1.“cpu”和“GPU”之间的区别有什么不一样？

CPU：英文全称为Central Processing Unit，就是我们传统意义中的处理器，这个概念相信大家都不陌生。它是电脑的中央处理器，是一台计算机的运算核心和控制核心。

GPU：GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”，它是显卡内部的核心芯片，所以我们可以直接理解它为显卡。现在AMD和intel的处理器中很多都集成了显卡芯片，所以这些处理器就可以看做是cpu+gpu的组合。

APU：通俗的讲，它是把CPU和GPU通过一定的技术，高度融合在一起，协同计算、彼此加速。AMD正是通过这样的技术，把CPU和GPU融合在一起，因此我们把这样的处理器称之为APU。而目前，intel的CPU中只是简单加入了显示芯片的模块，所以严格意义上不能称其为APU，不过去这样理解的话也没什么问题。

APU是“Accelerated Processing Units”的简称，中文名字叫加速处理器，是AMD融聚理念的产品，它第一次将处理器和独显核心做在一个晶片上，协同计算、彼此加速，同时具有高性能处理器和最新支持DX11独立显卡的处理性能，大幅提升电脑运行效率，实现了CPU与GPU真正的融合。APU是处理器未来发展的趋势。

CPU从存储器或高速缓冲存储器中取出指令，放入指令寄存器，并对指令译码。它把指令分解成一系列的微操作，然后发出各种控制命令，执行微操作系列，从而完成一条指令的执行。指令是计算机规定执行操作的类型和操作数的基本命令。

指令是由一个字节或者多个字节组成，其中包括操作码字段、一个或多个有关操作数地址的字段以及一些表征机器状态的状态字以及特征码。有的指令中也直接包含操作数本身。

“cpu”和“GPU”之间的区别有什么不一样？

GPU（图形处理器）和CPU（中央处理器）在多个方面的区别：

1、功能与用途：CPU是计算机的核心，它负责执行指令、处理数据、控制计算机的各个部件协同工作。它拥有强大的计算、管理和协调能力，是计算机系统的“大脑”。GPU则主要负责图形渲染和计算加速。它特别擅长处理大规模并行计算任务，如图像处理、渲染和深度学习等。

2、结构与特点：CPU的结构包括运算器、寄存器、控制单元和高速缓存器等，其每个核心的计算能力较强，但核心数量相对较少。GPU则具有更多的核心，专门用于处理图形数据。尽管其每个核心的计算能力低于CPU，但多个核心并行工作可以实现更高的计算效率

3、运行方式：CPU一直在主动运行，从设备开启到关闭都在执行指令。GPU则是被动运行，只有当CPU分配任务时才开始工作，完成任务后等待下一个任务。

4、散热面积与存储容量：GPU的散热面积通常比CPU大，这有助于在高负载运行时保持稳定的性能。GPU也具有更大的内存容量，可以存储更多的数据，以适应大规模计算的需求。

5、应用领域：CPU更适用于执行系统和应用程序，进行复杂的数据处理和逻辑操作。GPU则广泛应用于人工智能、大数据分析、科学计算、虚拟化等领域，特别适用于需要大规模并行计算的任务。

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，是为了游戏而产生的（至今其主要驱动力还是不断增长的游戏市场），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，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。