在计算机硬件领域，显卡GPU和中央处理器CPU是两个至关重要的组件。虽然它们都致力于提升计算性能，但其设计和应用却有显著的差异。一个常见的疑问是，为什么在提升性能时，显卡可以通过增加体积和更多的处理单元来实现，而CPU却不采取类似的策略。
CPU和GPU的设计差异
功能和用途
CPU的主要职责是执行通用计算任务，它需要处理操作系统、应用程序的逻辑以及各种复杂的计算。CPU通常具有少量的高性能核心，能够快速切换任务，并处理多种类型的指令。这种设计使得CPU能够高效地执行单线程和多线程任务。
相比之下，GPU专为图形处理和并行计算任务设计。图形处理需要大量的矩阵和向量计算，这些计算可以被高度并行化。为了实现这一点，GPU包含成千上万的较小的处理单元（流处理器），这些处理单元可以同时执行大量的相同类型的操作。
架构和扩展性
CPU的核心数量相对较少，但每个核心的设计都非常复杂，具备高级的指令集、分支预测、高级缓存架构等特性。这些特性使得CPU在处理单一任务时具有极高的效率和灵活性。然而，这种复杂性也意味着增加更多的核心会带来设计和制造上的挑战。
GPU的设计则更加关注并行计算能力。每个流处理器的设计相对简单，这使得在一个芯片上集成大量的处理单元成为可能。因此，通过增加处理单元数量来提升性能对于GPU来说是更为直接和有效的策略。
热管理和功耗
热密度
CPU的核心设计复杂且频率较高，这导致每个核心的热密度很高。即使在现代工艺下，热量的管理仍然是一个重大挑战。将CPU的体积做大以容纳更多核心，将大幅增加热量输出和散热难度。现代CPU已经采用了多种散热技术，如热管、液冷等，但这些技术也有其限制。
相比之下，GPU的每个处理单元发热量较低，但整体数量庞大。由于并行计算的特性，GPU的热量更均匀地分布在整个芯片上。尽管高端显卡的功耗和发热量也很高，但相对于其庞大的并行处理能力来说，这种设计仍然是可行的。
功耗管理
CPU需要在各种使用场景下保持高效能，这包括从轻量级的任务到高负载的计算。因此，CPU设计中非常重视功耗管理技术，如动态电压和频率调节（DVFS），以在不同负载下优化能耗表现。
GPU则通常在高负载下运行较长时间，尤其是在图形渲染和深度学习训练中。虽然现代GPU也引入了功耗管理技术，但总体上其设计目标是在高性能和高功耗之间找到平衡，以最大化其并行计算能力。
制造和经济性
制造工艺
CPU的制造工艺要求极高的精度和复杂的流程，特别是在高级节点（如5nm和3nm）上，制造难度和成本显著增加。每增加一个核心，都会成倍增加设计和制造的复杂性。此外，CPU通常需要更高级的缓存和互连技术，这进一步增加了制造难度。
GPU虽然也采用了先进的制造工艺，但由于其处理单元设计较为简单，扩展处理单元数量的成本相对较低。这使得通过增加体积来提升性能在经济上更为可行。
经济效益
从市场需求来看，CPU需要兼顾广泛的应用场景，包括桌面、移动设备、服务器等。其设计需要在性能、功耗和成本之间找到最佳平衡。大幅增加体积和核心数量不仅会增加成本，还可能导致市场接受度降低。
而GPU在特定领域（如游戏、专业图形处理和深度学习）具有明确的高性能需求，这些领域的用户愿意为性能提升支付更高的价格。因此，增加GPU的体积和处理单元数量能直接带来市场竞争力和经济效益。
CPU不通过增加体积来提升性能，主要原因在于其设计复杂性、热管理难度和经济性考量。相反，通过优化架构和制造工艺，以及在异构计算环境下与GPU协作，CPU依然能够在未来计算领域中发挥关键作用。
