CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）在设计和功能上存在显著差异。CPU通常设计为通用处理器，适用于执行各种复杂的任务，包括逻辑运算、控制流程和系统管理。其核心数量较少，但每个核心非常强大，能够处理复杂的指令和算法。
相比之下，GPU则专注于并行处理大量简单任务，特别适合处理图形渲染和大规模数据处理。GPU拥有大量的核心（通常数百甚至数千），每个核心的处理能力相对较弱，但能够同时执行大量类似的计算任务。这种设计使得GPU在处理图形渲染、深度学习、科学计算等领域表现出色。
GPU的独特功能包括：
1. 并行处理能力：GPU能够同时处理多个线程，这使得它在处理大规模数据集和复杂计算时效率极高。
2. 高吞吐量：由于拥有大量核心，GPU在单位时间内能够完成更多的计算任务，适合需要大量计算的并行任务。
3. 专用硬件加速器：现代GPU通常包含专用硬件加速器，如张量核心，用于加速深度学习和人工智能计算。
4. 内存带宽：GPU通常配备高带宽的内存，能够快速读写大量数据，进一步提升了并行处理的效率。
这些独特功能使得GPU在科学计算、人工智能、深度学习、图形渲染等领域具有显著优势。通过利用GPU的并行处理能力，许多原本需要长时间运行的复杂计算任务可以在短时间内完成，极大地提高了计算效率和处理速度。