“cpu”和“GPU”之间的区别有什么不一样？

GPU概念

GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。GPU是相对于CPU的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。

GPU的作用

GPU是显示卡的“大脑”，它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。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。显示芯片通常是显示卡上最大的芯片（也是引脚最多的）。现在市场上的显卡大多采用NVIDIA和ATI两家公司的图形处理芯片。
于是NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念。GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时。GPU所采用的核心技术有硬体T&L、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬体T&L技术可以说是GPU的标志。
简单说GPU就是能够从硬件上支持T&L（Transform and Lighting，多边形转换与光源处理）的显示芯片，因为T&L是3D渲染中的一个重要部分，其作用是计算多边形的3D位置和处理动态光线效果，也可以称为“几何处理”。一个好的T&L单元，可以提供细致的3D物体和高级的光线特效；只不过大多数PC中，T&L的大部分运算是交由CPU处理的(这就也就是所谓的软件T&L)，由于CPU的任务繁多，除了T&L之外，还要做内存管理、输入响应等非3D图形处理工作，因此在实际运算的时候性能会大打折扣，常常出现显卡等待CPU数据的情况，其运算速度远跟不上今天复杂三维游戏的要求。即使CPU的工作频率超过1GHz或更高，对它的帮助也不大，由于这是PC本身设计造成的问题，与CPU的速度无太大关系。

关于CPU和GPU的相关问题

第一个问题：
GPU的竞争远比CPU的竞争来得激烈。通用PC的CPU就只有英特尔和AMD两家大厂。而在GPU方面领先的是N记和A记两家厂商，但能生产中低端产品的还有英特尔、3S等好几家厂商。它们的产品虽然不如前两家，但在很多应用方面也能满足用户的需要，所以N记和A记只有拼命往前跑才不会死掉。CPU厂商没有采用GPU的先进工艺是因为CPU厂商都有自己投资的生产线，不可能一下把原来的生产线都淘汰了上新的生产线，那样做可能连当初投入的资金都难以收回。而GPU厂商由于种种原因，一般都是自己设计由别人代工的，比如找台积电代工。代工厂商为了能接到业务，只有不停升级自己的生产设备，这样才能生存下来。所以造成以上原因。
第二个问题
就如你所说的一样，CPU除了处理游戏的AI，情节等方面的数据外，对于有些图像方面也是由它完成的。当微软每次发布新的DX时，并不是每款GPU都能支持DX新的特性，所以有些图像方面的任务还得由CPU来完成。还有有些特性比如重力特性以前是由CPU来完成，现在有些GPU也能支持了，这些任务就由GPU来完成了。
第三个问题
GPU相当于专用于图像处理的CPU，正因为它专，所以它强，在处理图像时它的工作效率远高于CPU，但是CPU是通用的数据处理器，在处理数值计算时是它的强项，它能完成的任务是GPU无法代替的，所以不能用GPU来代替CPU。
另外
现在AMD收购了A记显卡芯片的设计厂商，AMD看到今后CPU和GPU只有走一条融合的道路才能地竞争中占得先机。CPU和GPU如何配合默契才能最大地提高工作效率是AMD现在考虑的问题，也是英特尔的问题。
第四个问题
微软发布windows7 其中一个显著特性就是 联合GPU和CPU的强大实力，提升GPU在硬件使用的价值，在Windows7中，CPU与GPU组成了协同处理环境。CPU运算非常复杂的序列代码，而GPU则运行大规模并行应用程序。微软利用DirectX Compute将GPU作为操作系统的核心组成部分之一。DirectX Compute。它让开发人员能够利用 GPU的大规模并行计算能力，创造出引人入胜的消费级和专业级计算应用程序。简单的说，DirectX Compute就是微软开发的GPGPU通用计算接口，欲统一GPU通用计算标准。也就是说windows7 以后GPU的硬件地位将仅次于CPU，发挥出更大的效用。

CPU和GPU到底有什么区别？

两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异。

首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器，GPU即图形处理器

两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异：CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件；

GPU的核数远超CPU，被称为众核（NVIDIA Fermi有512个核）。每个核拥有的缓存大小相对小，数字逻辑运算单元也少而简单（GPU初始时在浮点计算上一直弱于CPU）。从结果上导致CPU擅长处理具有复杂计算步骤和复杂数据依赖的计算任务，如分布式计算，数据压缩，人工智能，物理模拟，以及其他很多很多计算任务等。

GPU由于历史原因，是为了视频游戏而产生的（至今其主要驱动力还是不断增长的视频游戏市场），在三维游戏中常常出现的一类操作是对海量数据进行相同的操作，如：对每一个顶点进行同样的坐标变换，对每一个顶点按照同样的光照模型计算颜色值。GPU的众核架构非常适合把同样的指令流并行发送到众核上，采用不同的输入数据执行。

在2003-2004年左右，图形学之外的领域专家开始注意到GPU与众不同的计算能力，开始尝试把GPU用于通用计算（即GPGPU）。之后NVIDIA发布了CUDA，AMD和Apple等公司也发布了OpenCL，GPU开始在通用计算领域得到广泛应用，包括：数值分析，海量数据处理（排序，Map-Reduce等），金融分析等等。