其中运算解码器主要完成各种算术运算(如加减乘除)和逻辑运算(如逻辑加、逻辑乘、逻辑反运算)；控制器不具备运算的功能，只是读取各种指令，并进行分析，做出相应的控制。\x0d\x0a2。通常CPU中有几个寄存器，可以直接参与运算，存储运算的中间结果。
4、GPU和CPU到底谁 运算能力强两者侧重点不同。GPU用于图像，CPU用于数据。比较它们并不容易。如果非要比较的话，GPU比CPU强。我同意底楼，侧重点不同。目前GPU的集成度和设计复杂度都高于CPU，GPU也可以通过软件运行CPU的部分工作，但其运算能力强于CPU。根据目前的情况，我个人认为未来GPU不会取代CPU成为电脑的核心，但会和CPU融合，电脑其他配件的集成度会越来越高。也许未来的台式主机只会是现在的笔记本。
5、...VMware携手,使混合云 运算也能应用虚拟GPU资源大幅加速 运算...NVIDIA在VMware年度大会VMWorld之际宣布了两项重要技术。一个是宣布虚拟化名为v computer server运算的服务器，另一个是联手VMware和AWS将基于GPU加速平台的资源整合到VMwareCloudonAWS混合云服务中，从而进行科学研究，数据分析分析。▲v computer server的目的是将GPU虚拟化技术带入云协作运算虽然GPU虚拟化技术已经实践多年，传统的云协作运算还是基于CPU的，但是现代的运算内容已经不够用了。而vComputeServer就是将GPU虚拟化引入云协作的概念运算。通过与VMware的合作，VMware的vSphere虚拟化平台可以使用GPU资源为运算，可以在vSphere平台的虚拟机上搭载一个或多个虚拟GPU资源，也可以与NVIDIAGPUCloud的-串联。
6、什么是大 数据处理,如何应用?使用大数据技术需要强大的计算能力和大量的存储空间，因此需要一定的硬件配置来支持大数据处理。以下是一些常见的配置要求:CPU:建议使用多核处理器，如IntelXeon或AMDOpteron，最好是高频核。内存:至少需要16GB内存，建议使用ECC(Errorcorrectingcode)内存，以提高数据的准确性和可靠性。
网络:使用高速网络连接，如千兆以太网或更高速的网络连接，进行快速传输数据 GPU:如果需要做深度学习或人工智能处理，需要使用具有大规模并行计算能力的显卡，如NVIDIA的Tesla系列或AMD的RadeonInstinct系列。综上所述，一台配备高性能CPU、大容量ECC内存、高速SSD硬盘、高速网络连接、支持大规模并行计算的GPU的计算机，可以满足大数据处理的需求。
7、怎么利用 gpu辅助cpu 运算GPU可以通过软件支持辅助CPU运算第一步:CPU从文件系统中读取原数据，分离图形数据，放入系统内存；第二步:CPU准备放图形-2。第三步:CPU请求GPU开始处理数据第四步:GPU开始处理数据，处理后的数据还在内存中，第五步:图形数据处理后，准备输出或已经输出。
