随着科技的进步，处理系统也在不断发展。了解正确的技术对于有效利用至关重要。本文将探讨两种最常用的处理系统：中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）。想象一下，和朋友计划在各自的笔记本电脑上玩《使命召唤》游戏。拥有一台装有Intel i7处理器且没有显卡的笔记本电脑，而朋友拥有一台装有i3处理器且配备不错显卡的笔记本电脑。哪台笔记本电脑将提供更好的游戏体验？会同意GPU会表现得更好，但原因是什么呢？
CPU，即中央处理单元，是一种通用处理器，负责执行计算机程序运行所需的大部分指令。CPU可以拥有多个处理核心，通常被称为计算机的大脑。它是一种通用处理器，旨在处理从运行操作系统到运行应用程序、执行复杂计算、文档处理、播放电影和音乐、网页浏览等广泛的任务。
重要的是要记住，CPU执行的是顺序处理。让用一个例子来解释给听：CPU就像一架战斗机，它非常快速且灵活，但只能携带少量的载荷。战斗机可以快速运送一小块货物，但要运送成千上万的货物可能需要几周的时间。
GPU，即图形处理单元，由许多更小、更专业的内核组成。这些核心通过在许多核心上同时工作来提供巨大的性能，当处理任务可以被分割并在多个核心上处理时。它是一种特定用途的处理器，仅在并行计算的帮助下处理图形。它非常适合于需要大量并行计算的工作，如3D图形渲染、视频编码和解码以及图片处理。GPU在需要大量并行计算的任务中尤为重要，如游戏或科学模拟。GPU的内存带宽是每单位时间内从内存传输到内存的信息量。GPU内存是GPU消耗的RAM。
GPU可以分为以下几类：
// 集成GPU
// 集成在处理器内部，使用内部内存。对于集成GPU系统，RAM被用作GPU内存。
// 独立GPU
// 它是一块独立的硬件，拥有专用内存。因此它有助于资源密集型工作，如深度学习、高端游戏等；对于独立GPU，独立/专用RAM被用作GPU内存。
CPU可以分为以下几类：
// Intel Core处理器
// 市场上最广泛使用的CPU之一，Intel的Core系列处理器经常出现在台式机和笔记本电脑中。
// AMD Ryzen处理器
// AMD的Ryzen系列CPU以低价格提供强大的性能，旨在与Intel的Core系列处理器竞争。
// ARM处理器
// ARM处理器在移动设备如智能手机和平板电脑中很受欢迎，以其节能而闻名。
GPU可以分为以下几类：
// NVIDIA GeForce显卡
// 在游戏玩家中很受欢迎，NVIDIA的GeForce系列显卡为图形密集型工作和游戏提供了出色的性能。
// AMD Radeon显卡
// 它们受到玩家的喜爱，并以合理的成本提供出色的性能。
// 集成GPU
// 内置GPU是许多CPU的常见功能，尤其是那些针对移动设备的CPU。尽管这些GPU缺乏专业显卡的能力，但它们可以完成许多简单的视觉任务。
// AI专用GPU
// NVIDIA的Tesla系列和AMD的Radeon Instinct系列是专门为AI和机器学习活动制作的GPU的两个例子。
// CPU
// 市场上两大CPU制造商是Intel和AMD。
// GPU
// 谈到GPU，行业中有两个领先的GPU提供商：NVIDIA和AMD。
// 处理速度
// CPU为计算机提供高效的计算能力，以高效执行日常一般任务。
// GPU的特定用途是处理需要并行计算的更简单但多个计算。
// 计算架构
// CPU执行任务的串行处理，即一次执行一个任务。
// GPU执行并行处理，即一次处理多个任务。
// 核心数量
// CPU的核心数量相对较少，但每个都非常高效和强大。
// GPU拥有“CUDA核心”或“流处理器”，这是NVIDIA和AMD开发的专有技术。
// 机器学习使用CPU和GPU，尽管深度学习应用更倾向于GPU。
// 使用庞大的数据集，机器学习涉及训练和测试模型。训练具有许多层的深度神经网络是深度学习的过程，机器学习的一个分支。在训练深度神经网络时需要进行多个并行计算，GPU比CPU更有效地处理这些任务。
// 与CPU相比，GPU拥有更多的核心，允许同时进行更多的计算。深度神经网络训练涉及数百万次计算；因此，这种并行性对于加快过程至关重要。矩阵乘法和卷积是GPU在机器学习中处理的计算类型的例子。
// GPU已经取代CPU成为深度学习行业的标准，即使CPU仍然用于机器学习，特别是对于计算量较小的工作负载。
// 机器学习过程中的多个步骤需要CPU和GPU。虽然GPU用于训练大型深度学习模型，但CPU有助于数据准备、特征提取和小规模模型。对于推理和超参数调整，CPU和GPU都可以使用。
// 因此，这两个处理单元都有自己的特定用途，用户需要知道何时使用哪一个。希望本文能让了解CPU与GPU，并成为一个智能的用户，能够合理使用这些处理器。