目前，全世界人工芯片算力最牛的当属大漂亮的英伟达的A100和H100。A100和H100叫做GPU，即图形处理器，这跟中央处理器CPU很不一样。
CPU，叫做中央处理器，是计算机的“大脑”，擅长处理复杂的逻辑运算和顺序任务。其架构设计侧重于高效的单线程性能，通过深度流水线、多级缓存以及复杂的分支预测等技术，优化单任务的执行效率。CPU核心数量相对较少，但每个核心都具备强大的通用计算能力，能够处理各种类型的数据和指令。
相比之下，GPU则是以并行处理见长。它拥有成百上千个核心，这些核心被设计成同时处理多个简单的任务，特别适合大规模的数据并行计算。GPU的架构注重于高吞吐量和快速的数据处理能力，通过SIMD（单指令多数据）模型，实现对大量数据的快速并行处理。这种设计使得GPU在处理图形渲染、科学计算、深度学习等领域时表现出色。
CPU主要负责系统的整体控制，包括操作系统管理、程序执行、数据运算等。它是计算机系统的核心，能够处理各种复杂的指令集，确保系统的稳定运行和高效执行。在通用计算领域，CPU凭借其强大的逻辑运算能力和广泛的指令集支持，成为不可或缺的计算单元。
GPU最初是为图形渲染而生，通过高效的图形处理管线，实现复杂的图形变换、光照计算、纹理贴图等操作，为用户带来流畅的视觉效果。随着技术的发展，GPU的并行处理能力被广泛应用于高性能计算领域，如科学计算、数据分析、机器学习等，成为加速这些应用的重要工具。
CPU在单核心性能上具有明显优势，尤其是在处理需要高逻辑复杂度和低延迟的应用时。通过优化算法和指令集，CPU能够提供稳定的计算性能，满足大多数通用计算需求。
GPU则在并行处理方面展现出惊人的性能。在处理大规模数据集时，GPU能够同时启动大量核心进行并行计算，显着提高数据处理的吞吐量和效率。这种特性使得GPU在图形渲染、深度学习训练等应用中具有显着优势。