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

那么有没有由一万个博士组成的设备呢

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总结：现阶段需要低学历牛马，不需要高学历人才

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那么有没有由一万个博士组成的设备呢

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这个比喻很生动形象啊，有什么问题？

没误导，主要区别就是并行和小任务。

这个比喻没任何问题

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

总结：现阶段需要低学历牛马，不需要高学历人才

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cpu侧重通用，计算，控制，逻辑处理面面俱到，gpu则是侧重计算，本来专为图形渲染而设计的，不具备通用能力。两者侧重点不同，用博士和小学生来对比我觉得有点搞笑，大家都是二进制计算本质原理没有不同，从计算性能来看gpu才应该是博士。我觉得更合适的比喻，cpu是全才，而gpu是严重偏科生

CPU频率高计算能力强但是同时算的内容有限，显卡频率低但是能同时算很多东西，只是因为近几年AI之类的发展导致并行计算需求大幅增长，所以显卡用量上去了，另外别忘了CPU领域还有个AMD呢

英特尔现在重回显卡跑道了

英特尔一直有做集成显卡，其实还是有一定基础的，比什么都没有强一些

以前的说法是，intel显卡占有率市场第一

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