GPU的使用正在3D視頻游戲領域之外迅速擴展，并為企業和工業應用提供了眾多好處。隨著深度學習在工業4.0革命中占據中心地位，GPU和x86 CPU制造商確保解決方案的開發人員在為其產品選擇合適的芯片時不受選擇范圍的限制。因此，讓我們回顧一下GPU可以做什么，而CPU可以做什么，反之亦然，以及它們如何使機器人外科醫生，加密貨幣，智能工廠和自動駕駛汽車完美結合。

CPU –多任務 “全能” 家伙。

通常將計算機的中央處理單元（CPU）稱為其大腦，其中所有處理和多任務處理均會發生。它是定義PC中可用的計算能力的硬件平臺的最主要部分。

CPU是通用處理器。它們是為運行不同類型的應用程序而構建的，可同時快速執行隨機任務。他們可以同時播放視頻，在瀏覽器上顯示信息，進行網絡通話，通過電子郵件接收大型附件。對于大多數用例，包括不需要3D渲染的高清視頻或實時高清圖像處理，現代多核x86 CPU是最受歡迎的選擇。

現代通用x86計算處理器將圖形處理功能集成到CPU中，以支持非可視視頻應用程序，包括AI驅動的視頻識別應用程序，例如面部識別，車牌讀取，入侵檢測，大型動物檢測，車輛分類，客戶統計識別。

GPU – 圖形處理器”。是計算機系統中，負責圖像處理的一部分。

圖形處理單元（GPU）是專用的微處理器，最初主要用于渲染游戲的3D圖形，但現在正被考慮用于更廣泛的應用程序。GPU被設計為重復執行特定的計算任務，例如簡單的數學運算，稱為并行計算。例如，當處理圖形數據時，GPU能夠使用其并行計算算法來查看相同任務的小塊中的大型任務，這些任務可以一次執行。GPU進行浮點數的第一次乘法可能要比CPU長一點，但計算一百萬次所花費的時間要少得多。這使GPU可以加速為圖形顯示實時構建3D圖像的速度。

自從深度學習技術出現以來，GPU在下一代網絡基礎架構中變得更加重要。研究表明，在訓練深度學習神經網絡時，GPU的速度可以比標準CPU快250倍。通用GPU通過在企業網絡計算中提供并行計算功能來補充CPU，比特幣數據挖掘就是這樣的例子。

核心差異

CPU和GPU都包含內核，但是它們包含的內核數量卻相差很大。典型的CPU將具有多個具有大量緩存的處理內核，這些緩存將使多個任務能夠同時執行，但是GPU提供了數百個內核，可以一次處理多個數據線程，因此可以為它們分配不同的計算功能。在同一系統中，

圖形處理單元和中央處理單元之間速度上的關鍵差異取決于它們要執行的功能。盡管CPU可以非常快速地訪問RAM中的內存，但它們無法一次傳輸大量數據。另一方面，GPU在計算第一個并行任務時具有更高的延遲，但是使用其數十個內核和內部GPU時鐘，當立即處理1000個并行計算任務時，不會遇到存儲瓶頸。對于3D Deep以及大規模固定功能塊計算非常有用。

向加速計算打個招呼

加速計算的概念側重于GPU和CPU的結合使用，以通過深度學習增強應用程序。

GPU加速計算的工作方式是將應用程序中一些計算量較大的固定功能部分卸載到GPU，而其余應用程序代碼則繼續在CPU內運行。

并非所有的圖像處理AI應用程序都需要GPU，因為最新一代的高端四核x86 CPU提供了強大的邊緣計算平臺，可以在本地處理實時圖形數據，將過濾后的數據和分析發送到云，并非常高效地接收操作命令。但是，由GPU和CPU組成的混合網絡基礎架構的發展是向高性能計算的飛躍。

加速計算最常在高性能計算操作中找到，并且預計將徹底改變包括無人機，機器人技術，人工智能和自動駕駛汽車在內的當前和未來技術。

隨著尖端技術的采用和部署的增加，對更多處理能力的需求也在不斷增加。盡管x86 CPU是軟件定義的一切的構建塊，但GPU卻將夢想中的技術推向了工業化領域。兩者攜手打造加速計算的未來，創造新的可能性。

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