⑴ 手機的cpu和gpu分別是什麼詳細的說說。
手機的cpu是整台手機的控制中樞系統，也是邏輯部分的控制中心。微處理器通過運行存儲器內的軟體及調用存儲器內的資料庫，達到控制目的。
手機的gpu全稱Graphic Processing Unit，中文翻譯為「圖形處理器」。我們通常就叫它顯卡，GPU是顯示卡的「大腦」，它決定了該顯卡的檔次和大部分性能。
(1)cpu存儲結構與gpu存儲結構擴展閱讀
cpu主要由運算器、控制器、寄存器三部分組成，從字面意思看就是運算就是起著運算的作用，控制器就是負責發出cpu每條指令所需要的信息，寄存器就是保存運算或者指令的一些臨時文件，這樣可以保證更高的速度。
cpu有著處理指令、執行操作、控制時間、處理數據四大作用，打個比喻來說，cpu就像我們的大腦，對手機的各個硬體發出指令。
在處理器上，GPU通常跟CPU集在一起，隨著手機的發展，GPU單獨也是很有可能的。GPU主要是用於3D圖像和特效的「軟加速」，GPU性能越好，其加速能力越出眾。
把CPU比喻成大腦，可以把GPU比作發達的四肢，CPU發達代表頭腦活絡，GPU發達代錶行動能力出眾，執行能力強。GPU在手機的游戲時最能體現出來，因為運行大型游戲時對其3D和特畫面要求較高，GPU弱了輕則掉幀，重則卡頓延遲。
參考資料來源：網路-手機GPU
參考資料來源：網路-手機CPU
⑵ cpu架構和gpu架構有什麼區別
CPU架構：是CPU廠商給屬於同一系列的CPU產品定的一個規范，主要目的是為了區分不同類型CPU的重要標示。目前市面上的CPU分類主要分有兩大陣營，一個是intel、AMD為首的復雜指令集CPU，另一個是以IBM、ARM為首的精簡指令集CPU。兩個不同品牌的CPU，其產品的架構也不相同，例如，Intel、AMD的CPU是X86架構的，而IBM公司的CPU是PowerPC架構，ARM公司是ARM架構。
可參考：
CPU 和 GPU 在物理結構和設計上有何區別_網路知道
https://..com/question/1544195946260840427.html
⑶ CPU和GPU的區別是什麼CPU和GPU各指什麼
在說明兩者之間的區別之前，我們現在了解一下什麼事CPU，什麼事GPU，兩者各代表什麼。CPU即中央處理器，GPU即圖形處理器。其次，要解釋兩者的區別，要先明白兩者的相同之處：兩者都有匯流排和外界聯系，有自己的緩存體系，以及數字和邏輯運算單元。一句話，兩者都為了完成計算任務而設計。
兩者的區別在於存在於片內的緩存體系和數字邏輯運算單元的結構差異：CPU雖然有多核，但總數沒有超過兩位數，每個核都有足夠大的緩存和足夠多的數字和邏輯運算單元，並輔助有很多加速分支判斷甚至更復雜的邏輯判斷的硬體；GPU的核數遠超CPU，被稱為眾核（NVIDIA Fermi有512個核）。每個核擁有的緩存大小相對小，數字邏輯運算單元也少而簡單（GPU初始時在浮點計算上一直弱於CPU）。從結果上導致CPU擅長處理具有復雜計算步驟和復雜數據依賴的計算任務，如分布式計算，數據壓縮，人工智慧，物理模擬，以及其他很多很多計算任務等。GPU由於歷史原因，是為了視頻游戲而產生的（至今其主要驅動力還是不斷增長的視頻游戲市場），在三維游戲中常常出現的一類操作是對海量數據進行相同的操作，如：對每一個頂點進行同樣的坐標變換，對每一個頂點按照同樣的光照模型計算顏色值。GPU的眾核架構非常適合把同樣的指令流並行發送到眾核上，採用不同的輸入數據執行。在2003-2004年左右，圖形學之外的領域專家開始注意到GPU與眾不同的計算能力，開始嘗試把GPU用於通用計算（即GPGPU）。之後NVIDIA發布了CUDA，AMD和Apple等公司也發布了OpenCL，GPU開始在通用計算領域得到廣泛應用，包括：數值分析，海量數據處理（排序，Map-Rece等），金融分析等等。
