称心常识网GPU到底是什么
摩尔定律已经开始放缓
在曾经的30多年时间里，摩尔定律一直都是处理器领域的金科玉律。这也很符合逻辑，因为当时微处理器的性能确实是每年都会提升50%的。但是由于半导体的物理属性限制，芯片上的晶体管数量已经基本趋于饱和，触控物理天花板了。也就是意味着今后CPU性能每年最多只能提升10%。
?GPU的算力提升仍然有很大的空间
因为CPU的性能提升已经出现瓶颈，所以现在很多重要的密集型并行计算都交给GPU直接处理、计算，而CPU就负责全局分配和调控。而GPU的性能提升幅度是非常大的，按照英伟达官方预测，以2005年为起止点，到2025年，GPU的计算性能将会提升1000倍。
GPU到底是什么
GPU到底是什么呢？我们都知道它其实就是我们所说的显卡，而GPU实际上的意思是 “Graphic Processing Unit”，中文译名是图形处理器。不过我认为英文原意更能表达出显卡芯片的原理：Unit意为集合，Graphic Processing意为图形计算器，直译就是图形计算器集合体。可能你觉得我说得怪怪的，但是如果你了解GPU芯片结构原理，就会知道“老黄”发明这个“GPU”概念非常言之有理。
GPU的是CPU头号辅佐功臣
GPU要比CPU核心数要多得多，达到上千个
实际上，我们对CPU结构非常熟悉。一颗处理器其实由多个运算核心组合而成的，比如我们熟悉的i9 9900k拥有8颗运算核心。而GPU却拥有上百颗甚至上千个运算核心，比如现在的RTX2080Ti的GPU核心数量就多达到4352个。因此，如果单是并行计算的话，CPU的算力是比不上GPU的。
CPU适合复杂多任务运算，GPU适合并行计算
说到微架构，为了执行不同的任务，实际上它们就从根本上不一样了。因此，你电脑上的CPU就擅长快速完成很多不同的任务。现在电脑的通用性其实是非常强的，配合不同软件可以完成各种各样的不同工作任务，玩游戏、视频转码编辑、音频转码等等。这样CPU就需要有效处理很多随机而多样的进程。这样你在运行多任务的时候，就不会出现卡顿，CPU资源不够用的状况。
对于GPU而言，目的只有一个。图形渲染，图形渲染需要同时做上百万极其相似的运算。所以，GPU比CPU更注重于原数据的吞吐量，而CPU为协同不同的工作量而设计得更多样化。GPU的架构通常会有很多很多相同的处理单元，用来运算相似的数学方程，以决定某种图形效果。
事实上，显卡高度并行的特性让通用计算图形处理器流行了起来。比如挖矿和科学实验等，都需要图形处理器擅长的大量数字运算。
GPU目的只有一个—协助CPU完成高密集的复杂任务
其实一个完整的计算机系统，有三个非常重要的芯片。它们就是CPU、GPU和芯片组。芯片组只负责I/O的管理，没有很多复杂计算任务。而CPU和GPU才是重头戏，GPU除了图像处理之外，还有在AI、机器学习和深度学习中有着不可忽视的作用。实际上，GPU目的只有一个：协助CPU完成高密集的复杂任务。
