解析GPU与CPU设计目的区别以及使用GPU的两种方式

GPU 是并行编程模型，和CPU的串行编程模型完全不同，导致很多CPU 上优秀的算法都无法直接映射到GPU 上，并且GPU的结构相当于共享存储式多处理结构，因此在GPU上设计的并行程序与CPU 上的串行程序具有很大的差异。

GPU主要采用立方环境的材质贴图、硬体T&L、顶点混合、凹凸的映射贴图和纹理压缩、双重纹理四像素256 位的渲染引擎等重要技术。由于图形渲染任务具有高度的并行性，因此GPU可以仅仅通过增加并行处理单元和存储器控制单元便可有效的提高处理能力和存储器带宽。

GPU设计目的和CPU截然不同

CPU是设计用来处理通用任务，因此具有复杂的控制单元；

而GPU主要用来处理计算性强而逻辑性不强的计算任务，GPU中可利用的处理单元可以更多的作为执行单元。

因此，相较于CPU，GPU在具备大量重复数据集运算和频繁内存访问等特点的应用场景中具有无可比拟的优势。

使用GPU有两种方式

一种是开发的应用程序通过通用的图形库接口调用GPU设备；

另一种是GPU自身提供API编程接口，应用程序通过GPU提供的API编程接口直接调用GPU设备。