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PC在剛誕生的時候，其實是沒有GPU的，所有的圖形計算都由CPU來計算。后來人們意識到CPU做圖形計算太慢了，于是他們設計了專門的圖形加速卡用來幫忙處理圖形計算，再后來，NVIDIA提出了GPU的概念，將GPU提升到了一個單獨的計算單元的地位。

由于兩者面向的計算不同，CPU面對的是人們各種各樣的需求，比如你打開一個網頁的時候，CPU要負責網絡交互，要解析HTML文件和JS腳本，要構建DOM樹，要加載各種各樣的資源，而最后才輪到GPU的事情：渲染畫面并輸出。

再舉個例子，玩游戲的時候，CPU負責完成游戲程序的邏輯、從硬盤里面加載游戲數據，然后才開始把圖形相關的東西挑出來交給GPU做，而游戲中的各種運算還是離不開CPU的幫助，比如常見的NPC，他們怎么運動，還是需要CPU來運算。

從上述兩個例子中就可以看出，CPU負責的是各種各樣的計算，為了應對這么多種類的計算，它的通用性要求非常高，而這就必定會造成設計上的復雜，比如要支持if-else這類條件語句就要針對性加入一些控制單元。而GPU從誕生開始，面對的就是單一種類的計算，早期的GPU為了更好的應對單一的圖形計算任務，采用的是流水管線形式的設計，通過在芯片規模上的大量堆疊，就可以獲得在圖形處理速度上的提升，從而提供更好的畫質，簡單粗暴。

所以問題的答案很明顯了，在計算上，CPU的通用性更強，什么活都能接，但是速度都不咋地;GPU只能接圖形計算這類活，速度非常快，或者也可以接特別寫給它來計算的任務，這也就是GPGPU(在圖形計算單元上進行的通用計算)的由來。