1. 缓存层次结构：
CPU通常具有多级缓存，包括L1、L2和L3缓存，这些缓存层次结构有助于减少内存访问延迟，提高数据访问速度。
GPU的缓存结构相对简单，通常只有L1和L2缓存，或者根本没有L3缓存。GPU的设计更注重高吞吐量而非低延迟，因此其缓存容量较小。
2. 缓存一致性：
CPU的缓存一致性机制较为复杂，以确保多核之间的数据一致性，这使得CPU在处理复杂指令时能够快速访问数据。
GPU的缓存一致性机制较弱，甚至没有L3缓存，这使得GPU在执行大规模并行计算时能够更高效地利用资源。
3. 缓存与内存带宽：
CPU通过大容量缓存和高效的内存路径来减少延迟，同时对内存访问延迟较为敏感。
GPU依赖于高带宽的显存（如GDDR6、HBM等），并通过共享内存和寄存器来优化数据访问，而不是依赖于传统的缓存层次结构。
4. 缓存设计目标：
CPU的缓存设计目标是降低延迟，通过大容量缓存和高效的缓存管理策略来提高单线程性能。
GPU的缓存设计目标是最大化吞吐量，通过减少带宽需求和优化线程切换来提高并行计算效率。
GPU和CPU在缓存机制上的设计差异反映了它们不同的架构目标：CPU注重单线程性能和低延迟，而GPU则专注于大规模并行计算和高吞吐量。