簡而言之，當程序員為CPU編寫程序時，他們傾向於利用復雜的邏輯結構優化演算法從而減少計算任務的運行時間，即Latency。當程序員為GPU編寫程序時，則利用其處理海量數據的優勢，通過提高總的數據吞吐量（Throughput）來掩蓋Lantency。目前，CPU和GPU的區別正在逐漸縮小，因為GPU也在處理不規則任務和線程間通信方面有了長足的進步。另外，功耗問題對於GPU比CPU更嚴重。
總的來講，GPU和CPU的區別是個很大的話題，甚至可以花一個學期用32個學時十幾次講座來講，所以如果提問者有更具體的問題，可以進一步提出。我會在我的知識范圍內嘗試回答。
⑷ CPU和GPU的區別是什麼
首先需要解釋CPU和GPU這兩個縮寫分別代表什麼。CPU即中央處理器，GPU即圖形處理器。其次，要解釋兩者的區別，要先明白兩者的相同之處：兩者都有匯流排和外界聯系，有自己的緩存體系，以及數字和邏輯運算單元。一句話，兩者都為了完成計算任務而設計。兩者的區別在於存在於片內的緩存體系和數字邏輯運算單元的結構差異：CPU雖然有多核，但總數沒有超過兩位數，每個核都有足夠大的緩存和足夠多的數字和邏輯運算單元，並輔助有很多加速分支判斷甚至更復雜的邏輯判斷的硬體；GPU的核數遠超CPU，被稱為眾核（NVIDIA Fermi有512個核）。每個核擁有的緩存大小相對小，數字邏輯運算單元也少而簡單（GPU初始時在浮點計算上一直弱於CPU）。從結果上導致CPU擅長處理具有復雜計算步驟和復雜數據依賴的計算任務，如分布式計算，數據壓縮，人工智慧，物理模擬，以及其他很多很多計算任務等。GPU由於歷史原因，是為了視頻游戲而產生的（至今其主要驅動力還是不斷增長的視頻游戲市場），在三維游戲中常常出現的一類操作是對海量數據進行相同的操作，如：對每一個頂點進行同樣的坐標變換，對每一個頂點按照同樣的光照模型計算顏色值。GPU的眾核架構非常適合把同樣的指令流並行發送到眾核上，採用不同的輸入數據執行。在2003-2004年左右，圖形學之外的領域專家開始注意到GPU與眾不同的計算能力，開始嘗試把GPU用於通用計算（即GPGPU）。之後NVIDIA發布了CUDA，AMD和Apple等公司也發布了OpenCL，GPU開始在通用計算領域得到廣泛應用，包括：數值分析，海量數據處理（排序，Map-Rece等），金融分析等等。簡而言之，當程序員為CPU編寫程序時，他們傾向於利用復雜的邏輯結構優化演算法從而減少計算任務的運行時間，即Latency。當程序員為GPU編寫程序時，則利用其處理海量數據的優勢，通過提高總的數據吞吐量（Throughput）來掩蓋Lantency。目前，CPU和GPU的區別正在逐漸縮小，因為GPU也在處理不規則任務和線程間通信方面有了長足的進步。另外，功耗問題對於GPU比CPU更嚴重。
⑸ CPU 和 GPU 的區別是什麼
CPU和GPU之所以大不相同，是由於其設計目標的不同，它們分別針對了兩種不同的應用場景
CPU需要很強的通用性來處理各種不同的數據類型，同時又要邏輯判斷又會引入大量的分支跳轉和中斷的處理。這些都使得CPU的內部結構異常復雜。而GPU面對的則是類型高度統一的、相互無依賴的大規模數據和不需要被打斷的純凈的計算環境。
於是CPU和GPU就呈現出非常不同的架構
1、圖片來自nVidia CUDA文檔。其中綠色的是計算單元，橙紅色的是存儲單元，橙黃色的是控制單元。
