CPU和GPU之间的关系

GPU介绍

GPU是图形处理器的缩写，是电脑显卡的处理器。GPU和CPU相比，GPU有更多的晶体管用于数据处理，特别适用于解决并行计算的问题。可以使程序执行速度加快。（并行计算这是用硬件对算法加速 。举个简单的例子，一般八核手机比单核手机执行更快，这八核用的原理其实就是并行计算。最近围棋人机大战，虽然ALPHAG用到了蒙特卡 洛算法和神经网络算法，但其中也一定用到了并行计算，因为他需要很快的执行速度。其实并行
计算确实是个很神奇的“东西”，我用程序做两个大小为1024*1024矩阵的乘法，并行计算执行速度比一般算法快30倍左右）

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GPU产生背景

  GPU产生之前，处理2D、3D图像都是依赖于CPU，但是由于CPU任务繁多，而且还有设计上的原因，这样面对日益复杂的3D图形图像时就会常常出现显卡等待CPU数据的情况。GPU的出现就是为了解决上述问题

GPU发展历程

GPU解决的问题

（就是处理数据量较大 计算量较大的数据，并行计算是简化计算的一种方法）
密集型数据处理和大型并行数据计算。
超级计算机中也用到GPU，GPU是加速科学计算最快的并行处理器！

CPU和GPU有什么区别？

CPU和GPU有什么区别？
1.CPU，在电脑中起着控制计算机运行的作用，是电脑的中央处理器。
2.GPU是一个附属型的处理器，主要处理计算机中与图形计算有关的工作，并将数据更好地呈现在显示器中。
3.只有CPU和GPU合作，才能最大程度上发挥电脑的性能
4总结：CPU、是电脑的中央处理器，GPU是电脑的图形处理器
它能运行主要的Unix工具软件、应用程序和网络显卡的处理器称为图形处理器（GPU），它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。某些最快速的GPU集成的晶体管数甚至超过了普通CPU。

ＧＰＵ工作原理（算是cpu的一个子处理器）

CUDA介绍

CUDA是计算统一设备构架的缩写。是一种通用并行计算平台和编程模型，CUDA使得开发者可以使用常用的编程语言C来编程，称为CUDA C（相当于C的一张扩展，当然还可以用其他语言Java、Fotran）。

是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。

随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVIDIA推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。
CUDA和GPU之间的关系十分重要，可以用如下图表示：

GPU的重要性

转载于：https://blog.csdn.net/wonengguwozai/article/details/52642366