GPU是代替不了CPU的，相同，CPU也代替不了GPU。假如形象点了解，GPU就像一群蚂蚁，这些蚂蚁都做着相同的事，而CPU就像一只山公，这只山公做着各种不同的事。从根本上说CPU和GPU它们的意图不同，且有不同侧重点，也有着不同的功能特性，在某些作业中CPU履行得更快，另一作业中或许GPU能更好。
当你需求对许多数据做相同的作业时，GPU更适宜，当你需求对同一数据做许多作业时，CPU正好。
然而在实践运用中，后一种景象更多，也便是CPU更为灵敏能担任更多的使命。GPU能做什么?关于图形方面的以及大型矩阵运算，如机器学习算法、挖矿、暴力破解暗码等，GPU会有所协助。
简略地说，CPU拿手分支猜测等杂乱操作，GPU拿手对许多数据进行简略操作。一个是杂乱的劳作，一个是许多并行的作业。
其实GPU能够看作是一种专用的CPU，专为单指令在大块数据上作业而规划，这些数据都是进行相同的操作。
要知道处理一大块数据比处理一个一个数据更有用，履行指令开支也会大大下降，因为要处理大块数据，意味着需求更多的晶体管来并行作业，现在旗舰级显卡都是百亿以上的晶体管。
CPU呢，它的意图是尽可能快地在单个数据上履行单个指令。因为它只需求运用单个数据单条指令，因而所需的晶体管数量要少得多。
现在干流桌面CPU晶体管都是十亿以下，和尖端GPU相差十倍以上，但它需求更大的指令集，更杂乱的ALU(算术逻辑单元)，更好的分支猜测，更好的虚拟化架构、更低的推迟等等。
别的，像咱们的操作系统Windows，它是为x86处理器编写的，它需求做的使命履行的进程，在CPU上必定更为高效，你想每个线程的使命并不相同，基本上难以并行化，彻底发挥不了GPU的利益。
那么，能够预见在未来，跟着CPU进一步强化处理数据块的才能，咱们将看到CPU和GPU架构之间的交融，并且跟着制作技能的前进和芯片的缩小，GPU也能够承当更杂乱的指令。
