眾所周知，CPU和GPU都是支撐服務器性能的重要部件，但是很多人都困惑自己的設備到底需要CPU還是GPU？這兩款服務器處理器雖然差別很大，但也有一定的協同作用。今天我們就來探討一下服務器CPU和GPU的區別。

CPU 和 GPU 之間的主要區別是什么？

CPU 由數百萬個晶體管組成，是現代系統不可或缺的一部分，因為它執行計算機、服務器和操作系統所需的命令和進程。CPU 適用于范圍廣泛的工作負載，尤其是那些需要低延遲和每個內核性能的工作負載。任何專用服務器都會配備一個、兩個或四個 CPU 來執行操作系統的基本處理。作為一個強大的執行引擎，CPU的主要工作原理是集中相對較少的內核來處理單個任務。

與服務器CPU不同，GPU是由更小、更專業的內核組成的處理器，可以跨多個內核同時處理一個任務，為服務器提供強大的圖像處理和并行處理性能。GPU 的時鐘速度可能低于現代 CPU，但芯片上有許多密集的內核。這是 CPU 和 GPU 之間最明顯的區別之一。GPU最初是為游戲而開發的，現在它的功能更廣泛地應用于其他領域，比如AI、高性能服務器等。

CPU邏輯運算單元少，控制器占比大；GPU 邏輯運算單元小但數量多，控制器功能簡單，緩存少。GPU雖然在單個計算單元的處理性能上弱于CPU，但是可以有大量的計算單元同時工作，在面對高密度計算時性能優于CPU。簡而言之，CPU擅長協調整體的復雜運算，而GPU擅長對大數據進行簡單運算。

服務器CPU與GPU應用對比

服務器CPU和GPU的處理能力不同，應用的廣度和深度也不同。雖然GPU比CPU有更廣泛的應用，但我們無法準確比較哪個更好。事實上，在某些時候，他們可以一起工作。

服務器 GPU 是否與 CPU 一起工作？

CPU 和 GPU 的協作可以提高應用程序內的數據吞吐量和并發計算。它們按照主程序在 CPU 上運行的原則協同工作，而 GPU 通過允許應用程序內的重復計算并發運行來補充 CPU 架構。打個比方，CPU就像是整個系統的任務管理器，協調整體的計算范圍，而GPU則執行更精細的專業任務。與 CPU 相比，GPU 可以利用并行計算性能在相同的時間內完成更多的工作。同時配備CPU和GPU的服務器具有更高的計算性能和數據吞吐量，可以有效提高數據處理效率。

在服務器中 GPU 比 CPU 更重要嗎？

要了解CPU和GPU的重要性，首先要知道它們各自的應用特點。GPU服務器是指配備了可以同時運行數千個并行線程的顯卡的服務器。為了更好地適應互聯網網絡的進步，越來越多配備GPU的高性能服務器出現在數據中心，這極大地體現了GPU在多種處理性能上的優勢。提高了數據傳輸效率，為企業帶來更高的投資回報。

與服務器GPU帶來的性能提升相比，CPU作為服務器必備組件同樣重要。無論是高性能服務器，普通服務器，還是電腦，CPU都是必不可少的。服務器 CPU 可以在協調整個系統的同時執行復雜的任務。通常，數據庫查詢和數據處理也受其控制。

為什么GPU不獨立運行操作系統？

GPU 對操作系統有一些限制。主要限制之一是 GPU 中的所有內核只能同時處理相同的操作，稱為 SIMD（單指令多數據）。因此，如果您要進行 1,000 次類似的計算，例如破解密碼哈希，GPU 可以將每條指令分成不同的線程在其內核中進行計算。但是，如果CPU和顯卡用于內核操作，比如寫文件到磁盤，打開新的索引指針，控制系統狀態等，就會慢很多。

與 CPU 相比，GPU 有更多的操作延遲，因為它們的內存計算更多，速度更慢。并且CPU的傳輸和反應時間對于單條快速指令的設計來說更短。打個同樣的線路類比，開車是單指令快，地鐵或公交是單指令多數據，因為地鐵和公交容量大，可以處理一個時間點的大量需求。所以GPU在帶寬方面做了一定程度的調優，這也是它適合大規模并行處理的另一個原因。

概括

CPU和GPU都是數據中心服務器的關鍵計算引擎，指的是服務器或計算機中基于芯片的微處理器。CPU 和 GPU 的共同點是它們都為數據處理工作，但它們仍然具有不同的架構和內置用途。CPU是單指令快的，GPU是單指令多線程的，這也決定了它們之間不同的應用場景。服務器離不開CPU，而GPU用于數據中心的高性能服務器和更高密度的數據處理應用。