GPU如此之強能否替代CPU？

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gpu 是處理數據流的一條路飛快地跑到黑

cpu 是處理業務邏輯的告訴你往哪跑

功能側重不一樣只能融合無法代替

一百個小學生和一個大學僧的類比應該比較接近。如果比十以內加減法的速度，一百個小學生加起來總比一個大學僧做得快。

但是大學僧會解二元一次方程組(′⊙ω⊙`)

GPU像10個小學生，CPU是一個大學教授。算1+1肯定cpu完敗，但是微積分十個GPU也就是100個小學生也不是教授的對手。比喻不是很恰當，意思傳達到了。

不能。GPU依然是適用於流計算，不能勝任通用計算，CPU的強大在於任務調度和系統控制。也可以對比一下兩者的layout圖，可以看到GPU的面積基本上被整齊排布的計算單元佔據，CPU則是大量的cache，硬體推測之類的，ALU部件反而很小。直觀的講，做矩陣乘法，GPU叼，做大量跳轉操作，CPU厲害。不過，AMD一直在推二者融合的APU，也許這是以後的發展趨勢吧？

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gpu單核性能實在沒法看。。。

GPU是用來做極其簡單，但是數量極多的運算的（例如渲染視頻，每一個像素點的顏色轉變需要一次運算，這很簡單但是數量極多，CPU線程有限算不過來，但是GPU的N個核心可以同時做N個這樣簡單的運算）

CPU是用來做複雜但是數量有限的運算的（例如算一算圓周率啊之類的，）

可以理解為一個大學生（CPU）和100個小學生（GPU）

記得計算機體系結構教材上曾經這樣類比過："你是要1024隻雞還是要1頭牛？"

使用Gpu需要耗費較多的mana，有些情況下沒辦法瞬發，得有一定的施法時間.所以打小怪靠cpu就妥妥的.

GPU現在的發展逐漸朝著GPGPU，也就是General-Purpose computing on GPU，通用GPU。目的就是為了替代更多的CPU計算。

CPU的強大在於面對控制密集型運算時非常優秀，但是對於數據密集型的運算，比如屏幕中每個pixel應該顯示什麼顏色，相對來說就受限於CPU的運行機制，壓力很大。但是對於GPU來說，GPU是一個大規模的SIMD集合，也就是大量的向量運算單元，在進行重複功能的流計算時，只需要定好功能數據不斷往裡進就可以了，所以GPU的計算能力強，是建立在計算本身是具有流處理特性的基礎之上的，替代CPU是難以做到的。

補充下：最近很流行的異構架構，其實就是通過各種不同計算單元彌補CPU在特定某些運算下的運算能力不足，但是控制核心都是CPU，也就是大腦都是CPU，通過指揮其他小弟，合理分配任務更快的幹活，所以大腦是不可替代的。

麵包和牛奶都要有！

其實我覺得某些任務處理上暫時替代cpu是可以實現的，但是你說完全取代cpu獨立作用於設備目前還是做不到的。一個做指令處理，一個負責接收指令輔助計算的，架構完全不一樣，什麼時候你發明出低成本大容量優化指令集並且緩存可共享資源最小損耗化加上低功耗低成本的超級gpu，沒準可以取代了。

現在有些產品好像有融合趨勢，這麼說吧這些晶元以後都會變成一塊晶元裡面的gpu module和cpu module

CPU可以類比組織部宣傳部，GPU類比廣電局

如果gpu代替了cpu那麼gpu就叫cpu了呵呵你的問題好搞笑