黃仁勳日前在2023 COMPUTEX演講，直言CPU是個奇蹟，但現在CPU的時代已經結束，需要一個加快的運算模式，意即GPU，而輝達花了近30年完成加速運算，他也在現場展示了6年前一張電腦繪圖，當時電腦需要幾小時的時間畫出這張複雜的場景，經過十年的研究，如今同樣的場景只需要數秒。
但GPU與CPU到底有何差異？一般民眾其實並無法完全理解。而根據AWS(Amazon Web Services)亞馬遜網路服務公司資料顯示，CPU與GPU都是讓電腦運作的硬體單元，可以將其視為運算裝置的大腦，都具有相似的內部元件，包括核心、記憶體和控制單元，但GPU更專業，相較於一般CPU，能夠更有效地處理平行執行的複雜數學運算，雖然GPU最初是為處理遊戲和動畫中的圖形轉譯任務而建立，但現在其用途遠遠超出這種情況。
電腦圖形和動畫的出現，產生了CPU根本沒有設計進行處理的首個運算密集型工作負載，例如電玩遊戲動畫需要應用程式處理資料，以顯示數千個像素，每個像素都有自己的色彩、光線強度和移動，就造成CPU計算效能問題。
相較於CPU，GPU工作負載可更有效地處理多個運算密集型應用程式，例如機器學習和AI人工智慧。
AWS也舉例說，CPU就像一間大餐館的主廚，若要翻轉數百個漢堡肉排，即使主廚可以親自做到，卻非最佳時間利用方式，當主廚完成這項簡單但耗時的任務時，所有廚房操作可能會停止或減慢速度，為了避免這種情況，主廚可使用幾個初級助理來翻轉漢堡排，GPU則更像是擁有十隻手的初級助理，可在10秒內翻轉100 個漢堡排。
但CPU與GPU並非二擇一，或只能選擇一個使用，每個計算機、伺服器都需要CPU 才能運作，但可以搭配GPU來做為額外的副處理器，而GPU型伺服器可針對機器學習、神經網路和深度學習(AI人工智慧)任務提供高效能。
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