过去,中央处理器(CPU)确实是计算硬件的主要主角,因为他们被设计用来处理一系列的计算任务,如操作系统管理和运行各种软件应用程序。然而,进入现代的大数据和人工智能(AI)时代,图形处理器(GPU)开始发挥更为重要的作用。
GPU最初是为了处理计算机图形和视频游戏的渲染而设计的,具有大量的并行处理单元,这使它们非常适合进行大规模的并行计算。而这一特性使得GPU变得非常有用,特别是在需要处理大量数据(比如深度学习和其他AI任务)的场合。
另外,与CPU相比,GPU在执行复杂的矩阵和向量计算(这在机器学习和神经网络中是很常见)时有更好的性能。因此,尽管CPU仍然在许多计算任务中发挥着中心角色,但在科学计算、大数据分析和AI领域,GPU的性能优势和并行处理能力给它们带来了巨大的优势。
然而,值得注意的是,CPU和GPU在计算领域皆有其独特的用处和效率,所以说主角变了可能并不准确。二者的使用通常会根据应用需求加以选择和组合。

