1. 设计目标：
CPU（中央处理器） ：设计为通用处理器，负责执行各种复杂的逻辑运算和任务调度，是计算机的“大脑”。它擅长处理单线程任务，能够高效地执行复杂的指令集，适用于操作系统管理、应用程序运行等任务。
GPU（图形处理器） ：最初设计用于图形渲染，但现已扩展到并行计算领域。GPU拥有大量简单的核心，能够同时处理大量简单的并行任务，如图像处理、视频编码和科学计算等。
2. 架构差异：
CPU：通常具有较少的核心（4-8个），每个核心性能强大，拥有复杂的缓存层次结构和控制单元，以支持多任务处理和低延迟操作。
GPU：拥有数百甚至数千个核心，每个核心性能较低，但可以同时处理大量数据。GPU的架构更适合并行计算，其设计更注重数据吞吐量而非单线程性能。
3. 应用场景：
CPU：适用于需要复杂逻辑分析和控制的任务，如操作系统管理、数据库处理、Web服务器等。
GPU：在图形渲染、视频处理、深度学习、科学模拟等领域表现优异，特别是在需要大量并行计算的应用中。
4. 性能特点：
CPU：单线程性能强，但多线程性能受限于核心数量，功耗较高。
GPU：通过并行计算实现高吞吐量，单线程性能较低，但整体性能因并行处理而显著提升，功耗相对较低。
5. 编程模型：
CPU：使用传统的编程语言和工具，支持广泛的软件生态系统。
GPU：需要专门的编程模型和工具，如CUDA，开发者需具备并行编程的知识。
GPU与CPU在设计目标、架构、性能特点和应用场景上存在显著差异。CPU适合处理复杂的逻辑任务，而GPU则更适合大规模并行计算任务。两者在现代计算机系统中通常协同工作，以提高整体性能。
