1. 设计目标：
CPU（中央处理单元） ：CPU是计算机的“大脑”，负责执行各种指令，处理复杂的逻辑运算和多任务调度。它强调低延迟和高单线程性能，适合处理需要复杂分支和逻辑判断的任务。
GPU（图形处理单元） ：GPU最初设计用于图形渲染，擅长并行处理大量简单的计算任务。它强调高吞吐量，适合处理大规模数据和重复性计算任务，如图形渲染、视频编码和深度学习。
2. 架构差异：
CPU：由少量但强大的核心组成，每个核心具有复杂的控制单元和多级缓存，以支持高效的串行处理。
GPU：由大量简单的核心组成，这些核心可以同时执行多个任务，适合并行计算。GPU通常没有复杂的控制单元和缓存，而是依赖于大量的计算单元来实现高性能。
3. 应用场景：
CPU：适用于通用计算任务，如操作系统管理、应用程序运行、办公软件等。
GPU：适用于图形渲染、视频处理、科学计算、人工智能等领域，特别是在需要大量并行计算的任务中表现突出。
4. 性能特点：
CPU：单核性能强，但核心数量较少，适合处理前后计算步骤紧密相关的任务。
GPU：单核性能较弱，但核心数量多，适合处理前后计算步骤独立的任务。
5. 功耗与散热：
CPU：功耗较高，散热需求大。
GPU：功耗相对较低，散热面积通常小于CPU。
6. 存储与缓存：
CPU：拥有较大的缓存结构，以提高数据访问速度。
GPU：缓存较少，但内存容量较大，适合存储大量数据。
CPU和GPU在设计上互补，共同推动计算机系统的性能提升。CPU负责复杂的逻辑运算和任务调度，而GPU则专注于大规模并行计算和图形处理。
