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)

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。

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)

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。

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

①CPU主要生产商

1. Intel（英特尔）

   

   • 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

2. AMD（超微半导体）

   

   • 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

3. ARM Holdings

   

   • 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

4. IBM

   

   • 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）

   

   • 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

2. 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

3. 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)

4. Apple（苹果）

• 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

5. Qualcomm（高通）

   

   • 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	CPU	GPU
核心数	少	多
时钟频率	高	相对较低
缓存	大	小
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，高时钟速度，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，而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。

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