平板的CPU/GPU是什么

平板的CPU/GPU是什么

平板电脑的CPU是中央处理器，GPU是图形处理器。其次，要解释它们之间的区别，首先要了解它们之间的相似之处：它们都有总线和外部连接，都有自己的缓存系统，都有数字和逻辑运算单元。总之，两者都是为了完成计算任务而设计的。

先直观地上个示意图：

从图中可以看出，CPU和GPU都有自己的存储(橙色部分，实际存储系统比图中复杂)、控制逻辑(黄色部分)和运算单元(绿色部分)，但不同的是CPU的控制逻辑更复杂，而GPU的运算单元虽小但数量众多，GPU还可以提供更多的寄存器和程可控的多级存储资源。

两者的区别在于片上缓存系统和数字逻辑运算单元的结构差异：CPU虽然有多个核，但总数不超过两位数，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并辅以大量硬件来加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断；GPU的核数远多于CPU，所以被称为众核(NVIDIA Fermi有512个核)。每个核的缓存大小都比较小，数字逻辑运算单元少而简单(GPU一开始在浮点计算上总是弱于CPU)。因此，CPU擅长处理具有复杂计算步骤和复杂数据依赖的计算任务，如分布式计算、数据压缩、人工智能、物理模拟和许多其他计算任务。

由于历史原因，GPU是为电子游戏而产生的(其主要驱动力是至今不断增长的电子游戏市场)。3D游戏中经常出现的一种操作是对海量数据进行相同的操作，比如：对每个顶点进行相同的坐标变换，根据相同的光照模型计算每个顶点的颜色值。GPU的多核架构非常适合将同一个指令流并行发送到多个内核，用不同的输入数据执行。2003-2004年左右，图形以外领域的专家开始注意到GPU独特的计算能力，开始尝试使用GPU进行通用计算(即GPGPU)。之后英伟达发布了CUDA，AMD、苹果等公司也发布了OpenCL，GPU开始广泛应用于通用计算领域，包括：数值分析、海量数据处理(排序、Map-Reduce等。)，财务分析等等。

简而言之，程序员在为CPU编写程序时，倾向于使用复杂的逻辑结构优化算法来减少计算任务的运行时间，即延迟。程序员在为GPU编写程序时，利用了它在处理海量数据方面的优势，通过增加总的数据吞吐量来掩盖惰性。目前CPU和GPU的差距在逐渐缩小，因为GPU在处理不规则任务和线程间通信方面有了很大的进步。另外，功耗问题对于GPU来说比CPU更严重。