GPU和CPU的联系和区别是什么，各自有什么特点，
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）和CPU（Central Processing Unit，中央处理单元）是计算机系统中两种不同类型的处理器，它们各自有着不同的设计目标和特点。
联系：
1.都是处理器： GPU和CPU都是计算机系统中的处理器，用于执行计算任务。
2.并行计算： 两者都能执行并行计算，但在不同程度上。GPU通常更适合大规模的并行计算，特别是图形处理和科学计算等领域。
3.在同一系统中共同工作： 通常，现代计算机系统中同时包含CPU和GPU，它们可以协同工作以执行不同类型的任务。例如，CPU负责控制和一般用途的计算，而GPU则负责处理图形和并行计算任务。
区别：
1.设计目标：
CPU： 主要设计用于通用计算任务，包括操作系统的管理、单线程应用程序的执行等。
GPU： 最初设计用于图形处理，但由于其并行计算的能力，被广泛用于科学计算和深度学习等需要大规模并行计算的领域。
2.架构：
CPU： 通常采用较少的核心（通常是几个到数十个），每个核心非常强大，适合串行任务和多任务。
GPU： 具有大量的小型核心（通常是几百到数千个），每个核心相对较弱，但可以高效地处理大规模的并行任务。
3.内存：
CPU： 通常具有较大且相对较快的缓存，适用于更广泛的计算任务。
GPU： 具有较大的全局内存，适合处理需要大量数据并进行大规模并行计算的任务。
4.任务适用性：
CPU： 适用于一般用途的计算，特别是那些依赖于单线程性能和复杂逻辑的任务。
GPU： 适用于需要大规模并行计算的任务，例如图形渲染、科学计算、深度学习等。
5.功耗和散热：
CPU： 通常有较低的功耗和散热，适合在相对小型设备和便携设备中使用。
GPU： 由于其大规模并行计算的特性，通常具有较高的功耗和散热，更常见于台式机和服务器等环境。
总体而言，GPU和CPU在设计和应用上有很大的区别，它们在不同的场景和任务中发挥着各自的优势。在很多现代计算任务中，这两者共同协作，通过各自的特点来提高整体系统的性能。