gpu和cpu什么关系
品牌型号：联想拯救者Y9000P
系统：Windows 11
gpu是电脑的图形处理器，cpu是电脑的中央处理器。CPU一般由逻辑运算单元、控制单元和存储单元组成，是信息处理、程序运行的最终执行单元。gpu是一种专门在个人电脑和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器，实现图形加速，现在最主要的是实现3D图形加速。GPU的核数远超CPU，被称为众核，但每个核拥有的缓存大小相对小。
GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。GPU的生产商主要有NVIDIA和ATI。
CPU由和两大部件组成。此外，还有若干个寄存器和高速缓冲存储器及实现它们之间联系的数据、控制及状态总线。ALU用来执行算术运算、移位操作、地址运算和转换；寄存器件用于保存中间数据以及指令；CU负责对指令译码，并发出为完成每条指令所要执行的各个操作的控制信号。
CPU的运行遵循：存储程序顺序执行。程序执行过程如下：
CPU根据程序计数器从内存中得到指令，然后通过指令总线将指令送至译码器，将转译后的指令交给时序发生器与操作控制器，再从内存中取得数据并由运算器对数据进行处理，最后通过数据总线将数据存至数据缓存寄存器以及内存中。CPU是一步步来处理数据的。在处理大规模与高速数据时，CPU很难满足需要。
当芯片的集成度增加后，漏电流也随之增大，但时钟频率的提高有限，而且晶体管的线宽很快就会到达物理极限，因此芯片的性能很难靠减小晶体管线宽来提高。另一个想法是芯片不变，而在应用系统上加人工智能，以此取得计算上的收益。随着大数据时代的到来，以人工智能为导向的应用系统也越来越多了。
在现代的计算机中，图形处理越来越重要，于是一个专门处理图形的核心处理器GPU应运而生。对于处理图形数据来说，图形上的每个像素都要被处理，这就是一个大数据，因此对运算速度的要求很高。但GPU所需的功能比较单一，于是就诞生了基于优化图形处理的GPU构架。
CPU的功能模块多，适合复杂的运算环境，大部分晶体管用在控制电路和Cache上，少部分晶体管用来完成运算工作。GPU的控制相对简单，且不需要很大的Cache，大部分晶体管可被用于各类专用电路和流水线，GPU的计算速度因此大增，拥有强大的浮点运算能力。
当前的多核CPU一般由4或6个核组成，以此模拟出8个或12个处理进程来运算。但普通的GPU就包含了几百个核，高端的有上万个核，这对于多媒体处理中大量的重复处理过程有着天生的优势，同时更重要的是，它可以用来做大规模并行数据处理。
图形处理器的构成：
GPU的线路板一般是6层或4层PCB线路板。GPU的所有元器件都集成在它的线路板上，线路板影响着GPU的质量。GPU线路板上最大的芯片就是GPU，它上面有散热片和风扇。作为处理数据的核心，GPU大多采用单芯片设计，而专业的GPU也有采用多个GPU芯片的。
GPU线路板上的另一个重要芯片是。它的作用是将显存中的数字信号转换成显示器能够识别的模拟信号，速度以，速度越快，图像越稳定，它决定了GPU能支持的最高刷新频率。为了降低成本，多数厂商都将数/模转换器整合到了GPU芯片中，但仍有一些高档GPU采用独立的数/模转换器芯片。
GPU的数据是存放在显存内的，显存是用来存储等待处理的图形数据信息的。显存容量决定了GPU支持的分辨率、色深。分辨率越高，显示的像素点越多，所需显存容量越大。对目前的三维GPU来说，需要很大的显存来存储Z-Buffer数据或材质数据。
显存有两大类：和显存。前者从GPU中读取数据并向数/模转换器传输数据且经过同一端口，数据的读写和传输无法同时进行；后者则可以同时进行数据的读写与传输。目前流行的显存有SDRAM、SGRAM、DDRRAM、VRAM、WRAM等。
GPU线路板上采用的常见电容类型有电解电容、钽电容等，前者发热量较大，许多名牌GPU采用钽电容来获得性能上的提升。电阻也是如此，常见的金属膜电阻、碳膜电阻越来越多地让位于贴片电阻。
GPU线路板上有对GPU进行供电的供电电路。它的作用是调整来自主板的电流以供GPU稳定地工作。由于GPU越来越精密，因此对GPU供电电路的要求也越来越高。
GPU线路板上还有一款用于VGABIOS的闪存。它包含了GPU和驱动程序的控制程序、产品标识等信息。该闪存可以通过专用程序进行升级，改善GPU性能，有时能给GPU带来改头换面的效果。
GPU线路板上有向GPU内部提供数/模转换时钟频率的晶体振荡器等元器件。此外，由于GPU的频率越来越高，工作时热量很大，GPU线路板上还会有一个散热风扇。
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