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关于我们
关于服务器CPU，我们早已耳濡目染，因此这里重点聊聊GPU，再将两者作个对比。
提起GPU，我们一般定义为一种计算机图形处理器，可执行快速计算以渲染图像和图形。
GPU不像CPU这种复杂的处理器，它在架构上要简单些，通常包括了数千个较小的核心，以便在多线程中执行简单的操作，专为多任务而生。网上看到一个很有意思的举例，可能帮助大家加深对这句话的理解。大概就是你可将GPU包含的数千个较小的核心，看作是一堆学生，去进行多次简单重复数字运算，而GPU在负责计算机中的图形渲染和图像处理任务时也是如此，会让每一个核心去为相应的图形像素进行计算，由于GPU中有很多核心，因此并行计算可以大幅提高速度。
而，在这点上，CPU的工作方式和GPU是截然不同的。CPU是计算机的核心计算单元，通常采用复杂的架构，包括多个核心，如2核、4核、8核等，以便在单线程中执行高度复杂的操作。这里可以将CPU理解为学识能力强的教授，精通范围广，可以处理各种高难度棘手问题，而映射在CPU上，CPU广泛负责执行各种计算机指令和处理数据。如计算、控制、通信和输入/输出操作等。
基于以上特性，两者在处理速度上也不同。CPU 的核心数量较少，它的速度取决于你使用的核心数高低，如你找了特别厉害的教授，那么自然可以快速寻求复杂问题的解答，也就是CPU可以更快地执行复杂的操作。而 GPU 的核心数量较多，运算速度取决于核心数量的多少，也就是学生数量，学生越多，速度越快，那么GPU并行处理多个任务的速度也会变快。
总之，CPU 和 GPU在处理任务、架构和处理速度等方面都有所不同。因此，在选择使用 CPU 或 GPU 时，需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的处理器。
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