cpugpu算力

Ⅰ 为什么cpu用频率gpu用算力

CPU的浮点运算能力比GPU差了
CPU单个核心浮点运算能力比GPU强多了
在不考虑 指令集 缓存 优化的情况下 你光看主频就知道了
GPU核心最高也就1Ghz左右
CPU核心却要3-4Ghz
区别是CPU最多也就十几个核心
GPU动辄几百上千个核心

更别说CPU核心指令集更全面 GPU核心基本只有SIMD指令(因为GPU主要是用于图形处理 向量运算远比标量运算多 并且对CPU来说多一套指令运算单元 就是几个核心的成本 对GPU来说就是多几百上千个核心的成本)
CPU处理一次标量乘法只要一次标量乘法指令
GPU却把标量先转换成向量 然后用一条SIMD指令

CPU每个核心有独立的缓存 GPU基本是所有核心共享一个缓存(GPU主要做图形渲染 所有核心都执行同一份指令 获取同样的数据 CPU主要是执行多个串行任务 每个核心可以处理不同的任务 从不同地方获取不同的数据)
所以CPU单核性能秒GPU单核十条街

CPU每个核心都有独立的优化 分支预测 乱序执行之类的
GPU乱序执行可以有 因为所有核心都干一样的事情 可以共享一份指令 不需要独立的乱序执行 （不过一般不会有 因为这个功能可以直接放到编译器中实现 因为GPU的开发语言少 基本只有GLSL和HLSL 编译器是厂商自己开发的 不像CPU那样 开发语言多如牛毛 各种编译器五花八门 指令集大相径庭 所以才迫切需求这种动态的乱序执行优化）
分支预测肯定不会有 成本上来说分支预测不能共享 每个核心都多一个分支预测的逻辑单元成本太大
关键是根本就不需要 GPU程序一般都很短 本来就可以全部装载到高速缓存中 其次是对于GPU处理的任务而言 分支预测也无意义

Ⅱ 相同功耗的前提下，cpu和gpu哪个算力更强

也就是比性能/功耗呗。比这个，gpu远胜cpu。当初正是因为cpu要把大量功耗和晶体管花在控制电路和cache上，gpu才会被做成独立芯片，并进一步有gpgpu。

Ⅲ GPU和CPU到底谁运算能力强

同意一楼的,侧重点不同
现在的GPU的集成度、设计的复杂度已经比CPU高，GPU也能通过软件运行一些CPU的工作，GPU的运算能力的却比CPU强
按现在的形势看，个人认为，日后GPU是不会取代CPU来做电脑核心，而是GPU与CPU整合在一起，而电脑的其他配件的集成度也会越来越高，或许以后的台式机主机只有现在的笔记本大小

Ⅳ 算力涵盖gpu+cpu+fpga和各种各样的asic专用芯片吗

是的，算力可以涵盖 GPU、CPU、FPGA 以及各种各样的 ASIC 专用芯片。
GPU（图形处理单元）是一种专门用于处理图形和视频的芯片，常用于游戏、视频编辑、人工智能等领域。
CPU（中央处理器）是计算机的核心处理器，负责执行计算机程序中的指令。
FPGA（可编程逻辑门阵列）是一种可以在硬件层面上实现各种逻辑功能的芯片，在机器学习、通信、计算机视觉等领域有广泛应用。
ASIC（专用集成电路）是为特定应用而设计的集成电路，具有高度专业化、高效率、低成本的优势。在区块链、密码学等领域有广泛应用。
总的来说，算力可以涵盖各种计算资源，包括 CPU、GPU、FPGA 和 ASIC 等，用于处理各种不同的计算任务。

Ⅳ 为什么GPU的浮点运算能力比CPU强的多

首先，「速度区别主要是来自于架构上的区别」是一个表面化的解释。对，架构是不同。但是这种不同是目前各个厂家选择的现状，还是由于本质的原因决定的？CPU 能不能增加核？GPU 那张图为什么不需要 cache？

