1. GPU的高能耗：GPU由于其并行处理能力，在处理图形渲染、科学计算和AI等高性能计算任务时，通常会消耗更高的电力。例如，高端GPU如NVIDIA Tesla V100的功耗可达300瓦，而Intel Xeon E7-8870的功耗仅为150瓦。GPU在执行大规模并行任务时，每瓦性能（即能效）往往优于CPU。
2. CPU的低能耗：CPU设计更注重单线程性能和低功耗，尤其在处理复杂算法或高负载任务时，其功耗可能低于GPU。例如，某些CPU在特定任务中的能效表现甚至优于GPU。对于需要大量并行处理的任务，CPU的能效较低。
3. 应用场景的影响：在某些特定应用中，GPU的能效更高。例如，在AI和深度学习任务中，GPU的能效是传统CPU服务器的42倍。而在一些小规模信号处理任务中，CPU可能更节能。
4. 综合比较：尽管GPU在某些情况下功耗更高，但其在并行任务中的高效能使其在许多现代应用中更具优势。例如，在智能手机和移动设备中，GPU的优化设计使其在图形处理和游戏场景下表现出色。
GPU和CPU在能耗上的差异主要取决于任务类型和应用场景。在高性能计算和并行任务中，GPU通常更耗电但能效更高；而在单线程或复杂算法任务中，CPU可能更加节能。
