為什麼 CPU 的浮點運算能力比 GPU 差，為什麼不提高 CPU 的浮點運算能力？

1樓：

以前CPU弱，要是搞個浮點數運算的協處理器，運算速度跑的飛起。當然了，如果真為了計算，CPU一樣可以把ALU搞的很強大，不過沒必要。畢竟術業有專攻嘛，CPU主要是流程控制，而不是計算，然而GPU在處理光線之類的渲染的時候，會做大量的計算工作。

2樓：chapman zhang

CPU是大學生，乙個大學生一分鐘可以算10次加法。

GPU是小學生，乙個小學生一分鐘算1次加法。

但是一台電腦上只有4個大學生，還有1000個小學生。

如果只是算加法，當然是1000個小學生算得快，但是如果來乙個微積分再來乙個排列組合，這種問題只能讓大學生來，這無論給你多少個小學生都搞不定。

GPU計算的都是純數值運算，這個計算量很大，但是簡單，可以讓小學生用人海戰術搞定。

但是CPU管的就多了，不僅僅是數值運算，還有邏輯運算，定址，跳轉，中斷等等，這種複雜的問題只能讓大學生來，你丟給小學生它搞不定啊。

那為啥一台電腦不多給點大學生啊，廢話，僱大學生不得多給錢啊。

3樓：pansz

大多數情況下，cpu效能由單核心效能決定，提公升單核心效能才能提公升使用者體驗，增加核心數量主要是提公升跑分成績，但使用者體驗並沒有如同跑分成績一般上公升，所以cpu需要權衡兩者之間的利弊，提公升核心數量提高了成本，但使用者體驗並沒有那麼大提公升，得不償失，所以這麼多年來cpu核心數量只是緩慢提公升。

gpu是顯示卡用的，本身的計算就高度並行，增加核心數量可以實質的提公升效能。這是因為它僅僅用於顯示卡渲染這種並行化很高的計算。顯示卡可以用大量堆砌核心數量來提公升效能，這比提公升單核效能更簡單。

把跑分除以核心數量之後，cpu的單核心浮點效能實際上高於gpu。所以題主的問題其實是個偽命題。

4樓：

你有本事把晶元面積增加六倍還能保證良率，然後居然還有足夠多的逗比客戶願意花六倍的價錢買這個逗比晶元，那你就能把CPU的浮點效能提高六倍。

5樓：趙錚

這個主要看需求，gpu的出現就是為了加速適合並行處理的大規模計算。而CPU主要處理相關性的邏輯，這種邏輯一般是序列的，一般也不是浮點的。

6樓：

因為沒必要。

gpu因為主要要處理高精度的影象顏色還有等等各種3d繪圖的中間過程，所以需要有強大的浮點計算能力來支撐。

而cpu處理的大量內容並沒有這麼多的浮點計算，所以本著好鋼用在刀刃上的原則，在固定的成本下，也不用把寶貴的空間用來完成這些地方。

7樓：王磊

GPU的出現就是為了大量的浮點運算（圖形影象處理），除圖形影象外的其他任務很少用到浮點運算，所以CPU不是不能提高浮點運算能力，而是沒必要。也許未來的哪一天GPU再次和CPU整合，不再作為單獨的部件存在了。

這世界嘛，合久必分分久必合。

8樓：

速度區別主要是來自於架構上的區別。架構的不同則是因為硬體的設計目的不一樣。

英偉達的CUDA文件裡給了這樣一幅圖：

其中ALU就是「算術邏輯單元（Arithmetic logic unit

）」。CPU和GPU進行計算的部分都是ALU，而如圖所示，GPU絕大部分的晶元面積都是ALU，而且是超大陣列排布的ALU。這些ALU都是可以並行執行的，所以浮點計算速度就特別高了。

相比起來，CPU大多數面積都需要給控制單元和Cache，因為CPU要承擔整個計算機的控制工作，沒有GPU那麼單純。

所以GPU的程式控制能力相比CPU來說不強，稍早時候的CUDA程式像是遞迴都是不能用的（較新的裝置上可以了）。

我覺得也不是CPU不能提高浮點計算速度，而是因為沒什麼特別的必要了。咱們通常的桌面應用根本沒有什麼特別的浮點計算能力要求。而同時GPU這樣的裝置已經出現了，那麼需要浮點計算的場合利用上就行了

為什麼 CPU 的浮點運算能力比 GPU 差，為什麼不提高 CPU 的浮點運算能力？

為什麼cpu的浮點計算能力差，什麼是浮點計算，gpu為什麼擅長浮點計算？

現代CPU的浮點計算速度為什麼這麼快？

為什麼效能級獨顯的半精度浮點數運算效能會低於核芯顯示卡

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