湖北
GPGPU 的出现把 CPU 和 GPU 的区别正在逐渐缩小，但现在 GPU 还不能完全取代 CPU，最大的原因是什么？在未来，GPU 可能完全取代 CPU 吗？
GPU 控制部件面积比较小，为了节约控制器，32 个 CUDA Core 必须时刻执行同样的指令。也就是说，一个 Warp 内部的所有 CUDA Core 的 PC（程序计数器）一直是同步的，gpu的优势是大规模并行运算。GPU单个运算单元频率比CPU单个核心差不多低一半，一个线程碰到内存访问立马抓瞎，起码要等几十个时钟周期——CPU处理的应用，通常可没有GPU应用那样有成千上万个线程等着跑的，一个线程要等几十个时钟周期没关系，线程调度可以先切换过去，运算单元先跑其它线程不耽误。只有一两个线程的结果就是一个运算单元有一大半时间在等内存（显存）数据。
cpu属于逻辑主义，擅长用判断if和循环for描述问题，现在绝大多数的计算机系统和应用，都是基于逻辑设计，GPU属于连接主义，擅长用投影和映射描述问题，机器学习算法如神经网络，就属于连接主义。
电脑其他组建都是按照冯诺依曼结构来设计的，都期待一个中央处理器，而GPU没法单独提供同样的地位，除非你所有硬件都自己重新设计。GPU单核单线程的性能远远低于CPU，要获得GPU带来的性能提升，就必须把程序优化成并行计算，这不但是指令集的不兼容了，连算法都不兼容了。
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