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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（示意图）：

　　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。

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

　　从上图可以看出：

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：

CPU有强大的ALU（算术运算单元）,它可... 继续阅读 →