gpu和cpu的区别：
1、作用不同：CPU是指中央处理器，他的作用偏向于调度、协调、管理，当然也有一定的计算能力。GPU是指图像处理器，他的作用主要在图像处理及大型矩阵运算方面，比如学习算法等等。
2、结构不同：CPU的结构可以大致分为运算逻辑部件、寄存器部件和控制部件等。GPU，是一块高度集成的芯片，其中包含了图形处理所必须的所有元件。
3、CPU是主动运行的，从手机开启开始就一直在运行，在熄屏状态CPU也在运行。而GPU是被动运行的，在CPU指派了任务之后才会开始工作，任务完成后又将沉寂等待下一个任务。
应用
目前智能手机屏幕越来越大，系统越来越华丽，游戏特效越来越眩目，传统手机纯CPU处理的方式已经完全不能满足现今智能手机发展的需要了。
以前的智能机，其实都是不带显示核心的，所有的软件、游戏都是由CPU进行处理，呈现在屏幕上。
但是CPU的图形处理能力很低很低，这也导致了传统的智能手机玩稍微大一点的游戏往往力不从心，大型3D游戏更是成为了奢望。
随着近几年智能机的高速发展，3D加速芯片的引入为智能机的娱乐性注入了强大的生命力。有了3D加速芯片，我们可以流畅地运行各种3D游戏和3D应用程序，体验到前所未有的感觉。
早期的3D加速芯片功能比较单一，性能也比较低，仅仅只为3D程序提供一定的辅助处理作用。
而随着科技的发展，现在的3D加速芯片早已演化成真正意义上的GPU（GraphicProcessingUnit，图形处理器），已经不只是传统的3D加速器。
GPU不仅仅是负责必要的3D处理，准确地说，它将所有图形显示功能从CPU那里都接管了过来，并且还提供了视频播放、视频录制和照相时的辅助处理，使得CPU被大大解放，可以专心地处理纯指令，而不再需要去负责繁重的图形处理任务了。
系统的3D性能得到极大的提升。所以，手机GPU的诞生，是移动市场的一次大革命。
为什么人工智能用gpu不用cpu
GPU的工作大部分就是这样，计算量大，但没什么技术含量，而且要重复很多很多次。
就像你有个工作需要算几亿次一百以内加减乘除一样，最好的办法就是雇上几十个小学生一起算，一人算一部分，反正这些计算也没什么技术含量，纯粹体力活而已。
而CPU就像老教授，积分微分都会算，就是工资高，一个老教授资顶二十个小学生，你要是富士康你雇哪个？GPU就是这样，用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务，纯粹的人海战术。
这种策略基于一个前提，就是小学生A和小学生B的工作没有什么依赖性，是互相独立的。
很多涉及到大量计算的问题基本都有这种特性，比如你说的破解密码，挖矿和很多图形学的计算。
这些计算可以分解为多个相同的简单小任务，每个任务就可以分给一个小学生去做。
但还有一些任务涉及到“流”的问题。
比如你去相亲，双方看着顺眼才能继续发展。
总不能你这边还没见面呢，那边找人把证都给领了。
这种比较复杂的问题都是CPU来做的。
总而言之，CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同，所以设计上有不小的区别。
而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似，所以用GPU来算了。
GPU的运算速度取决于雇了多少小学生，CPU的运算速度取决于请了多么厉害的教授。
教授处理复杂任务的能力是碾压小学生的，但是对于没那么复杂的任务，还是顶不住人多。
当然现在的GPU也能做一些稍微复杂的工作了，相当于升级成初中生高中生的水平。
但还需要CPU来把数据喂到嘴边才能开始干活，究竟还是靠CPU来管的。
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