2、GPU採用了數量眾多的計算單元和超長的流水線，但只有非常簡單的控制邏輯並省去了Cache。而CPU不僅被Cache占據了大量空間，而且還有有復雜的控制邏輯和諸多優化電路，相比之下計算能力只是CPU很小的一部分
3、Cache, local memory： CPU，GPU，Threads(線程數): GPU，CPU，Registers: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread數目大，register也必須得跟著很大才行，SIMD Unit(單指令多數據流,以同步方式，在同一時間內執行同一條指令): GPU，CPU。
CPU 基於低延時的設計
1、CPU有強大的ALU（算術運算單元）,它可以在很少的時鍾周期內完成算術計算，當今的CPU可以達到64bit 雙精度。執行雙精度浮點源算的加法和乘法只需要1～3個時鍾周期，CPU的時鍾周期的頻率是非常高的，達到1.532～3gigahertz(千兆HZ, 10的9次方)。
2、大的緩存也可以降低延時。保存很多的數據放在緩存裡面，當需要訪問的這些數據，只要在之前訪問過的，如今直接在緩存裡面取即可，復雜的邏輯控制單元。當程序含有多個分支的時候，它通過提供分支預測的能力來降低延時。
3、數據轉發。 當一些指令依賴前面的指令結果時，數據轉發的邏輯控制單元決定這些指令在pipeline中的位置並且盡可能快的轉發一個指令的結果給後續的指令。這些動作需要很多的對比電路單元和轉發電路單元。
什麼類型的程序適合在GPU上運行
1、計算密集型的程序。所謂計算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分運行時間花在了寄存器運算上，寄存器的速度和處理器的速度相當，從寄存器讀寫數據幾乎沒有延時。可以做一下對比，讀內存的延遲大概是幾百個時鍾周期；讀硬碟的速度就不說了，即便是SSD, 也實在是太慢了。
2、易於並行的程序。GPU其實是一種SIMD(Single Instruction Multiple Data)架構， 他有成百上千個核，每一個核在同一時間最好能做同樣的事情。
⑹ CPU和GPU的關系
GPU進行部分原本CPU的工作。
GPU使顯卡減少了對CPU的依賴，並進行部分原本CPU的工作，尤其是在3D圖形處理時GPU所採用的核心技術有硬體T&L、立方環境材質貼圖和頂點混合、紋理壓縮和凹凸映射貼圖、雙重紋理四像素256位渲染引擎等，而硬體T&L技術可以說是GPU的標志。GPU的生產商主要有NVIDIA和ATI。
組成：
1、顯示主晶元顯卡的核心，俗稱GPU，它的主要任務是對系統輸入的視頻信息進行構建和渲染。
2、顯示緩沖存儲器用來存儲將要顯示的圖形信息以及保存圖形運算的中間數據;顯示緩存的大小和速度直接影響著主晶元性能的發揮。
3、RAMD/A轉換器把二進制的數字轉換成為和顯示器相適應的模擬信號。
以上內容參考網路—gpu
⑺ cpugpu區別
什麼是GPUGPU英文全稱Graphic Processing Unit，中文翻譯為「圖形處理器」。GPU是相對於CPU的一個概念，由於在現代的計算機中（特別是家用系統，游戲的發燒友）圖形的處理變得越來越重要，需要一個專門的圖形的核心處理器。於是NVIDIA公司在1999年發布GeForce 256圖形處理晶元時首先提出GPU的概念。GPU使顯卡減少了對CPU的依賴，並進行部分原本CPU的工作，尤其是在3D圖形處理時。GPU所採用的核心技術有硬體T&L、立方環境材質貼圖和頂點混合、紋理壓縮和凹凸映射貼圖、雙重紋理四像素256位渲染引擎等，而硬體T&L技術可以說是GPU的標志。GPU核心頻率、管線數量、著色單元數量基本可以代表一款GPU的性能。
