谁能告诉我，CPU和显卡有啥区别啊？

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

结论：大学生不值钱

总结：现阶段需要低学历牛马，不需要高学历人才

显卡和CPU本质上都是处理器，这两种处理器架构不同，CPU属于通用处理器，啥都能干，设计出来就是为了协同处理多任务场景的，所以算力就会更分散。显卡就不同，他可以把所有算力投入到单一的任务里，只是之前一直用来做图形渲染所以叫显卡，当然比CPU更适合用来挖矿，现在应用到AI领域就换了个名字叫AI芯片了。本质上就是芯片的一种。

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）

卧槽 简单易懂啊

虽然AMD和英特尔各自也有显卡，但是英特尔显卡一般不拿来说事，AMD在显卡方面有时也比不过英伟达的针对优化

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

这比喻不错 很形象

在组织一万个小孩伢子不哭不闹自己吃饭自己上厕所方面英伟达可比英特尔强太多了。

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

Ai计算相当于入厂，这方面大学生确实不如厂妹

不是这回事，做GPU不是简单的核心堆叠，散热，架构都是需要重做的，相当于英特尔积累几十年的经验和GPU的设计不是一个赛道

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。

卧槽，老哥比喻太好懂

不是，是知乎，很久以前，抖音都还没诞生

三千多的工人不愿意干，三千的大学生不遍地都是

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。

因为显卡是图形计算啊 就是高并发的数学计算 所以挖矿和ai这种纯数学运算的场景也很适合