPU和CPU的区别，为什么GPU计算速度那么快，优缺点是什么？
GPU核心数多，高达500多颗，处理的数据量就多啦。缺点就是支持部分软件加速。还有价格相对有点高。优点，计算能力强。
个人粗显的理解：
CPU 很智能，它擅长做很多不同的逻辑计算和复杂运算，但是一次只能干一件事情（
GPU 很傻的，擅长做简单的数值计算，像处理像素的计算，核心多了就形成规模，经过合理的并行化编程，特别适合大数据量的工作。
形象化一点：cpu 就像公司里的高级工程师，能干很多复杂任务和简单任务，但他精力有限，单位时间内干的很少；GPU是流水线上的工人，只会干简单的事情，但是效率特别高。
如何把GPU的潜力发挥出来（常说的软件加速部分）需要人这个管理者来实现。
其实这个你自己查wikipedia就可以知道的。
为什么是GPU，从字面意思上就可以看出来。G代表graphical，图形加速。C代表central，核心处理~~
现在计算领域正在慢慢挖掘出GPU的价值，传统认为GPU只加速了图形，现在观念变了，越来越注重GPU在分子动力学模拟等方面的加速了。其带来的效应和CPU协同起来，是个1+1&2的组合
GPU比CPU计算能力高，现在有一个超算公司，他们的软件可以利用GPU的计算能力
首先纠正楼主一下，并不是GPU一定比CPU快的，呵呵。CPU也可以运行得非常快。这要看任务属性。
CPU和GPU有许多不同，但要了解最关键的一点，楼主需要知道关于并行任务分类的基本概念，也就是任务并行和计算并行。
任务并行，是指不同的任务（自然对应的程序块也不同）同时运行。例如，程序中有任务A、B、C，其中C依赖A和B，那么任务C就只能等待A和B全部完成后才行运行。但是，只要A和B之间没有依赖关系，那么，他们就可以并行运行。
计算并行，是指相同的任务，针对（某个集合中）不同的元素进行运行。任务是一样的，但是执行任务的对象不同，他们之间也没有什么依赖，这样就可以并行运行。比如，数字图像处理，如果对图像中的每个像素都要进行处理，但处理的过程相同，这就典型地可用计算并行的方式加速解决。
搞清楚了上述两个概念，那么CPU和GPU最大的区别就可以弄清楚了。CPU的时钟频率非常高，缓存部件非常多，计算部件相对少，还有各种类似分支预测的复杂逻辑部件，这些部件都为任务并行提供了非常良好的运行环境。任务并行是CPU的主要并行方式。楼上所说的什么CPU同一时间只能干一件事情的说法，肯定是错误的，呵呵。
而GPU，时钟频率相对CPU要低不少，但是其最大的特点的计算部件非常多，存储部件很少，其结构也是非常对称的，线程间的切换不需要什么开销，这就决定了GPU的最大特点是适应计算并行，计算密集度越高的程序，在GPU上越可能得到更好地加速。而为什么GPU目前能大行其道呢？其价格便宜也是很重要的一个因素，另一位楼上这点也说错，嘿嘿。
至于优缺点，也可以从上述并行类型来分析。CPU的缓存部件非常多，利用得好，可以在进行分支预测的同时保证各种指令和数据的吞吐率，这样有许多逻辑转折的程序也可以被CPU很快的执行。
而GPU，因为缓存部件少，则其不能应付逻辑转折很多的程序，这样的程序在GPU上运行会不划算，因为许多资源被浪费了。适合GPU的任务是计算密集程度大的，典型的是图形图像处理，当然现在的许多科学计算也能利用GPU了，GPU最大的优点是能够用计算线程间的快速切换，来掩盖存储及其他方面的开销。所以，必须要尽可能保证GPU的计算资源是满负荷的，才能达到最高加速，也即，需要能够建立起大量的，有足够计算任务的，相同的线程才行。
当然，CPU和GPU之间的区别也在一点点的弱化。新的GPU加强了逻辑判断能力，而CPU，则加强了SIMD并行计算能力，比如SSE1、2、3、4指令集，及最新的AVX指令集，都是为了加速计算并行，
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与700万科研达人随时交流都想当老大 论CPU和GPU谁才是电脑核心
互联网 & 发布时间： 01:32:31 & 作者：佚名 &
　　众所周知，中央处理器—CPU，长久以来在大家的心目中都是电脑的心脏，作为通用处理器的它处理着电脑运行中大部分的数据信息。然而随着科技的发展及用户的需求，2D时代还能够轻松应付图像处理的CPU在3D时代劳累交加，为了减轻CPU
　　众所周知，中央处理器—CPU，长久以来在大家的心目中都是电脑的心脏，作为通用处理器的它处理着电脑运行中大部分的数据信息。然而随着科技的发展及用户的需求，2D时代还能够轻松应付图像处理的CPU在3D时代劳累交加，为了减轻CPU的负担以令用户感受到更加真实的虚拟世界，强化了3D技术的GPU出现了。
　　GPU作为图形处理器，是显卡的“心脏”，它决定着电脑图像显示等核心问题。同2D时代相比，加入了3D技术的GPU如虎添翼，运算能力大大增强，其浮点运算能力及输入输出带宽已经远超CPU。
　　正因如此，原本各司其职相安无事的两种处理器在关系上发生了一些小的变化。图形芯片厂商认为，具备更强的运算性能、更大的带宽优势的GPU在面对着未来以图形为主的应用电脑时，很有可能取代CPU成为电脑核心。因此，感觉霸主地位有所动摇的Intel在今年的IDF技术峰会上抛出了这样的观点：“在下一代视觉计算中，显卡产业已经走到了尽头，取而代之的是可编程的显示计算通用架构芯片。在三四年之后，随着相关技术、产品成熟上市，显卡产业将会消亡。”以证明其霸主地位。由此，一场关于CPU、GPU谁才是电脑核心的争论展开了。
