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gpgpu 和 gpu 的区别：GPGPU 负责的是一些非图形相关程序的运算，而 GPU 负责的是图形渲染，二者的任务并不一样。2、GPGPU 通常是会被集成到 CPU 当中，而 GPU 则是作为一个单独的模块，也就是独立显卡核心或者主板集成显卡核心。3、GPU 负责一些图形渲染、图形计算的场景，在玩游戏时 GPU 的性能至关重要；而 GPGPU 则是负责一些和图形无关的计算，具体体现在加密解密的速度等等。
GPU 是什么
当前图形处理相关计算需求不断增加，受到 CPU 本身在浮点计算能力上的限制，对于需要高密度计算的图像处理操作，过去传统的在 CPU 上实现的方法，并没有在处理性能与效率上有很大进步。因此，业界专门针对图形处理相关计算需求开发了 GPU（Graphics Processing Unit），即完成图像运算工作的微处理器。
GPGPU 是什么
随着人工智能技术快速发展，除了图形相关算力需求外，对 CPU 通用计算能力的要求也越来越高。这时，GPGPU 应用而生。
GPGPU 全称 General Purpose GPU，即通用计算图形处理器。其中第一个“GP”通用目的（GeneralPurpose），而第二个“GP”则表示图形处理（GraphicProcess），这两个“GP”搭配起来即“通用图形处理”。可以通俗的将 GPGPU 理解为一个辅助 CPU 的工具，它能够帮助 CPU 进行非图形相关程序的运算。
GPGPU 架构设计时，去掉了 GPU 为了图形处理而设计的加速硬件单元，保留了 GPU 的 SIMT 架构和通用计算单元。所以当前基于 GPU 的图形任务无法直接运行在 GPGPU 上（以后也许可以），但对于科学计算，AI 训练、推理任务（其实主要是矩阵运算）等通用计算类型的任务仍然保留了 GPU 的优势，即高效搬运，运算，重复性的有海量数据的任务。目前主要用于例如物理计算、加密解密、科学计算以及比特币等加密货币的生成。
gpgpu 和 gpu 的区别
1、任务不同
GPGPU 负责的是一些非图形相关程序的运算，而我们平时经常听到的 GPU 负责的是图形渲染，二者的任务并不一样。
2、存在形式不同
GPGPU 通常是会被集成到 CPU 当中，而 GPU 则是作为一个单独的模块，也就是独立显卡核心或者主板集成显卡核心。
3、功能不同
既然两者负责的区域不一样，那么它们的功能自然也是不一样的，体现在日常使用上就是：GPU 负责一些图形渲染、图形计算的场景，在玩游戏时 GPU 的性能至关重要；而 GPGPU 则是负责一些和图形无关的计算，具体体现在加密解密的速度等等。
扩展知识：
为了更好地区分出 GPU 和 GPGPU 的区别，AIDA64 能够查看 GPU 的相关信息：
在左侧菜单中选择“显示设备”-“图形处理器（GPU）”
点开后即可查看 GPU 的相关信息，里面包括了 GPU 的工艺、制造商等等信息。
到此，关于“gpgpu 和 gpu 的区别有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注丸趣 TV 网站，丸趣 TV 小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
