借楼。cpu是一个博士，可以算很难的算数；显卡是一万个小学生，只能算加减乘除。ai和挖矿等于要算一万条很简单的加减乘除问题，你觉得博士算得快还是一万个小学生算得快

借楼。cpu是一个博士，可以算很难的算数；显卡是一万个小学生，只能算加减乘除。ai和挖矿等于要算一万条很简单的加减乘除问题，你觉得博士算得快还是一万个小学生算得快

借楼。cpu是一个博士，可以算很难的算数；显卡是一万个小学生，只能算加减乘除。ai和挖矿等于要算一万条很简单的加减乘除问题，你觉得博士算得快还是一万个小学生算得快

cpu类似一个全能工人 什么都归他干后来一个叫老黄的人 根据前人经验 得出一个结论 类似显示输出这种事情 应该有一个只计算浮点计算或者和图形显示有关计算的 至于其他处理 什么处理个文档啊 搞一搞任务调度啊 这些就还是cpu负责 把所有和图形计算的独立出来然后把这个独立出来的东西叫做显卡（当然第一个显卡不是老黄做的 但是老黄是第一个叫出显卡名字的）

借楼。cpu是一个博士，可以算很难的算数；显卡是一万个小学生，只能算加减乘除。ai和挖矿等于要算一万条很简单的加减乘除问题，你觉得博士算得快还是一万个小学生算得快

借楼。cpu是一个博士，可以算很难的算数；显卡是一万个小学生，只能算加减乘除。ai和挖矿等于要算一万条很简单的加减乘除问题，你觉得博士算得快还是一万个小学生算得快

芯片的水平分两部分，体系结构设计和制程工艺。英特尔的晶圆厂是自己的，近年离行业顶尖的台积电有差距。AMD和英伟达可以找台积电来流片生产，英特尔的性能停滞了几年没什么进步。再来说CPU和GPU，英特尔做CPU，英伟达做GPU，AMD两个都做。CPU设计复杂，核数少，能处理复杂的任务。GPU是很多个简单的小核，但数量非常非常多，也就能同时处理非常多件简单的事，比如图片，图片是无数个像素点，对每个点做同样的简单操作，所以GPU擅长处理图像，CPU都能干但不擅长。随着AI发展，GPU的特点和大模型训练特别契合，衍生了大量算卡，专门做AI运算，这块市场被英伟达吃干净，一张卡卖几十万人民币，字节一趟就买上万张卡。此外，还有服务器端，AMD搞异构众核，英特尔也有点吃不消，性价比比不了。一旦riscv和arm架构的CPU成熟性能提升，英特尔要崩盘，x86这种复杂指令集随着时间发展是打不过手机的arm这类架构的

借楼。cpu是一个博士，可以算很难的算数；显卡是一万个小学生，只能算加减乘除。ai和挖矿等于要算一万条很简单的加减乘除问题，你觉得博士算得快还是一万个小学生算得快

这段比喻原出处是一位抖音博主

[图片]

大概就是，显卡是专门进行浮点计算的，早年更适合计算图形相关的数据，所以叫显卡。后来矿潮来了，显卡很适合挖矿，现在AI来了，显卡（英伟达的）又很适合AI运算，所以火辣

老黄叫的是gpu，显卡是很早就有的东西，只不过那会显卡基本只负责显示图像。

借楼。cpu是一个博士，可以算很难的算数；显卡是一万个小学生，只能算加减乘除。ai和挖矿等于要算一万条很简单的加减乘除问题，你觉得博士算得快还是一万个小学生算得快

挖矿到底啥意思？一直看到但是不了解

[图片]

挖矿到底啥意思？一直看到但是不了解

[图片]

cpu类似一个全能工人 什么都归他干后来一个叫老黄的人 根据前人经验 得出一个结论 类似显示输出这种事情 应该有一个只计算浮点计算或者和图形显示有关计算的 至于其他处理 什么处理个文档啊 搞一搞任务调度啊 这些就还是cpu负责 把所有和图形计算的独立出来然后把这个独立出来的东西叫做显卡（当然第一个显卡不是老黄做的 但是老黄是第一个叫出显卡名字的）

挖矿到底啥意思？一直看到但是不了解

[图片]

这么理解看看是不是，因为cpu的架构设计导致计算浮点数比较慢，但是依然是能计算的，面向浮点数计算量不大的场景完全能应付。后来随着显示器分辨率及游戏帧率越来越高，对于图像的变换需要大量的浮点矩阵变换计算，所以cpu在浮点计算能力就有点捉襟见肘了，因此就发展出来了gpu以及相应的架构，专门用于处理浮点计算问题，通过新的架构让浮点计算能并行，提升浮点计算能力，这也是显卡的最初用途了。再后来随着挖矿业和ai发展，更是需要大量的浮点数据计算能力，显卡的架构优势和浮点计算的重要性就更突显了，于是就进一步结合人工智能计算的特点演进出了npu这类芯片了，也就成就了现在英伟达。