首先，CPU 能不能像 GPU 那样去掉 cache？不行。GPU 能去掉 cache 关键在于两个因素：数据的特殊性（高度对齐，pipeline 处理，不符合局部化假设，很少回写数据）、高速度的总线。对于后一个问题，CPU 受制于落后的数据总线标准，理论上这是可以改观的。对于前一个问题，从理论上就很难解决。因为 CPU 要提供通用性，就不能限制处理数据的种类。这也是 GPGPU 永远无法取代 CPU 的原因。

其次，CPU 能不能增加很多核？不行。首先 cache 占掉了面积。其次，CPU 为了维护 cache 的一致性，要增加每个核的复杂度。还有，为了更好的利用 cache 和处理非对齐以及需要大量回写的数据，CPU 需要复杂的优化（分支预测、out-of-order 执行、以及部分模拟 GPU 的 vectorization 指令和长流水线）。所以一个 CPU 核的复杂度要比 GPU 高的多，进而成本就更高（并不是说蚀刻的成本高，而是复杂度降低了成片率，所以最终成本会高）。所以 CPU 不能像 GPU 那样增加核。

至于控制能力，GPU 的现状是差于 CPU，但是并不是本质问题。而像递归这样的控制，并不适合高度对齐和 pipeline 处理的数据，本质上还是数据问题。

Ⅵ 为什么GPU的通用计算能力高于CPU

这个问题问的不严谨，”通用计算“能力是什么？CPU，GPU各有优势，劣势，因为本来的设计目标就不一样。脱离应用场景谈快慢就是耍流氓。前面有朋友提到GPU对cache依赖小，这是对的，但没有把原因讲出来。我试着解释一下。GPU对cache依赖小是因为他可以有效的hide memory latency。这个是通过高并行来实现的。每个GPU核有64个warp（相当于CPU的hardware threads），而CPU每个核的hardware thread一般只有2个。这也就是说，一个GPU核可以同时存64个线程，而CPU只能存2个。在GPU中，你context switch到另外63个线程中的任意一个都不需要读写内存。而CPU中只有换到另外一个线程的时候才不用读写内存。这个的结果就是GPU在线程之间做context switch的开销非常小因为他另一个线程寄存器的值一般都在核的寄存器里。而CPU做context switch的开销往往很大因为要把当前线程写入内存再从内存把目标线程的寄存器的值读出来。

Ⅶ 相同功耗的前提下，cpu和gpu哪个算力更强

CPU和GPU两者的主要的用途是不一样的，所以这个也不是特别好对比，相同功耗的前提下肯定是CPU综合算力更强一些。 GPU的算力是专门在图形方面的。在这个方面强一些。

Ⅷ 电脑CPU和GPU运算机制是什么

首先，电脑的所有任务都是由CPU通过程序设定来判断和分派的，适合CPU进行的运算任务，CPU就留下来完成；适合GPU进行的运算任务，就提交给GPU来搞。当程序不清楚要交给谁的时候，CPU都会大包大揽照单全收。
除了图形运算任务外，很多通用计算（尤其是大规模高密度并行运算）都适合GPU来做，因此，这一类计算任务在编程时，就会调用GPU的算力，对GPU运算进行专门的优化。这样，就可以将CPU解放出来，提升系统的处理速度。英伟达的CUDA技术就是如此，可以提供恐怖的视频编解码速度、挖矿能力、科学计算能力等等。
所以，编程和硬件设计研发同等重要。

Ⅸ GPU和CPU到底谁运算能力强

GPU的运算能力的确比CPU强按现在的形势看，理论上GPU比CPU运算能力强、设计的复杂度已经比CPU高，而电脑的其他配件的集成度也会越来越高，GPU也能通过软件运行一些CPU的工作。
两者的侧重点不同，GPU针对的是图像，CPU针对的是数据，两者不好做比较，如果非要比的话，GPU要强于CPU。

Ⅹ 听说GPU比CPU计算能力强10倍以上

GPU是显卡的处伏拍悔理器。它是在某些方面的运算能力强。让它发挥作用，只有一个途径，靠好的显卡贺嫌驱动。一般最新的显卡驱动比较强。但是稳定性缺正不好说。

显卡的GPU不能和CPU相比。他们两个的分工不同。CPU的技术含量要高很多。