Python基础
列表与元组的区别
Python多进程
操作系统基础
操作系统与多进程
计算机网络基础
三次握手
四次挥手
网络编程
统计学基础
估计的方法(点估计、区间估计)
方差为什么除以
无偏是什么意思(拟合真实数据的期望)
计算机硬件基础
GPU和CPU区别
- CPU(Central Processing Units)即中央处理器,GPU(Graphics Processing Units),即图形处理器,二者的共同点是都有总线与外界联系,与自己的缓存体系、数学和逻辑运算单元。二者的不同点在于CPU核数不多,通常不超过两位数,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,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。由此也导致了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,而GPU则更适合用于图形处理任务,其特点是对大量数据进行重复运算,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。
- 总而言之,CPU就像老教授,积分微分都会算,能胜任各种工作,不过人数并不多,资源有限。GPU就像一个个应届生,只能做一个基础的工作,但是基数多。所以,只要是能分成多个相同的简单小任务上的工作,用GPU都比CPU划算,把较复杂的问题交给CPU去做
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