　　其实，从理论角度来看，GPU也是靠多核并行计算从而获得这样的成绩，当然要发挥出这种优势，运行的程序就要符合GPU并行计算的特征。面对运用更加灵活，功能更加全面完善的CPU，GPU似乎还有一段路要走。虽然GPU的运算能力大大强于CPU，但客观来说，GPU拥有优秀的编程语言，不仅优化了硬件算法，也更不需要考虑外设的连接及复杂的布线，若是考虑到内部数据协调和传输也有可能会大大增加程序的复杂度。
　　另外一方面，GPU的初级构思就是旨在增强电脑的图形处理能力，实现更加效率及优质的图形加速，因此其架构是非常具有针对性的，并不足以胜任全面的电脑应用，毕竟一台电脑不是仅仅用来作为游戏使用的，所以二者之间更好的协调才能更好的发挥出PC电脑的性能。这样才顺应了DIY实用至上的宗旨。
　　说到这里，自然而然地令笔者想起了AMD于4月23日举行的创新技术大会，其提出的“和谐计算”无疑是在这个混乱的年代摸索着一条通向未来的康庄大道，CPU，芯片组和GPU等各大组件间彼此的相互优化，高度协作，才能在性能、能耗和视觉体验上达到最佳的效果和完美的平衡。
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GPU：图形处理器，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。CPU：中央处理器，是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心和控制核心它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。1、CPU:（1）基本介绍：程序是由指令构成的序列，执行程序就是按指令序列逐条执行指令。一旦把程序装入主存储器（简称主存）中，就可以由CPU自动地完成从主存取指令和执行指令的任。（2）主要功能：顺序控制、操作控制、时间控制、数据加工2、GPU:（1）基本介绍：显卡的处理器称为图形处理器(GPU)，它是显卡的&心脏&，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。某些最快速的GPU集成的晶体管数甚至超过了普通CPU。（2）主要功能：GPU是显示卡的&大脑&，GPU决定了该显卡的档次和大部分性能，同时GPU也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像与特效时主要依赖CPU的处理能力，称为软加速。3D显示芯片是把三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也就是所谓的&硬件加速&功能。显示芯片一般是显示卡上最大的芯片(也是引脚最多的)。时下市场上的显卡大多采用NVIDIA和 AMD-ATI 两家公司的图形处理芯片。
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七彩虹科技成立于1995年，中国著名的DIY硬件厂商， 亚太区最重要的显示卡提供商之一。专注于IT硬件产品研发、生产和销售，致力于为个人和企业用户提供最具创新与实用价值的硬件产品及应用方案。
CPU 和 GPU 的区别：CPU:中央处理器（英文Central Processing Unit）是一台计算机的运算核心和控制核心；GPU称图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上图像运算工作的微处理器；CPU内部存储器和输入/输出设备是电子计算机三大核心部件；GPU是显示卡的“大脑”，决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据；CPU功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据， 并执行指令。在微型计算机中又称微处理器，计算机的所有操作都受CPU控制，CPU的性能指标直接决定了微机系统的性能指标。GPU用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动，并向显示器提供行扫描信号，控制显示器的正确显示，是连接显示器和个人电脑主板的重要元件，显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，承担输出显示图形的任务。
zergboy1977
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CPU即中央处理器，是整个计算机系统的核心GPU即图形处理器，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。通常我们所称的GPU，都是指显卡的核心。去下显卡风扇的风扇就会开到显卡的核心GPU，她还是显卡的性能的源泉。
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潮流伪娘一族
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cpu是处理器，gpu是显卡
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