无论用于深度学习应用程序、大规模并行处理、密集型3D游戏或其他要求严苛的工作负载，人们希望当今的系统可以执行比以往任何时候都要多的任务。中央处理单元(CPU)和图形处理单元(GPU)具有截然不同的作用。CPU用于哪些方面？GPU用于哪些方面？在购买新的计算机、比较规格时，了解两者的作用非常重要。
什么是CPU？CPU由数百万个晶体管组成，可以有多个处理内核，通常被称为计算机的大脑。它是所有现代计算系统必不可少的组成部分，因为它执行计算机和操作系统所需的命令和流程。在确定程序运行速度方面（从网页浏览到构建电子表格），CPU也很重要。
什么是GPU？GPU，即显卡，是由许多更小、更专业的内核组成的处理器。在多个内核之间划分并执行一项处理任务时，通过协同工作，这些内核可以提供强大的性能。
铭瑄（MAXSUN）RTX电竞之心游戏显卡京东好评率95%无理由退换京东配送官方店￥购买已下架CPU与GPU有什么区别？
CPU和GPU具有很多共同点。它们都是重要的计算引擎。都是基于芯片的微处理器。并且，两者都处理数据。但是CPU和GPU具有不同的架构，构建的目的也不同。
CPU适用于一系列广泛的工作负载，特别是那些对于延迟和单位内核性能要求较高的工作负载。作为强大的执行引擎，CPU将它数量相对较少的内核集中用于处理单个任务，并快速将其完成。这使它尤其适合用于处理从串行计算到数据库运行等类型的工作。
GPU最初是作为专门用于加速特定3D渲染任务的ASIC开发而成的。随着时间的推移，这些功能固定的引擎变得更加可编程化、更加灵活。尽管图形处理和当下视觉效果越来越真实的顶级游戏仍是GPU的主要功能，但同时，它也已经演化为用途更普遍的并行处理器，能够处理越来越多的应用程序。
什么是集成显卡？集成或共享显卡内置在CPU所处的同一个芯片上。与依赖于专用或独立显卡的CPU相比，某些CPU可以配备内置式GPU。集成显卡有时也被称为集成显卡处理器(IGP)，与CPU共享内存。
集成显卡处理器具有多种优势。与专用显卡处理器相比，它们与CPU的集成使其具有空间、成本和能源效率优势。它们能够为常见任务（例如网页浏览、4K电影流式传输和休闲游戏）处理显卡相关数据和指令。
这种方法最常用于紧凑尺寸和讲求能源效率的设备，例如笔记本电脑、平板电脑、智能手机和某些台式机。
加速深度学习和人工智能当今的GPU运行越来越多的工作负载，例如深度学习和人工智能(AI)。对于具有多个神经网络层或对大量特定数据集（例如2D图像）进行的深度学习训练，GPU或其他加速器是理想的选择。
深度学习算法经过调整，可以采用GPU加速方法，大幅提升了性能，并首次将多个现实世界问题的训练带到了可行的范围内。
CPU以及在CPU上运行的软件库随着时间推移而不断演进，执行深度学习任务的能力也大大提高。例如，通过广泛的软件优化以及添加专用人工智能硬件（例如最新英特尔?至强?可扩展处理器中的英特尔?深度学习加速），基于CPU的系统在深度学习性能方面有所提升。
对于许多应用程序，例如对语言、文本和时间序列数据进行基于高清图像、3D图像和非图像的深度学习，CPU可以大放异彩。对于复杂模型或深度学习应用程序（例如，2D图像检测），与当今最强大的GPU相比，CPU可以支持大得多的内存容量。
CPU与GPU的组合以及充足的RAM为深度学习和人工智能提供了出色的测试平台。
自年推出（首款完全集成到单芯片中的商用微处理器）以来，英特尔在CPU创新方面拥有悠久的历史。
当今的英特尔?CPU让您可以在您熟知的x86架构上、在您需要的地方构建您所需的人工智能。从数据中心和云端的高性能英特尔?至强?可扩展处理器到位于边缘的节能英特尔?酷睿?处理器，英特尔提供了可以满足任何需求的CPU。
第十一代英特尔?酷睿?处理器的智能性能第十一代英特尔?酷睿?处理器利用英特尔的精致处理技术和重新设计的内核架构、全新的显卡架构以及内置式人工智能指令，智能地提供了经过优化的性能和体验。
采用第十一代英特尔?酷睿?处理器的系统具有最新的英特尔?锐炬?Xe显卡。某些外形尺寸单元（例如超薄笔记本电脑）还将包含首款采用英特尔?Xe架构的独立图形处理单元(GPU)。借助英特尔?锐炬?XeMAX专用显卡，轻薄型笔记本电脑取得了巨大飞跃，还可以获得更强大的性能和新功能，带来更优的内容创作和游戏体验。
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英特尔?独立GPU英特尔提供两个基于英特尔?Xe架构的独立GPU选件。
英特尔?锐炬?XeMAX显卡是第一款基于英特尔?Xe架构面向轻薄型笔记本电脑的独立图形处理单元(GPU)。经过优化，可与第十一代智能英特尔?酷睿?处理器配合使用，让您获得更强大的性能和新的功能，从而提升内容创作和游戏体验。
英特尔?ServerGPU是一款基于新型英特尔?Xe架构、面向数据中心的独立图形处理单元。英特尔?ServerGPU旨在实现指数级扩展，将Android游戏、媒体转码/编码和互联网电视(OTT)视频流媒体体验提升至新高度。
如今已不存在CPU与GPU对比的问题。相比以往，您更需要同时利用两者来满足各种计算需求。使用正确的工具完成工作，便可取得最佳的效果。