GPU全称为图形处理器，是一种专门用于处理图像和图形相关计算的处理器。GPU比CPU拥有更多且更快的核心（众所周知，核心数量即代表着处理能力），在图形、影视等领域有着广泛的应用。
GPU与CPU最大的区别在于它们的设计目标不同。CPU专注于通用计算，也就是处理指令序列，而GPU则专注于并行计算，它同时处理多个独立运算并用它们生成图像。GPU相对于CPU不但在图形渲染方面有着优势，而且在基于向量和矩阵的大规模并行数据处理中也拥有显著的优势。此外，GPU拥有更快的内存读写速度和更高的带宽，这也让它成为了深度学习等计算密集型任务的首选。
虽然GPU和CPU有一些相同的特性，例如号称可以同时支持CPU和GPU加速的编程框架OpenCL，但它们在执行有关图形渲染和并行计算处理方面的工作时：
– GPU会比CPU更快
– GPU适合于处理大量简单的运算，而CPU适合处理少量复杂的运算
综上所述，GPU和CPU各有其适用的领域和不同的优势，具体使用哪一个处理器取决于任务的需求。
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