芯片的速度主要取決于三個(gè)方面：微架構(gòu)、主頻、IPC(每個(gè)時(shí)鐘周期執(zhí)行的指令數(shù))。

1．微架構(gòu)

從微架構(gòu)上看，CPU和GPU看起來完全不是按照相同的設(shè)計(jì)思路設(shè)計(jì)的，當(dāng)代CPU的微架構(gòu)是按照兼顧“指令并行執(zhí)行”和“數(shù)據(jù)并行運(yùn)算”的思路而設(shè)計(jì)，就是要兼顧程序執(zhí)行和數(shù)據(jù)運(yùn)算的并行性、通用性以及它們的平衡性。CPU的微架構(gòu)偏重于程序執(zhí)行的效率，不會(huì)一味追求某種運(yùn)算極致速度而犧牲程序執(zhí)行的效率。

CPU微架構(gòu)的設(shè)計(jì)是面向指令執(zhí)行高效率而設(shè)計(jì)的，因而CPU是計(jì)算機(jī)中設(shè)計(jì)最復(fù)雜的芯片。和GPU相比，CPU核心的重復(fù)設(shè)計(jì)部分不多，這種復(fù)雜性不能僅以晶體管的多寡來衡量，這種復(fù)雜性來自于實(shí)現(xiàn)：如程序分支預(yù)測(cè)，推測(cè)執(zhí)行，多重嵌套分支執(zhí)行，并行執(zhí)行時(shí)候的指令相關(guān)性和數(shù)據(jù)相關(guān)性，多核協(xié)同處理時(shí)候的數(shù)據(jù)一致性等等復(fù)雜邏輯。

GPU其實(shí)是由硬件實(shí)現(xiàn)的一組圖形函數(shù)的集合，這些函數(shù)主要用于繪制各種圖形所需要的運(yùn)算。這些和像素，光影處理，3D 坐標(biāo)變換等相關(guān)的運(yùn)算由GPU硬件加速來實(shí)現(xiàn)。圖形運(yùn)算的特點(diǎn)是大量同類型數(shù)據(jù)的密集運(yùn)算——如圖形數(shù)據(jù)的矩陣運(yùn)算，GPU的微架構(gòu)就是面向適合于矩陣類型的數(shù)值計(jì)算而設(shè)計(jì)的，大量重復(fù)設(shè)計(jì)的計(jì)算單元，這類計(jì)算可以分成眾多獨(dú)立的數(shù)值計(jì)算——大量數(shù)值運(yùn)算的線程，而且數(shù)據(jù)之間沒有像程序執(zhí)行的那種邏輯關(guān)聯(lián)性。

GPU微架構(gòu)復(fù)雜度不高，盡管晶體管的數(shù)量不少。從應(yīng)用的角度看，如何運(yùn)用好GPU的并行計(jì)算能力主要的工作是開發(fā)好它的驅(qū)動(dòng)程序。GPU驅(qū)動(dòng)程序的優(yōu)劣很大程度左右了GPU實(shí)際性能的發(fā)揮。

因此從微架構(gòu)上看，CPU擅長的是像操作系統(tǒng)、系統(tǒng)軟件和通用應(yīng)用程序這類擁有復(fù)雜指令調(diào)度、循環(huán)、分支、邏輯判斷以及執(zhí)行等的程序任務(wù)。它的并行優(yōu)勢(shì)是程序執(zhí)行層面的，程序邏輯的復(fù)雜度也限定了程序執(zhí)行的指令并行性，上百個(gè)并行程序執(zhí)行的線程基本看不到。GPU擅長的是圖形類的或者是非圖形類的高度并行數(shù)值計(jì)算，GPU可以容納上千個(gè)沒有邏輯關(guān)系的數(shù)值計(jì)算線程，它的優(yōu)勢(shì)是無邏輯關(guān)系數(shù)據(jù)的并行計(jì)算。

2．主頻

另外，GPU執(zhí)行每個(gè)數(shù)值計(jì)算的速度并沒有比CPU快，從目前主流CPU和GPU的主頻就可以看出了，CPU的主頻都超過了1GHz，2GHz，甚至3GHz，而GPU的主頻最高還不到1GHz，主流的也就500~600MHz。要知道1GHz = 1000MHz。所以GPU在執(zhí)行少量線程的數(shù)值計(jì)算時(shí)并不能超過CPU。

目前GPU數(shù)值計(jì)算的優(yōu)勢(shì)主要是浮點(diǎn)運(yùn)算，它執(zhí)行浮點(diǎn)運(yùn)算快是靠大量并行，但是這種數(shù)值運(yùn)算的并行性在面對(duì)程序的邏輯執(zhí)行時(shí)毫無用處。

3．IPC

(每個(gè)時(shí)鐘周期執(zhí)行的指令數(shù))

這個(gè)方面，CPU和GPU無法比較，因?yàn)镚PU大多數(shù)指令都是面向數(shù)值計(jì)算的，少量的控制指令也無法被操作系統(tǒng)和軟件直接使用。如果比較數(shù)據(jù)指令的IPC，GPU顯然要高過CPU，因?yàn)椴⑿械脑颉５牵绻容^控制指令的IPC，自然是CPU的要高的多。原因很簡(jiǎn)單，CPU著重的是指令執(zhí)行的并行性。

另外，目前有些GPU也能夠支持比較復(fù)雜的控制指令，比如條件轉(zhuǎn)移、分支、循環(huán)和子程序調(diào)用等，但是GPU程序控制這方面的增加，和支持操作系統(tǒng)所需要的能力CPU相比還是天壤之別，而且指令執(zhí)行的效率也無法和CPU相提并論。

最后總結(jié)一下：

CPU擅長的：操作系統(tǒng)，系統(tǒng)軟件，應(yīng)用程序，通用計(jì)算，系統(tǒng)控制等等；游戲中人工智能，物理模擬等等；3D建模-光線追蹤渲染；虛擬化技術(shù)——抽象硬件，同時(shí)運(yùn)行多個(gè)操作系統(tǒng)或者一個(gè)操作系統(tǒng)的多個(gè)副本等等。

GPU擅長的：圖形類矩陣運(yùn)算，非圖形類并行數(shù)值計(jì)算，高端3D游戲。

綜上所述，在一臺(tái)均衡計(jì)算的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，CPU和GPU還是各司其職，除了圖形運(yùn)算，GPU將來可能主要集中在高效率低成本的高性能并行數(shù)值計(jì)算，幫助CPU分擔(dān)這種類型的計(jì)算，提高系統(tǒng)這方面的性能。而當(dāng)前的典型應(yīng)用還是高端3D游戲，一個(gè)高效的GPU配合一個(gè)高效的CPU，3D游戲的整體效率才能得到保證。“高端3D游戲只需要高端顯卡”或者“高端3D游戲只需要CPU”都是無稽之談。