什麼是CPUCPU是英語「Central Processing Unit/中央處理器」的縮寫，CPU一般由邏輯運算單元、控制單元和存儲單元組成。在邏輯運算和控制單元中包括一些寄存器，這些寄存器用於CPU在處理數據過程中數據的暫時保存， 其實我們在買CPU時，並不需要知道它的構造，只要知道它的性能就可以了。 CPU，是個英文縮寫，中文名稱叫作「中央處理器」，或叫作微處理器。它由運算器和控制器組成，是電腦的心臟，它決定電腦檔次的高低。它是用半導體材料經過復雜的加工而生產出來的。 CPU的功能是取出、解釋並執行指令。我們不是聽說過386、486嗎？它指的就是該計算機的CPU的型號是386或486，它是衡量一台電腦性能高低的標志。平常我們所說的386、486、586（又分為P5、5X86、K5），都是CPU的型號，同一類型號的CPU，又有主頻的不同，如486／100、486／133，P5／166、P5／200，就是主頻分別為100MHZ和133MHZ的486，166和200MHZ的奔騰586。主頻高，則相應運算速度就快。有的軟體就要求在486／66以上CPU以下才能很好地工作。 世界上研究和開發CPU的「龍頭老大」是美國的英特爾公司，許多電腦的外面貼著InterInside的標志。
⑻ gpu和cpu的區別是什麼
gpu和cpu的區別：
1、作用不同：CPU是指中央處理器，他的作用偏向於調度、協調、管理，當然也有一定的計算能力。GPU是指圖像處理器，他的作用主要在圖像處理及大型矩陣運算方面，比如學習演算法等等。
2、結構不同：CPU的結構可以大致分為運算邏輯部件、寄存器部件和控制部件等。GPU，是一塊高度集成的晶元，其中包含了圖形處理所必須的所有元件
3、CPU是主動運行的，從手機開啟開始就一直在運行，在熄屏狀態CPU也在運行。而GPU是被動運行的，在CPU指派了任務之後才會開始工作，任務完成後又將沉寂等待下一個任務。
(8)cpu存儲結構與gpu存儲結構擴展閱讀
應用
目前智能手機屏幕越來越大，系統越來越華麗，游戲特效越來越眩目，傳統手機純CPU處理的方式已經完全不能滿足現今智能手機發展的需要了。
以前的智能機，其實都是不帶顯示核心的，所有的軟體、游戲都是由CPU進行處理，呈現在屏幕上。但是CPU的圖形處理能力很低很低，這也導致了傳統的智能手機玩稍微大一點的游戲往往力不從心，大型3D游戲更是成為了奢望。
隨著近幾年智能機的高速發展，3D加速晶元的引入為智能機的娛樂性注入了強大的生命力。有了3D加速晶元，我們可以流暢地運行各種3D游戲和3D應用程序，體驗到前所未有的感覺。
早期的3D加速晶元功能比較單一，性能也比較低，僅僅只為3D程序提供一定的輔助處理作用。而隨著科技的發展，現在的3D加速晶元早已演化成真正意義上的GPU（Graphic Processing Unit，圖形處理器），已經不只是傳統的3D加速器。
GPU不僅僅是負責必要的3D處理，准確地說，它將所有圖形顯示功能從CPU那裡都接管了過來，並且還提供了視頻播放、視頻錄制和照相時的輔助處理，使得CPU被大大解放，可以專心地處理純指令，而不再需要去負責繁重的圖形處理任務了。
系統的3D性能得到極大的提升。所以，手機GPU的誕生，是移動市場的一次大革命。
⑼ cpu 和gpu 什麼區別
一、作用不同
1、CPU：作為計算機系統的運算和控制核心，是信息處理、程序運行的最終執行單元。
