⑴ 手机的cpu和gpu分别是什么详细的说说。
手机的cpu是整台手机的控制中枢系统，也是逻辑部分的控制中心。微处理器通过运行存储器内的软件及调用存储器内的数据库，达到控制目的。
手机的gpu全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。我们通常就叫它显卡，GPU是显示卡的“大脑”，它决定了该显卡的档次和大部分性能。
(1)cpu存储结构与gpu存储结构扩展阅读
cpu主要由运算器、控制器、寄存器三部分组成，从字面意思看就是运算就是起着运算的作用，控制器就是负责发出cpu每条指令所需要的信息，寄存器就是保存运算或者指令的一些临时文件，这样可以保证更高的速度。
cpu有着处理指令、执行操作、控制时间、处理数据四大作用，打个比喻来说，cpu就像我们的大脑，对手机的各个硬件发出指令。
在处理器上，GPU通常跟CPU集在一起，随着手机的发展，GPU单独也是很有可能的。GPU主要是用于3D图像和特效的“软加速”，GPU性能越好，其加速能力越出众。
把CPU比喻成大脑，可以把GPU比作发达的四肢，CPU发达代表头脑活络，GPU发达代表行动能力出众，执行能力强。GPU在手机的游戏时最能体现出来，因为运行大型游戏时对其3D和特画面要求较高，GPU弱了轻则掉帧，重则卡顿延迟。
参考资料来源：网络-手机GPU
参考资料来源：网络-手机CPU
⑵ cpu架构和gpu架构有什么区别
CPU架构：是CPU厂商给属于同一系列的CPU产品定的一个规范，主要目的是为了区分不同类型CPU的重要标示。目前市面上的CPU分类主要分有两大阵营，一个是intel、AMD为首的复杂指令集CPU，另一个是以IBM、ARM为首的精简指令集CPU。两个不同品牌的CPU，其产品的架构也不相同，例如，Intel、AMD的CPU是X86架构的，而IBM公司的CPU是PowerPC架构，ARM公司是ARM架构。
可参考：
CPU 和 GPU 在物理结构和设计上有何区别_网络知道
https://..com/question/1544195946260840427.html
⑶ CPU和GPU的区别是什么CPU和GPU各指什么
在说明两者之间的区别之前，我们现在了解一下什么事CPU，什么事GPU，两者各代表什么。CPU即中央处理器，GPU即图形处理器。其次，要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元。一句话，两者都为了完成计算任务而设计。
两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异：CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，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，并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件；GPU的核数远超CPU，被称为众核（NVIDIA Fermi有512个核）。每个核拥有的缓存大小相对小，数字逻辑运算单元也少而简单（GPU初始时在浮点计算上一直弱于CPU）。从结果上导致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，以及其他很多很多计算任务等。GPU由于历史原因，是为了视频游戏而产生的（至今其主要驱动力还是不断增长的视频游戏市场），在三维游戏中常常出现的一类操作是对海量数据进行相同的操作，如：对每一个顶点进行同样的坐标变换，对每一个顶点按照同样的光照模型计算颜色值。GPU的众核架构非常适合把同样的指令流并行发送到众核上，采用不同的输入数据执行。在2003-2004年左右，图形学之外的领域专家开始注意到GPU与众不同的计算能力，开始尝试把GPU用于通用计算（即GPGPU）。之后NVIDIA发布了CUDA，AMD和Apple等公司也发布了OpenCL，GPU开始在通用计算领域得到广泛应用，包括：数值分析，海量数据处理（排序，Map-Rece等），金融分析等等。
简而言之，当程序员为CPU编写程序时，他们倾向于利用复杂的逻辑结构优化算法从而减少计算任务的运行时间，即Latency。当程序员为GPU编写程序时，则利用其处理海量数据的优势，通过提高总的数据吞吐量（Throughput）来掩盖Lantency。目前，CPU和GPU的区别正在逐渐缩小，因为GPU也在处理不规则任务和线程间通信方面有了长足的进步。另外，功耗问题对于GPU比CPU更严重。
总的来讲，GPU和CPU的区别是个很大的话题，甚至可以花一个学期用32个学时十几次讲座来讲，所以如果提问者有更具体的问题，可以进一步提出。我会在我的知识范围内尝试回答。
⑷ CPU和GPU的区别是什么
首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器，GPU即图形处理器。其次，要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元。一句话，两者都为了完成计算任务而设计。两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异：CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，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，并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件；GPU的核数远超CPU，被称为众核（NVIDIA Fermi有512个核）。每个核拥有的缓存大小相对小，数字逻辑运算单元也少而简单（GPU初始时在浮点计算上一直弱于CPU）。从结果上导致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，以及其他很多很多计算任务等。GPU由于历史原因，是为了视频游戏而产生的（至今其主要驱动力还是不断增长的视频游戏市场），在三维游戏中常常出现的一类操作是对海量数据进行相同的操作，如：对每一个顶点进行同样的坐标变换，对每一个顶点按照同样的光照模型计算颜色值。