GPU不能完全取代CPU的最大原因是什么？

1000个熟练工人能不能替代一个科学家？如果把GPU比作1000个熟练工人，那么CPU就是一名科学家，两个其实都无法互相替代。

1000个熟练工人可以在几个小时内在流水线上制造出几百部手机或者几十辆汽车，而一名科学家可以解出一道高难度的数学难题，但是要花上几个月的时间；两者各有各的价值，只能说是分工不同。

从技术上来讲，GPU是一种专用芯片，而CPU是一种通用芯片。

GPU的出现时为了弥补CPU在数据并发处理上的不足，CPU一般只有4核、8核，而CPU动辄可以有上千个核心。GPU在图像处理上相比CPU有着很强的优势，并且可以在机器学习等需要同时处理海量数据的场景发挥作用。

而CPU更为通用，科学家既能解决数学问题，也能上生产线干体力活，只是效率没有熟练工人高罢了；所以让CPU处理逻辑更复杂，需要不同“技能”的少量工作显然更合理。

我在NVIDIA的官网上找到一个视频，形象地解释了GPU在处理图像方面和CPU的区别，挺有意思的。

CPU的特点：单个任务算的快，但是只能同时算少量几个任务。擅长处理各种逻辑计算。

GPU的特点：单个任务算的非常慢，但是能同时执行大量过程相同，数据不同的运算。擅长处理各种简单的数学运算。

平常用电脑绝大多数都是逻辑运算，要求尽快得到结果，这些活只能CPU来干。