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PC在剛誕生的時(shí)候，其實(shí)是沒有GPU的，所有的圖形計(jì)算都由CPU來計(jì)算。后來人們意識(shí)到CPU做圖形計(jì)算太慢了，于是他們?cè)O(shè)計(jì)了專門的圖形加速卡用來幫忙處理圖形計(jì)算，再后來，NVIDIA提出了GPU的概念，將GPU提升到了一個(gè)單獨(dú)的計(jì)算單元的地位。

由于兩者面向的計(jì)算不同，CPU面對(duì)的是人們各種各樣的需求，比如你打開一個(gè)網(wǎng)頁的時(shí)候，CPU要負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)交互，要解析HTML文件和JS腳本，要構(gòu)建DOM樹，要加載各種各樣的資源，而最后才輪到GPU的事情：渲染畫面并輸出。

再舉個(gè)例子，玩游戲的時(shí)候，CPU負(fù)責(zé)完成游戲程序的邏輯、從硬盤里面加載游戲數(shù)據(jù)，然后才開始把圖形相關(guān)的東西挑出來交給GPU做，而游戲中的各種運(yùn)算還是離不開CPU的幫助，比如常見的NPC，他們?cè)趺催\(yùn)動(dòng)，還是需要CPU來運(yùn)算。

從上述兩個(gè)例子中就可以看出，CPU負(fù)責(zé)的是各種各樣的計(jì)算，為了應(yīng)對(duì)這么多種類的計(jì)算，它的通用性要求非常高，而這就必定會(huì)造成設(shè)計(jì)上的復(fù)雜，比如要支持if-else這類條件語句就要針對(duì)性加入一些控制單元。而GPU從誕生開始，面對(duì)的就是單一種類的計(jì)算，早期的GPU為了更好的應(yīng)對(duì)單一的圖形計(jì)算任務(wù)，采用的是流水管線形式的設(shè)計(jì)，通過在芯片規(guī)模上的大量堆疊，就可以獲得在圖形處理速度上的提升，從而提供更好的畫質(zhì)，簡單粗暴。

所以問題的答案很明顯了，在計(jì)算上，CPU的通用性更強(qiáng)，什么活都能接，但是速度都不咋地；GPU只能接圖形計(jì)算這類活，速度非?？欤蛘咭部梢越犹貏e寫給它來計(jì)算的任務(wù)，這也就是GPGPU（在圖形計(jì)算單元上進(jìn)行的通用計(jì)算）的由來。