GPU的众核架构非常适合把同样的指令流并行发送到众核上，采用不同的输入数据执行。在2003-2004年左右，图形学之外的领域专家开始注意到GPU与众不同的计算能力，开始尝试把GPU用于通用计算（即GPGPU）。之后NVIDIA发布了CUDA，AMD和Apple等公司也发布了OpenCL，GPU开始在通用计算领域得到广泛应用，包括：数值分析，海量数据处理（排序，Map-Rece等），金融分析等等。简而言之，当程序员为CPU编写程序时，他们倾向于利用复杂的逻辑结构优化算法从而减少计算任务的运行时间，即Latency。当程序员为GPU编写程序时，则利用其处理海量数据的优势，通过提高总的数据吞吐量（Throughput）来掩盖Lantency。目前，CPU和GPU的区别正在逐渐缩小，因为GPU也在处理不规则任务和线程间通信方面有了长足的进步。另外，功耗问题对于GPU比CPU更严重。
⑸ CPU 和 GPU 的区别是什么
CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景
CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。
于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构
1、图片来自nVidia CUDA文档。其中绿色的是计算单元，橙红色的是存储单元，橙黄色的是控制单元。
2、GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线，但只有非常简单的控制逻辑并省去了Cache。而CPU不仅被Cache占据了大量空间，而且还有有复杂的控制逻辑和诸多优化电路，相比之下计算能力只是CPU很小的一部分
3、Cache, local memory： CPU，GPU，Threads(线程数): 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数目大，register也必须得跟着很大才行，SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内执行同一条指令): GPU，CPU。
CPU 基于低延时的设计
1、CPU有强大的ALU（算术运算单元）,它可以在很少的时钟周期内完成算术计算，当今的CPU可以达到64bit 双精度。执行双精度浮点源算的加法和乘法只需要1～3个时钟周期，CPU的时钟周期的频率是非常高的，达到1.532～3gigahertz(千兆HZ, 10的9次方)。
2、大的缓存也可以降低延时。保存很多的数据放在缓存里面，当需要访问的这些数据，只要在之前访问过的，如今直接在缓存里面取即可，复杂的逻辑控制单元。当程序含有多个分支的时候，它通过提供分支预测的能力来降低延时。
3、数据转发。 当一些指令依赖前面的指令结果时，数据转发的逻辑控制单元决定这些指令在pipeline中的位置并且尽可能快的转发一个指令的结果给后续的指令。这些动作需要很多的对比电路单元和转发电路单元。
什么类型的程序适合在GPU上运行
1、计算密集型的程序。所谓计算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延时。可以做一下对比，读内存的延迟大概是几百个时钟周期；读硬盘的速度就不说了，即便是SSD, 也实在是太慢了。
2、易于并行的程序。GPU其实是一种SIMD(Single Instruction Multiple Data)架构， 他有成百上千个核，每一个核在同一时间最好能做同样的事情。
⑹ CPU和GPU的关系
GPU进行部分原本CPU的工作。
GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。GPU的生产商主要有NVIDIA和ATI。
组成：
1、显示主芯片显卡的核心，俗称GPU，它的主要任务是对系统输入的视频信息进行构建和渲染。
2、显示缓冲存储器用来存储将要显示的图形信息以及保存图形运算的中间数据;显示缓存的大小和速度直接影响着主芯片性能的发挥。
3、RAMD/A转换器把二进制的数字转换成为和显示器相适应的模拟信号。
以上内容参考网络—gpu
⑺ cpugpu区别
什么是GPUGPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。GPU是相对于CPU的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。于是NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念。GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时。GPU所采用的核心技术有硬体T&L、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬体T&L技术可以说是GPU的标志。GPU核心频率、管线数量、着色单元数量基本可以代表一款GPU的性能。
什么是CPUCPU是英语“Central Processing Unit/中央处理器”的缩写，CPU一般由逻辑运算单元、控制单元和存储单元组成。在逻辑运算和控制单元中包括一些寄存器，这些寄存器用于CPU在处理数据过程中数据的暂时保存， 其实我们在买CPU时，并不需要知道它的构造，只要知道它的性能就可以了。 CPU，是个英文缩写，中文名称叫作“中央处理器”，或叫作微处理器。它由运算器和控制器组成，是电脑的心脏，它决定电脑档次的高低。它是用半导体材料经过复杂的加工而生产出来的。 CPU的功能是取出、解释并执行指令。我们不是听说过386、486吗？它指的就是该计算机的CPU的型号是386或486，它是衡量一台电脑性能高低的标志。平常我们所说的386、486、586（又分为P5、5X86、K5），都是CPU的型号，同一类型号的CPU，又有主频的不同，如486／100、486／133，P5／166、P5／200，就是主频分别为100MHZ和133MHZ的486，166和200MHZ的奔腾586。主频高，则相应运算速度就快。有的软件就要求在486／66以上CPU以下才能很好地工作。 世界上研究和开发CPU的“龙头老大”是美国的英特尔公司，许多电脑的外面贴着InterInside的标志。
