CPU和GPU在执行深度学习任务上的区别有：1、运算速度不同；2、并行计算能力不同；3、能耗不同；4、价格和性价比不同；5、适用场景不同；6、编程难度不同。其中，运算速度不同指的是二者在计算量大的任务上，表现出的速度有显著差异，CPU适合复杂逻辑，而GPU适合并行处理。
1、运算速度不同
CPU：更适合单线程或少量线程的复杂计算。在处理逻辑复杂、条件分支多的任务上，CPU具有优势。
GPU：针对大量并行处理的任务，如深度学习中的矩阵乘法，GPU的表现远超CPU，可以大大缩短计算时间。
2、并行计算能力不同
CPU：拥有少量的核心，但每个核心都能处理复杂的任务和逻辑。
GPU：拥有大量的小核心，这些小核心适合并行执行相似的任务，例如深度学习中的数据并行。
3、能耗不同
CPU：在执行深度学习任务时，由于其结构并非专为此设计，可能会导致更高的能耗。
GPU：由于专门针对图形和大量并行计算设计，对于深度学习任务，通常能实现更高的能效。
4、价格和性价比不同
CPU：虽然高端CPU的价格可能很高，但在深度学习任务上，其性价比可能不如GPU。
GPU：针对深度学习优化的GPU往往价格较高，但它们为深度学习提供了强大的性能，性价比更高。
5、适用场景不同
CPU：更适合一般的计算任务，例如文档处理、编程、浏览等。
GPU：除了传统的图形处理任务，现已广泛应用于深度学习、科学计算等领域。
6、编程难度不同
CPU：大多数传统编程语言和工具都是针对CPU设计的。
GPU：编程通常需要特定的工具和库，如CUDA，但它们可以为深度学习提供巨大的加速。
延伸阅读：
CPU与GPU的概念
CPU (Central Processing Unit) 是计算机的核心处理单元，负责处理计算任务。而GPU (Graphics Processing Unit) 原本设计为图形处理单元，但由于其强大的并行计算能力，现在广泛应用于其他领域，特别是深度学习。
文章标题：CPU和GPU跑深度学习的差别，发布者：Flawy，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/61555
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