現代服務器的核心是兩個看似相同的基于硅的微處理器芯片，兩者都可以每秒執行數千次操作。兩者都使用大量晶體管，并且都由內部內核供電。一臺機器的中央處理單元和它的圖形處理單元之間的差異是顯著的，如果計算機同時處理復雜的處理或渲染任務，為什么GPU和 CPU 之間的差異會差異很大呢？

1、中央津貼 

CPU可以被視為計算機的大腦，同時處理軟件加載和堆棧操作等任務。雖然 CPU 在執行某些功能方面非常熟練，但CPU可能會因多任務要求而不堪重負，例如支持視頻編輯同時流式傳輸 Spotify 播放列表。現代 CPU 往往包含四個或八個內核，以每秒 1 到 4千兆赫 (GHz) 的速度運行。這意味著它們可以在每個時鐘周期內同時執行四到八條指令。

2、圖形插圖 

GPU 是一種特殊類型的處理器，以較慢的時鐘速度運行，但包含數千個單獨的內核，每個內核都能夠在任何給定的毫秒內執行一條指令。GPU 最初是為了支持 3D 計算機游戲圖形所需的復雜渲染而開發的，并且通常作為千禧一代 PC 的可選升級產品銷售。因為它旨在以閃電般的速度執行單個任務，所以 GPU 提供了更大的處理范圍。但是，它絕不是 CPU 的替代品，它可以執行更廣泛的任務。

3、權力與榮耀 

雖然 CPU 本身功能強大，并且對于某些計算任務至關重要，但它們的整體性能完全被包含數千個內核的 GPU 所掩蓋。GPU 和 CPU 之間的一個關鍵區別是后者可以將大數據分析等任務的執行速度提高 100 倍。另一個是運行這些處理器所需的電量——因此比特幣礦工利用 GPU 陣列來執行重復的、非圖形化的挖掘任務。 

尋求進行大規模數據處理的公司發現在GPU和CPU之間進行選擇很容易。機器學習算法是當今計算機應處理的功能的主要示例，完成單個特定任務需要大量計算。盡管 GPU 最初是作為 3D 圖形渲染工具開始的，但它們同樣非常適合處理數據以改進語音識別和金融建模等領域。就純粹的蠻力處理而言，它們是無與倫比的。 

GPU 和 CPU 協同工作效果最佳，前者處理數據密集型任務，后者管理系統更廣泛的資源，例如內存和軟件管理。今天的超級計算機傾向于將處理職責委托給 GPU，尤其是因為最新和最好的GPU芯片比今天的高端CPU提供了更快的同比性能增長。如果您的業務涉及機器學習、數據處理或算法分析，那么在 GPU 和 CPU 之間進行選擇很容易。