2、GPU：是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上做圖像和圖形相關運算工作的微處理器。
二、功能不同
1、CPU：主要是解釋計算機指令以及處理計算機軟體中的數據。CPU是計算機中負責讀取指令，對指令解碼並執行指令的核心部件。
2、GPU：使顯卡減少了對CPU的依賴，並進行部分原本CPU的工作，尤其是在3D圖形處理時GPU所採用的核心技術有硬體T&L（幾何轉換和光照處理）、立方環境材質貼圖和頂點混合、紋理壓縮和凹凸映射貼圖、雙重紋理四像素256位渲染引擎等。
三、特點不同
1、CPU：是對計算機的所有硬體資源（如存儲器、輸入輸出單元） 進行控制調配、執行通用運算的核心硬體單元。CPU 是計算機的運算和控制核心。計算機系統中所有軟體層的操作，最終都將通過指令集映射為CPU的操作。
2、GPU：顯示緩沖存儲器用來存儲將要顯示的圖形信息以及保存圖形運算的中間數據;顯示緩存的大小和速度直接影響著主晶元性能的發揮。
⑽ CPU 和 GPU 在物理結構和設計上有何區別
首先需要解釋CPU(Central Processing Unit)和GPU(Graphics Processing Unit)這兩個縮寫分別代表什麼。CPU即中央處理器，GPU即圖形處理器。其次，要解釋兩者的區別，要先明白兩者的相同之處：兩者都有匯流排和外界聯系，有自己的緩存體系，以及數字和邏輯運算單元。一句話，兩者都為了完成計算任務而設計。
先直觀地上個示意圖：
從圖中可以看到，CPU和GPU均有自己的存儲(橙色部分，實際的存儲體系比圖示更為復雜)，控制邏輯(黃色部分)和運算單元(綠色部分)，但區別是CPU的控制邏輯更復雜，而GPU的運算單元雖然較小但是眾多，GPU也可以提供更多的寄存器和程序猿可控的多級存儲資源。
兩者的區別在於存在於片內的緩存體系和數字邏輯運算單元的結構差異：CPU雖然有多核，但總數沒有超過兩位數，每個核都有足夠大的緩存和足夠多的數字和邏輯運算單元，並輔助有很多加速分支判斷甚至更復雜的邏輯判斷的硬體;GPU的核數遠超CPU，被稱為眾核(NVIDIA Fermi有512個核)。每個核擁有的緩存大小相對小，數字邏輯運算單元也少而簡單(GPU初始時在浮點計算上一直弱於CPU)。從結果上導致CPU擅長處理具有復雜計算步驟和復雜數據依賴的計算任務，如分布式計算，數據壓縮，人工智慧，物理模擬，以及其他很多很多計算任務等。
GPU由於歷史原因，是為了視頻游戲而產生的(至今其主要驅動力還是不斷增長的視頻游戲市場)，在三維游戲中常常出現的一類操作是對海量數據進行相同的操作，如：對每一個頂點進行同樣的坐標變換，對每一個頂點按照同樣的光照模型計算顏色值。GPU的眾核架構非常適合把同樣的指令流並行發送到眾核上，採用不同的輸入數據執行。在2003-2004年左右，圖形學之外的領域專家開始注意到GPU與眾不同的計算能力，開始嘗試把GPU用於通用計算(即GPGPU)。之後NVIDIA發布了CUDA，AMD和Apple等公司也發布了OpenCL，GPU開始在通用計算領域得到廣泛應用，包括：數值分析，海量數據處理(排序，Map-Rece等)，金融分析等等。
簡而言之，當程序員為CPU編寫程序時，傾向於利用復雜的邏輯結構優化演算法從而減少計算任務的運行時間，即Latency。當程序員為GPU編寫程序時，則利用其處理海量數據的優勢，通過提高總的數據吞吐量(Throughput)來掩蓋Lantency。目前，CPU和GPU的區別正在逐漸縮小，因為GPU也在處理不規則任務和線程間通信方面有了長足的進步。另外，功耗問題對於GPU比CPU更嚴重。