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CPU（中央处理器）

CPU（Central Processing Unit，中央处理器）是计算机硬件系统的核心部件，负责执行计算机程序中的指令集，进行算术逻辑运算、控制流程、数据处理以及与外部设备通信等任务。它是计算机的大脑，承担着计算机主要的计算和控制职责。

详细解读：

• 结构与组成：CPU主要包括控制器、运算器和寄存器三大部分。其中，控制器负责解释指令并控制计算机各部件协同工作；运算器负责执行算术和逻辑运算；寄存器则存储临时数据和指令。
• 工作原理：CPU按照冯·诺依曼体系结构，从内存中取出指令并执行，每个周期可以执行一条或多条指令。现代CPU采用了复杂的流水线技术、乱序执行、多核并发等多种技术提高性能。
• 性能指标：衡量CPU性能的关键参数有主频（GHz）、核心数、线程数、缓存大小（L1/L2/L3 Cache）、制造工艺（纳米级）、功耗等。

GPU（图形处理器）

GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）最初是为了处理计算机图形学任务而设计的专用处理器，它拥有大量的并行处理单元，擅长进行大规模并行计算，尤其在浮点运算方面表现突出。

详细解读：

• 结构与特点：GPU拥有大量的流处理器（SP，Streaming Processor）或CUDA核心（NVIDIA GPU术语），每个核心都能并行处理多个简单任务。相比CPU，GPU更适合处理高度并行化的计算任务，如图形渲染、物理模拟、机器学习、深度学习等。
• 工作原理：GPU在渲染图形时，可以并行处理屏幕上的每一个像素，显著提高了图形处理效率。而在通用计算领域，GPU可以利用CUDA、OpenCL等编程模型，将计算密集型任务拆分成众多小任务并行执行。
• 应用场景：除了传统的游戏、电影特效、3D设计等图形处理外，GPU在高性能计算、大数据分析、人工智能等领域也有广泛应用，如深度神经网络训练、大规模科学计算等。
• 性能指标：GPU的性能指标包括核心数量、显存容量、显存带宽、浮点运算能力（FLOPS）、Tensor Core（针对AI计算）的数量和效率等。

总结来说，CPU和GPU在计算机系统中扮演着不同的角色，CPU注重通用性和灵活性，是计算机系统中的核心控制元件；而GPU专长于并行计算，尤其在处理大规模重复性任务时有着无可比拟的优势。随着技术的发展，两者之间的界限正在变得模糊，出现了异构计算的趋势，即CPU和GPU协同工作，共同完成复杂的计算任务。