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【冯东的回答(64票)】: @Clones 的答案是一个常见的说法，但是没有触及到本质。 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。 【Clones的回答(9票)】: 速度区别主要是来自于架构上的区别。架构的不同则是因为硬件的设计目的不一样。 英伟达的CUDA文档里给了这样一幅图： 
其中ALU就是“算术逻辑单元（Arithmetic logic unit）”。 CPU和GPU进行计算的部分都是ALU，而如图所示，GPU绝大部分的芯片面积都是ALU，而且是超大阵列排布的ALU。这些ALU都是可以并行运行的，所以浮点计算速度就特别高了。 相比起来，CPU大多数面积都需要给控制单元和Cache，因为CPU要承担整个计算机的控制工作，没有GPU那么单纯。 所以GPU的程序控制能力相比CPU来说不强，稍早时候的CUDA程序像是递归都是不能用的（较新的设备上可以了）。 我觉得也不是CPU不能提高浮点计算速度，而是因为没什么特别的必要了。咱们通常的桌面应用根本没有什么特别的浮点计算能力要求。而同时GPU这样的设备已经出现了，那么需要浮点计算的场合利用上就行了 【石磊的回答(0票)】: 外行看热闹。 其实这是跟人类的需求相负荷的，最早出来的时候人们对多媒体并没有这么大的需求，也就是对浮点的需求并不强烈，那自然就先解决重要的整数了，就这样一直发展着，直到后来GPU后来才有了较大发展。 至于说为什么现在不提高cpu，只能说不需要不划算，cpu是通用型的设备，它要提供多种复杂的服务，而Gpu则相对来说比较单一，这样实现相同功能gpu最划算，就像常见的家用游戏机的效果比电脑好一样，实际上我们可以看到电脑的配置并不必家用机差，这就是专用和通用体现出来的一些区别，当然这些是基于现在的情况。 【王磊的回答(0票)】: GPU的出现就是为了大量的浮点运算（图形图像处理），除图形图像外的其他任务很少用到浮点运算，所以CPU不是不能提高浮点运算能力，而是没必要。也许未来的哪一天GPU再次和CPU整合，不再作为单独的部件存在了。 这世界嘛，合久必分分久必合。 【伊恩别的回答(0票)】: 首先想纠正一下可能有的误解：CPU不是＂不能＂拥有那么高的浮点运算能力，而是不能在固定的成本下，在满足其它通用计算的性能的前提下，还拥有那么高的浮点运算能力。图中标出的都是对应年份发布的商品的性能，而不是技术能达到极限能力。另外，CPU的最主要用途是来做通用计算，而不是浮点运算，所以浮点运算的能力只要够用就好。 【劳钧浩的回答(0票)】: XBOX是最佳解决方案，请百度 原文地址:知乎 |
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