硬件架構差異

• CPU：CPU 的設計側重于復雜指令集計算（CSIC），擁有強大的控制單元和較少但功能強大的核心，每個核心都有完整的運算邏輯單元、緩存等，能夠高效處理復雜的邏輯控制和串行任務，比如操作系統管理、數據處理的流程控制等。
• GPU：GPU 采用了大規模并行計算架構，擁有大量相對簡單的核心，這些核心更擅長處理高度并行的任務，比如圖形渲染中的大量像素計算、AI 訓練中的矩陣運算等，眾多核心可以同時對不同的數據執行相同的操作，從而實現極高的并行處理能力。

計算能力對比

• CPU：雖然 CPU 的單個核心性能很強，但核心數量相對較少，在處理 AI 任務中大量的矩陣乘法、卷積運算等需要高度并行計算的操作時，速度相對較慢。例如，在進行深度神經網絡訓練時，CPU 需要逐個處理神經元之間的連接計算，效率較低。
• GPU：GPU 擁有成百上千個核心，能夠同時對多個數據進行計算，在處理大規模數據的并行計算時，具有明顯的優勢。以 NVIDIA 的 A100 Tensor Core GPU 為例，它在深度學習任務中的計算速度比普通 CPU 快數十倍甚至上百倍，能夠大大提高 AI 模型的訓練效率。

內存與帶寬特性

• CPU：CPU 的內存通常相對較小，內存帶寬也有限，這在處理大規模數據的 AI 任務時，可能會成為瓶頸，導致數據讀取和傳輸速度較慢，影響計算效率。
• GPU：GPU 配備了大容量、高帶寬的顯存，能夠快速地讀取和存儲大量的數據，為并行計算提供了充足的數據支持。例如，在進行圖像識別任務時，GPU 可以快速地將大量的圖像數據從顯存中讀取出來進行處理，然后將結果快速寫回顯存。

能耗效率考量

• CPU：在處理 AI 的大規模并行計算任務時，CPU 需要消耗大量的能量來驅動核心進行計算，能耗較高，能效比相對較低。
• GPU：GPU 在處理并行計算任務時，由于其專門的架構設計，能夠以較低的能耗完成大量的計算任務，具有較高的能效比。這意味著在相同的計算能力下，GPU 消耗的能源更少，運行成本更低，尤其在大規模數據中心等對能耗要求較高的場景中，GPU 的優勢更加明顯。