一、概念
1. CPU？
CPU 全称 Central Processing Unit，中文名为中央处理器，是计算机中的重要组成部分。计算机中的操作都属于计算，而 CPU 就是处理这些计算，并生成对应结果的工具，相当于是计算机的大脑。
2. GPU？
GPU 全称 Graphics Processing Unit，中文名为图形处理器，也是计算机中的重要组成部分，也负责处理计算机中的一些计算。所属层级为芯片。
3. 显卡？
显卡与 GPU 并不划等号，显卡是一个集成单元，是以 GPU 为中心、包含显存、供电、散热、输出接口等组件的完整硬件设备。
- 核显：全称核心显卡，是指带有 GPU 的 CPU 核心处理器，是在物理层面确实存在的，老计算机都是核显。
- 集显：全称集成显卡，是一个统称，一个抽象的概念，将 GPU 集成在 CPU 中，这个称为集显，物理上不存在，逻辑上核显是集显的子集。
- 独显：全称独立显卡，是一个完整的硬件设备，也是物理层面上存在的，即现在单独售卖的显卡，称为独显。
- 双显：现在计算机都是双显存在的。即既有集显也有独显，集显能够保证最基本的运行，而特定工作场景使用独显工作能够获得最优的效率。
二、CPU和GPU的区别？
1. 任务场景
两者都是用于计算，但对于不同任务的计算，两者所擅长的领域是不同的
- CPU：适合一些比较复杂的任务场景，比如逻辑层面，简单来说，CPU 比较万能，它什么都可以计算。
- GPU：适合一些简单但重复的计算场景，例如：我们都知道一个画面是由多个像素点构成的，那么假如要将所有的像素点值都相加 1。这样简单的操作，使用 GPU 就效率更高。
2. 运算效率
面对不同的任务场景，由 CPU 和 GPU 协助处理，效率是最高的。
- 简单来说，CPU 很厉害，它什么都可以做，包括 GPU 能干的，它也可以干。但是在不同的场景下，例如：对于一个 9*9 格子，要将里面的值都 +1，如果是 CPU 来计算的话，它也可以计算出来，但是可能是一格一格计算，效率并不高。而 GPU 就相当于同时同步计算，由于任务简单，没有复杂的逻辑，所以很快的就计算出了结果。
- 而若是每个格子里面计算是不同的，包含了逻辑单元，例如：如果这个格子是偶数就不计算，那么 CPU 在计算的时候就会判断这个格子，而 GPU 则无法处理这些复杂的逻辑单元。
- 通俗点的例子就是：CPU 就是博士，它可以写论文，也可以写出 1000 个九九乘法表，就是写的慢。但是 GPU 就相当于 1000 个小学生，你让它们写论文，写不出来，但你让它们写九九乘法表，每个小学生同时写，很快就写完了。这就是对同一任务，CPU 和 GPU 运行效率的不同。
3. 核数
- CPU：我们常在网上看到一个电脑 CPU 是 8 核、12 核等，这个核数就是 CPU 所拥有的处理单元。以前是单核，处理任务的时候，其它任务就只能等待。而多核就相当于，从原先一个人计算，变成了多个人计算。可以不同的人分配不同的计算任务，互相不影响。
- GPU：GPU 的核一般被称为 CUDA 核心。是具有相当庞大的数量的，拥有成千上万个核心，因此由于数量过多，对应的处理复杂任务的能力就弱，但是简单的任务就强。
- 因此在上一节中为什么以 1 个博士和 1000 个小学生做类比，因为 CPU 的核就相当于博士，GPU 的 CUDA 核心就相当于小学生。一个 CPU 的核数常见的就是 8、12、16核，相比于 GPU 所用的核心数是相当少的。但是从处理能力上，CPU 能够处理非常复杂的任务，而 GPU 则无法处理，只能进行稍微简单的任务。
4. 运行机制
虽然 CPU 核 GPU 都是并行的，但是侧重点不同
- CPU 专注与少而精的操作，让它计算 1+1 也可以运算，但无异于 “大炮打蚊子”。
- GPU 专注与多而简的操作，能够让多个核心统一进行相同的操作，适合数量庞大但简单的运算。
5. 协同？
在实际的场景中，是由 CPU 和 GPU 协同操作的，CPU 负责处理复杂的场景，而这复杂场景中大量重复且统一的任务就交给GPU 运行，就能达到最大的效率。
三、为什么大型游戏、深度学习更依赖于 GPU？
大型游戏主要是实时渲染的问题，画面呈现是由大量的像素点组成的，而对于色彩的计算相对简单，因此大量像素点色彩切换的计算交给 GPU 就更为合适。而深度学习主要是矩阵运算，也是重复且单一的操作，且需要大量数据做支撑，就更适合使用 GPU。
四、知识拓展（进程、线程）？
进程通俗可以理解为一个正在运行中的程序，而线程是这个进程中的一部分。例如打开微信聊天的时候，微信就占用了一个进程，但是处理发送和接受的时候就是占用的一个线程，因此一个进程中至少有一个线程，但可以有多个线程。
- 进程之间的隔离性强，一个进程的崩溃不会影响其余进程，例如微信的崩溃不会影响 QQ 的运行。
- 线程的隔离性较差，一个线程的崩溃，可能会影响到整个进程，例如如果负责发送消息的进程崩掉，那么整个微信就无法进行聊天，甚至有可能直接崩溃。
