GPU是替代不了CPU的，同樣，CPU也替代不了GPU。如果形象點理解，GPU就像一群螞蟻，這些螞蟻都做著同樣的事，而CPU就像一只猴子，這只猴子做著各種不同的事。從根本上說CPU和GPU它們的目的不同，且有不同側重點，也有著不同的性能特性，在某些工作中CPU執行得更快，另一工作中或許GPU能更好。

當你需要對大量數據做同樣的事情時，GPU更合適，當你需要對同一數據做很多事情時，CPU正好。

然而在實際應用中，后一種情形更多，也就是CPU更為靈活能勝任更多的任務。GPU能做什么？關于圖形方面的以及大型矩陣運算，如機器學習算法、挖礦、暴力破解密碼等，GPU會有所幫助。

簡單地說，CPU擅長分支預測等復雜操作，GPU擅長對大量數據進行簡單操作。一個是復雜的勞動，一個是大量并行的工作。

其實GPU可以看作是一種專用的CPU，專為單指令在大塊數據上工作而設計，這些數據都是進行相同的操作。

要知道處理一大塊數據比處理一個一個數據更有效，執行指令開銷也會大大降低，因為要處理大塊數據，意味著需要更多的晶體管來并行工作，現在旗艦級顯卡都是百億以上的晶體管。

CPU呢，它的目的是盡可能快地在單個數據上執行單個指令。由于它只需要使用單個數據單條指令，因此所需的晶體管數量要少得多。

目前主流桌面CPU晶體管都是十億以下，和頂級GPU相差十倍以上，但它需要更大的指令集，更復雜的ALU(算術邏輯單元)，更好的分支預測，更好的虛擬化架構、更低的延遲等等。

另外，像我們的操作系統Windows，它是為x86處理器編寫的，它需要做的任務執行的進程，在CPU上肯定更為高效，你想每個線程的任務并不相同，基本上難以并行化，完全發揮不了GPU的長處。

那么，可以預見在未來，隨著CPU進一步強化處理數據塊的能力，我們將看到CPU和GPU架構之間的融合，而且隨著制造技術的進步和芯片的縮小，GPU也可以承擔更復雜的指令。