在電腦硬件領域，顯卡GPU和中央處理器CPU是兩個至關重要的元件。雖然它們都致力於提升計算效能，但其設計和套用卻有顯著的差異。一個常見的疑問是，為什麽在提升效能時，顯卡可以透過增加體積和更多的處理單元來實作，而CPU卻不采取類似的策略。
CPU和GPU的設計差異
功能和用途
CPU的主要職責是執行通用計算任務，它需要處理作業系統、應用程式的邏輯以及各種復雜的計算。CPU通常具有少量的高效能核心，能夠快速切換任務，並處理多種類別的指令。這種設計使得CPU能夠高效地執行單執行緒和多執行緒任務。
相比之下，GPU專為圖形處理和平行計算任務設計。圖形處理需要大量的矩陣和向量計算，這些計算可以被高度並列化。為了實作這一點，GPU包含成千上萬的較小的處理單元（流處理器），這些處理單元可以同時執行大量的相同類別的操作。
架構和擴充套件性
CPU的核心數量相對較少，但每個核心的設計都非常復雜，具備高級的指令集、分支預測、高級緩存架構等特性。這些特性使得CPU在處理單一任務時具有極高的效率和靈活性。然而，這種復雜性也意味著增加更多的核心會帶來設計和制造上的挑戰。
GPU的設計則更加關註平行計算能力。每個流處理器的設計相對簡單，這使得在一個芯片上整合大量的處理單元成為可能。因此，透過增加處理單元數量來提升效能對於GPU來說是更為直接和有效的策略。
熱管理和功耗
熱密度
CPU的核心設計復雜且頻率較高，這導致每個核心的熱密度很高。即使在現代工藝下，熱量的管理仍然是一個重大挑戰。將CPU的體積做大以容納更多核心，將大幅增加熱量輸出和散熱難度。現代CPU已經采用了多種散熱技術，如熱管、液冷等，但這些技術也有其限制。
相比之下，GPU的每個處理單元發熱量較低，但整體數量龐大。由於平行計算的特性，GPU的熱量更均勻地分布在整個芯片上。盡管高端顯卡的功耗和發熱量也很高，但相對於其龐大的並列處理能力來說，這種設計仍然是可行的。
功耗管理
CPU需要在各種使用場景下保持高效能，這包括從輕量級的任務到高負載的計算。因此，CPU設計中非常重視功耗管理技術，如動態電壓和頻率調節（DVFS），以在不同負載下最佳化能耗表現。
GPU則通常在高負載下執行較長時間，尤其是在圖形渲染和深度學習訓練中。雖然現代GPU也引入了功耗管理技術，但總體上其設計目標是在高效能和高功耗之間找到平衡，以最大化其平行計算能力。
制造和經濟性
制造工藝
CPU的制造工藝要求極高的精度和復雜的流程，特別是在高級節點（如5nm和3nm）上，制造難度和成本顯著增加。每增加一個核心，都會成倍增加設計和制造的復雜性。此外，CPU通常需要更高級的緩存和互連技術，這進一步增加了制造難度。
GPU雖然也采用了先進的制造工藝，但由於其處理單元設計較為簡單，擴充套件處理單元數量的成本相對較低。這使得透過增加體積來提升效能在經濟上更為可行。
經濟效益
從市場需求來看，CPU需要兼顧廣泛的套用場景，包括桌面、流動通訊器材、伺服器等。其設計需要在效能、功耗和成本之間找到最佳平衡。大幅增加體積和核心數量不僅會增加成本，還可能導致市場接受度降低。
而GPU在特定領域（如遊戲、專業圖形處理和深度學習）具有明確的高效能需求，這些領域的使用者願意為效能提升支付更高的價格。因此，增加GPU的體積和處理單元數量能直接帶來市場競爭力和經濟效益。
CPU不透過增加體積來提升效能，主要原因在於其設計復雜性、熱管理難度和經濟性考量。相反，透過最佳化架構和制造工藝，以及在異構計算環境下與GPU協作，CPU依然能夠在未來計算領域中發揮關鍵作用。