⑻ gpu和cpu的区别是什么
gpu和cpu的区别：
1、作用不同：CPU是指中央处理器，他的作用偏向于调度、协调、管理，当然也有一定的计算能力。GPU是指图像处理器，他的作用主要在图像处理及大型矩阵运算方面，比如学习算法等等。
2、结构不同：CPU的结构可以大致分为运算逻辑部件、寄存器部件和控制部件等。GPU，是一块高度集成的芯片，其中包含了图形处理所必须的所有元件
3、CPU是主动运行的，从手机开启开始就一直在运行，在熄屏状态CPU也在运行。而GPU是被动运行的，在CPU指派了任务之后才会开始工作，任务完成后又将沉寂等待下一个任务。
(8)cpu存储结构与gpu存储结构扩展阅读
应用
目前智能手机屏幕越来越大，系统越来越华丽，游戏特效越来越眩目，传统手机纯CPU处理的方式已经完全不能满足现今智能手机发展的需要了。
以前的智能机，其实都是不带显示核心的，所有的软件、游戏都是由CPU进行处理，呈现在屏幕上。但是CPU的图形处理能力很低很低，这也导致了传统的智能手机玩稍微大一点的游戏往往力不从心，大型3D游戏更是成为了奢望。
随着近几年智能机的高速发展，3D加速芯片的引入为智能机的娱乐性注入了强大的生命力。有了3D加速芯片，我们可以流畅地运行各种3D游戏和3D应用程序，体验到前所未有的感觉。
早期的3D加速芯片功能比较单一，性能也比较低，仅仅只为3D程序提供一定的辅助处理作用。而随着科技的发展，现在的3D加速芯片早已演化成真正意义上的GPU（Graphic Processing Unit，图形处理器），已经不只是传统的3D加速器。
GPU不仅仅是负责必要的3D处理，准确地说，它将所有图形显示功能从CPU那里都接管了过来，并且还提供了视频播放、视频录制和照相时的辅助处理，使得CPU被大大解放，可以专心地处理纯指令，而不再需要去负责繁重的图形处理任务了。
系统的3D性能得到极大的提升。所以，手机GPU的诞生，是移动市场的一次大革命。
⑼ cpu 和gpu 什么区别
一、作用不同
1、CPU：作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。
2、GPU：是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
二、功能不同
1、CPU：主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU是计算机中负责读取指令，对指令译码并执行指令的核心部件。
2、GPU：使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等。
三、特点不同
1、CPU：是对计算机的所有硬件资源（如存储器、输入输出单元） 进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元。CPU 是计算机的运算和控制核心。计算机系统中所有软件层的操作，最终都将通过指令集映射为CPU的操作。
2、GPU：显示缓冲存储器用来存储将要显示的图形信息以及保存图形运算的中间数据;显示缓存的大小和速度直接影响着主芯片性能的发挥。
⑽ CPU 和 GPU 在物理结构和设计上有何区别
首先需要解释CPU(Central Processing Unit)和GPU(Graphics Processing Unit)这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器，GPU即图形处理器。其次，要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元。一句话，两者都为了完成计算任务而设计。
先直观地上个示意图：
从图中可以看到，CPU和GPU均有自己的存储(橙色部分，实际的存储体系比图示更为复杂)，控制逻辑(黄色部分)和运算单元(绿色部分)，但区别是CPU的控制逻辑更复杂，而GPU的运算单元虽然较小但是众多，GPU也可以提供更多的寄存器和程序猿可控的多级存储资源。
两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异：CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，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，并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件;GPU的核数远超CPU，被称为众核(NVIDIA Fermi有512个核)。每个核拥有的缓存大小相对小，数字逻辑运算单元也少而简单(GPU初始时在浮点计算上一直弱于CPU)。从结果上导致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，以及其他很多很多计算任务等。
GPU由于历史原因，是为了视频游戏而产生的(至今其主要驱动力还是不断增长的视频游戏市场)，在三维游戏中常常出现的一类操作是对海量数据进行相同的操作，如：对每一个顶点进行同样的坐标变换，对每一个顶点按照同样的光照模型计算颜色值。GPU的众核架构非常适合把同样的指令流并行发送到众核上，采用不同的输入数据执行。在2003-2004年左右，图形学之外的领域专家开始注意到GPU与众不同的计算能力，开始尝试把GPU用于通用计算(即GPGPU)。之后NVIDIA发布了CUDA，AMD和Apple等公司也发布了OpenCL，GPU开始在通用计算领域得到广泛应用，包括：数值分析，海量数据处理(排序，Map-Rece等)，金融分析等等。
简而言之，当程序员为CPU编写程序时，倾向于利用复杂的逻辑结构优化算法从而减少计算任务的运行时间，即Latency。当程序员为GPU编写程序时，则利用其处理海量数据的优势，通过提高总的数据吞吐量(Throughput)来掩盖Lantency。目前，CPU和GPU的区别正在逐渐缩小，因为GPU也在处理不规则任务和线程间通信方面有了长足的进步。另外，功耗问题对于GPU比CPU更严重。