稍微阅读一下GPU的优势，我想验证我在实际层面上的理解。假设我有10,000个阵列，每个阵列包含十亿个简单的方程式。在cpu上，它需要经历每个方程式，一次1个，但是使用GPU我可以同时运行所有10,000个阵列和10,000个不同的线程，所以它会更快地完成一个...这是一个例子，或者我误解了什么？
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我不会把它称之为现场，但我认为你正朝着正确的方向前进。主要是，GPU针对与图形相关的计算进行了优化。然而，这并不意味着它能够完全实现。
我不知道你希望我在这里详细说明多少细节，我至少可以说并行运行的概念是相关的。 GPU非常擅长同时执行许多任务（称为并行运行）。 CPU也可以这样做，但GPU经过专门优化，可以使用预设数据处理更多的特定计算。
例如，要渲染屏幕上的每个像素都需要进行计算，GPU将尝试同时执行所有这些计算。 GPU功能越强大，它可以同时处理的越多，其时钟速度就越快。最终结果是高端GPU可以以4k分辨率运行您的操作系统和游戏，而其他卡（或集成显卡）可能只能处理1080p或更低。
此外还有更多内容，但我认为你并不是在寻找疯狂的技术解释。
底线是：对于在一个数据上运行单个任务，CPU通常会更快。单个CPU核心通常比单个GPU核心快得多。但是，它们通常具有许多内核，并且对于在许多数据上运行单个任务（因此您必须为每个数据运行一次），GPU通常会更快。但这些是数据驱动的情况，因此应根据个人情况评估每种情况，以确定使用哪种情况以及如何使用它。