简单解析GPU和CPU在并行计算方面的5个不同

1任务数量

CPU 适合比较少量的任务，而 GPU 则适合做大量的任务。

2任务复杂度

CPU 适合逻辑比较复杂的任务，而 GPU 则适合处理逻辑上相对简单的任务 (可用比较少的语句描述)。

3线程支持方式

由于 CPU 中线程的寄存器组是公用的，因此CPU 在切换线程的时候，会将线程的寄存器内容保存在 RAM 中，当线程再次启动的时候则会从 RAM 中恢复数据到寄存器。

而 GPU 中的各个线程则各自拥有其自身的寄存器组，因此其切换速度会快上不少。

当然，对于单个的线程处理能力来说，CPU 更强。

4处理器分配原则

CPU 一般是基于时间片轮转调度原则，每个线程固定地执行单个时间片；而 GPU 的策略则是在线程阻塞的时候迅速换入换出。

5数据吞吐量

GPU 中的每个流处理器就相当于一个 CPU 核，一个 GPU 一般具有 16 个流处理器，而且每个流处理器一次能计算 32 个数。