【硬件视界2】CPU和GPU:计算机架构的双子星

名人说:莫听穿林打叶声,何妨吟啸且徐行。—— 苏轼《定风波·莫听穿林打叶声》
本篇笔记整理:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder😊)

目录

        • 1、CPU (中央处理器)
          • ①主要作用
          • ②特点
        • 2、 GPU (图形处理单元)
          • ①主要作用
          • ②特点
        • 3、CPU和GPU目前主要产商
          • ①CPU主要生产商
          • ②GPU主要生产商
          • ③其他相关公司
        • 4、区别总结
          • ①处理任务类型
          • ②架构设计
          • ③应用领域

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1、CPU (中央处理器)

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CPU,全称为中央处理器 (Central Processing Unit),是计算机的核心组件,被誉为计算机的大脑

①主要作用
  • 执行指令:从内存中读取并执行程序指令。
  • 算术和逻辑运算:进行各种复杂的算术和逻辑操作。
  • 控制和协调:管理计算机各个部分的工作,协调输入输出操作。

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②特点
  • 多任务处理:CPU擅长处理多任务,能够快速切换和执行不同的任务。
  • 核心数量:现代CPU通常有多个核心 (如双核、四核),每个核心可以独立执行任务。
  • 时钟速度:时钟速度(GHz)越高,处理数据的速度越快。
2、 GPU (图形处理单元)

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GPU,全称为图形处理单元 (Graphics Processing Unit),最初设计用于图形和视频的渲染。现在,GPU被广泛用于并行计算领域,如科学计算、人工智能和机器学习

①主要作用
  • 并行处理:GPU拥有大量的处理核心,能够同时执行大量简单的计算任务,非常适合图形渲染和数据并行处理
  • 图形渲染:擅长处理图形相关任务,如3D渲染、游戏画面生成等。

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②特点
  • 核心数量:GPU通常有数千个核心,专为并行计算设计。
  • 高吞吐量:适合处理大量相同类型的数据,具有高数据吞吐能力。
  • 图形专用:优化用于图形和视频渲染,但也在其他并行计算任务中表现出色。
3、CPU和GPU目前主要产商

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①CPU主要生产商
  1. Intel(英特尔)

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    • 市场份额最大的CPU制造商
    • 产品线包括:Core系列、Xeon系列等

例如:core i3、i5、i7、i9

  1. AMD(超微半导体)

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    • Intel的主要竞争对手
    • 产品线包括:Ryzen系列、EPYC系列等

例如:Ryzen 3, 5, 7, 9系列

  1. ARM Holdings

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    • 设计低功耗处理器架构
    • 广泛用于移动设备和嵌入式系统

例如:Cortex-A系列、Cortex-M系列

  1. IBM

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    • 主要生产服务器和大型机CPU
    • 产品如POWER系列处理器
②GPU主要生产商
  1. NVIDIA(英伟达)

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    • 独立GPU市场的领导者
    • 产品线包括:GeForce(消费级)、Quadro(专业级)、Tesla(数据中心)

例如:RTX 3080、4060、4090等

  1. AMD

    • 同时生产CPU和GPU
    • GPU产品线包括:Radeon系列

例如:Radeon RX系列 (如RX 6800, 7900等)、Radeon Pro系列

  1. Intel

    • 近年来进入独立GPU市场
    • 产品如Xe系列GPU

例如:Intel UHD Graphics、Intel Iris Xe Graphics、Arc系列 (如Arc A750, A770等)

  1. Apple(苹果)

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  • 为自家产品开发集成GPU
  • 如M1、M2芯片中的集成GPU

例如:M1, M2系列芯片中的GPU

  1. Qualcomm(高通)

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    • 主要为移动设备生产集成GPU
    • Adreno系列GPU

例如: Adreno系列 (如Adreno 660, 730等)

③其他相关公司
  • TSMC(台积电):为多家公司代工生产CPU和GPU
  • Samsung(三星):生产自家Exynos处理器,也为其他公司代工
  • Huawei(华为):开发自家的麒麟处理器
4、区别总结
特性CPUGPU
核心数
时钟频率相对较低
缓存
任务类型复杂、多样简单、重复
并行能力有限强大
①处理任务类型
  • CPU:适合复杂、顺序的计算任务。
  • GPU:适合简单、大规模并行计算任务。
②架构设计
  • CPU:较少的核心,时钟速度,复杂的控制单元。
  • GPU:大量的核心,较低的时钟速度,简单的控制单元。
③应用领域
  • CPU:通用计算任务,如操作系统、应用程序运行
  • GPU:图形处理、科学计算、机器学习等。

总结一下,CPU相对来说更适合处理需要快速响应的复杂任务,GPU则在处理大规模并行计算时表现出色,如图形渲染、深度学习等领域。

Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)
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