1. 缓存层次结构
CPU：通常采用多级缓存系统，包括L1、L2、L3缓存，甚至四级缓存结构。L1缓存速度最快但容量最小，L2缓存容量较大但速度稍慢，L3缓存则是多个核心共享的，容量最大但速度最慢。
GPU：缓存层次较少，通常只有L1和L2缓存，或者直接跳过L1缓存，仅保留L2缓存。GPU的缓存设计更注重并行处理和高带宽需求，而不是低延迟。
2. 缓存一致性
CPU：遵循缓存一致性协议，确保不同核心之间的数据一致性。这意味着当一个核心修改了缓存中的数据时，其他核心能够及时获取到最新的数据。
GPU：不遵循缓存一致性协议，而是采用非一致性的缓存架构。这种设计允许GPU在并行处理时减少缓存冲突，但同时也增加了调试的复杂性。
3. 缓存用途
CPU：缓存主要用于存储最近访问的数据，以减少内存访问延迟，提高单线程任务的执行效率。
GPU：缓存主要用于合并来自同一缓存行的内存访问请求，减少跨线程的内存请求。GPU的缓存还用于捕捉时间和空间局部性，以优化大规模并行计算。
4. 缓存管理策略
CPU：通过复杂的缓存管理策略（如乱序执行、分支预测等）来优化缓存命中率和整体性能。
GPU：通过线程调度和缓存旁路策略来减少缓存冲突和资源拥塞。例如，通过动态调整活跃线程的数量来优化缓存利用率。
5. 缓存容量与带宽
CPU：缓存容量较大，尤其是L3缓存，以支持复杂的任务和多线程操作。
GPU：虽然缓存容量较小，但其内存带宽更高，能够提供更大的数据吞吐量，适合处理大规模并行计算任务。
CPU与GPU的缓存机制在设计目标、层次结构、管理策略和用途上存在显著差异。CPU的缓存系统更注重低延迟和高一致性，而GPU的缓存系统则更侧重于高带宽和并行处理能力。
