ALU：
算术单元（Arithmetic Unit）：算术单元执行基本的算术运算，如加法、减法、乘法和除法。它能够对整数、浮点数和定点数等进行数值计算，并输出运算结果。
逻辑单元（Logic Unit）：逻辑单元执行逻辑运算，如与、或、非、异或等逻辑操作。它能够对二进制位进行逻辑运算，并输出逻辑结果。
控制单元（Control Unit）：控制单元负责控制ALU的操作和数据流。它接收来自CPU的指令，解码并控制ALU进行相应的算术和逻辑运算。

从实际来看，CPU芯片空间的5%是ALU，而GPU空间的40%是ALU。

CPU与主板

CPU的架构是有利于X86指令集的串行架构，CPU从设计思路上适合尽可能快的完成一个任务。但是如此设计的CPU在多媒体处理中的缺陷也显而易见：多媒体计算通常要求较高的运算密度、多并发线程和频繁地存储器访问，而由于X86平台中CISC（Complex Instruction Set Computer）架构中暂存器数量有限，CPU并不适合处理这种类型的工作。

CPU是什么

CPU是计算机系统中的核心组件，也被称为中央处理器或微处理器。它是一块集成电路芯片，负责执行计算机程序中的指令并进行数据处理。CPU由多个处理核心（单核或多核）组成，每个核心都能执行指令、进行算术逻辑运算和控制流程。

1. 处理核心（Cores）：CPU由一个或多个处理核心组成，每个核心都是一个独立的计算单元。处理核心能够执行指令、进行算术逻辑运算和控制流程。多核心CPU可以同时执行多个任务，提高系统的并发性能。
2. 缓存（Cache）：CPU内部有不同级别的缓存，包括L1、L2和L3缓存。缓存是用来临时存储指令和数据的高速存储器，它能够快速提供数据给处理核心，减少对主内存的访问延迟，提高处理速度。
3. 控制单元（Control Unit）：控制单元负责管理和协调CPU的操作。它从内存中获取指令并解码，将指令发送给相应的处理核心执行，并控制数据的流动和操作的顺序。
4. 浮点单元（Floating-Point Unit，FPU）：浮点单元是CPU中的特殊部件，用于执行浮点数运算，如浮点数的加减乘除和三角函数运算等。它可以加速科学计算、图形处理和模拟等需要大量浮点运算的任务。

主板是什么

主板是计算机系统的主要电路板，它提供了不同组件之间的连接和通信。CPU与主板之间有密切的关系，因为主板上的CPU插座是用来安装和连接CPU的。CPU与主板通过针脚、插槽和插座之间的接口进行物理和电气连接。CPU通过主板上的总线系统与其他组件（如内存、显卡、硬盘等）进行数据传输和通信。

功能

• 指令执行：CPU执行计算机程序中的指令，包括算术逻辑运算、数据加载和存储、控制流程等操作。
• 数据处理：CPU进行数据处理，包括数值计算、逻辑运算、比较、移位和位操作等。
• 控制流程：CPU控制程序的执行流程，根据程序的指令顺序和条件进行跳转、分支和循环。
• 多任务处理：CPU能够管理和执行多个任务，通过分时和多核心技术实现多任务并行处理。
• 系统管理：CPU监控和管理计算机系统的各种资源和设备，包括内存、硬盘、外设等。
• 运行操作系统和应用程序：CPU负责加载和执行操作系统和各种应用程序，使计算机系统能够运行各种软件。

GPU与显卡

GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。

GPU是什么

GPU是一种专门设计用于执行大规模并行计算的处理器。它由许多小型处理单元（称为流处理器或CUDA核心）组成，这些处理单元可以同时执行多个计算任务。相比之下，中央处理器（CPU）通常只有几个较强大的处理核心，更适合串行任务。

1. 流处理器（Stream Processors）：GPU内部有大量的流处理器，也称为CUDA核心或Shader核心。这些处理单元能够同时执行多个计算任务，具备强大的并行计算能力，适用于图形渲染和通用计算任务。
2. 纹理单元（Texture Units）：纹理单元负责处理纹理映射，即将纹理图像映射到三维模型的表面上。它执行纹理采样和滤波操作，提供更逼真的图形渲染效果。
3. 像素填充器（Pixel Fillrate）：像素填充器用于填充像素颜色到帧缓冲区，即将图形渲染的结果输出到显示器。它具备高填充率，能够快速渲染图像。
4. 显存（Video Memory）：GPU配备了自己的显存，用于存储图形数据和纹理等。显存具有高带宽和低延迟，能够满足GPU处理图形数据的需求。

显卡是什么

将GPU芯片与其他硬件组件（例如显存、电源、散热器等）集成在一起的硬件设备。显卡通常包含GPU芯片、显存、电源供应单元以及各种接口（如PCIe插槽、视频输出接口等），它们一起构成了一个独立的图形处理子系统。显卡通过连接到计算机主板的扩展插槽（如PCIe插槽），与其他硬件组件进行通信，并负责处理图形渲染和并行计算任务。

简而言之，GPU是一种处理器，而显卡是集成了GPU芯片和其他硬件组件的硬件设备。显卡通过连接到计算机主板，提供了图形渲染和并行计算的能力。

功能

• 图形渲染：GPU最初用于图形渲染，能够实时处理和渲染复杂的3D图形，使得游戏、虚拟现实和计算机图形应用更加逼真和流畅。
• 科学计算：许多科学领域需要大规模的计算，例如天气预报、基因组学研究、物理模拟等。GPU可以并行执行这些复杂的计算任务，大大加快了计算速度。
• 机器学习和人工智能：机器学习和深度学习模型通常需要进行大量的矩阵运算和并行计算。GPU提供了强大的并行计算能力，使得训练和推断过程更加高效。
• 数据分析：处理大规模数据集时，GPU可以加速数据分析任务，例如图像处理、数据挖掘和模式识别等。

CPU与GPU的关系

• 举个栗子

  假设有一堆相同的加减乘除计算任务需要处理，那把这个任务交给（几十个）小学生就可以了，这里小学生类似于GPU的计算单元，而对一些复杂的逻辑推理等问题，比如公式推导、科技文章写作等高度逻辑化的任务，交给小学生显然不合适，这时大学教授更适合，这里的大学教授就是CPU的计算单元了，大学教授当然能处理加减乘除的问题，单个教授计算加减乘除比单个小学生计算速度更快，但是成本显然高很多。

• 综合评估

  特征	CPU	GPU
  设计和架构	通用处理器	专用图形处理器
  核心数量	较少	大量
  控制单元	复杂	相对简单
  单线程性能	较强	较弱
  并行计算	较弱	高度并行
  内存访问	较快的高速缓存	显存（具有高带宽和低延迟）
  任务适用性	通用计算任务	图形处理、并行计算、科学计算等