AI计算用cpu好还是GPU好

一、AI计算用cpu好还是GPU好

AI计算用CPU好还是GPU好

在人工智能(AI)领域的快速发展下，计算资源的选择成为了一个备受关注的话题。很多人都疑惑在进行AI计算时是应该选择CPU还是GPU更为合适。事实上，对于AI计算来说，CPU和GPU各有优势，并且最佳的选择取决于具体的应用场景和需求。

优势对比

CPU的优势：

适用于处理复杂的逻辑运算，能够进行较为复杂的决策和控制。
具有优秀的通用性，适用于各种不同的应用场景，不仅局限于特定的任务。
在处理单个任务时表现出色，能够处理较复杂的代码逻辑。

GPU的优势：

擅长进行大规模的并行计算，适用于处理大规模数据集和复杂的矩阵运算。
在深度学习等需要大量并行计算的任务中表现出色，能够显著提升计算效率。
具有较高的计算密度，能够同时处理多个任务，加速训练和推理过程。

选择建议

根据不同的需求和场景，可以给出以下建议：

如果你的任务需要复杂的逻辑运算和控制：在这种情况下，CPU可能是更好的选择。CPU擅长处理复杂的代码逻辑，适用于那些需要高度灵活性和通用性的任务。

如果你的任务需要大规模数据处理和并行计算：那么GPU可能更适合。GPU在处理大规模数据集和需要大量并行计算的任务中表现出色，能够显著提升计算效率。

结论

总的来说，对于AI计算来说，CPU和GPU各有优势，并且最佳的选择应根据具体的需求和场景来决定。在进行选择时，需对项目的需求进行全面评估，并考虑到计算资源的使用效率和成本等因素。希望本文对您选择适合的计算资源有所帮助。

二、数据计算对cpu还是gpu要求高

数据计算对 CPU 还是 GPU 要求高是一个经常被讨论的话题。随着数据量的不断增加和数据处理的复杂性不断提升，对于计算机硬件的要求也在不断变化。在选择合适的硬件进行数据计算时，了解 CPU 和 GPU 各自的特点和优势对于提高计算效率至关重要。

数据计算对 CPU 的要求

CPU 是计算机中的中央处理器，负责执行各种指令以实现计算和数据处理的功能。对于一些单线程和较为简单的数据计算任务， CPU 的处理能力是至关重要的。较高的 CPU 频率和较多的核心数量可以帮助提升数据处理的速度。

然而，对于复杂的数据计算任务， CPU 的处理能力可能会显得有些捉襟见肘。由于 CPU 的架构和设计限制，其在并行计算方面并不擅长。在处理大规模数据集或者需要大量并行计算的场景下， CPU 的性能可能无法达到要求。

此外， CPU 的成本通常较高，对于一些预算有限的数据计算需求来说，选择性能更为优越的 GPU 可能会更加合适。

数据计算对 GPU 的要求

GPU （图形处理单元）是一种专门用于图形渲染和并行计算的处理器。相较于 CPU ， GPU 在大规模数据并行计算方面表现得更为出色。其大量的小型处理核心和高内存带宽使其能够快速处理复杂的数据计算任务。

在需要同时处理多个计算任务或者大规模并行计算的场景下，选择 GPU 相对于 CPU 会更加高效。许多深度学习、机器学习和人工智能领域的应用都倾向于使用 GPU 来加速计算过程。

然而， GPU 并不是万金油，对于一些单线程和较为简单的数据计算任务， GPU 可能并不比 CPU 更优秀。此外， GPU 通常需要较大的功耗和冷却系统来维持其高性能运行，因此在实际选择时需综合考虑。

选择合适的 CPU 和 GPU

在实际进行数据计算任务时，选择合适的 CPU 和 GPU 是至关重要的。根据具体的数据计算需求和任务特点来综合考虑各自的优势和劣势，以达到最佳的计算效率。

对于单线程和简单计算任务，可以选择较高性能的 CPU 。
对于大规模数据并行计算或者需要高计算并发性能的任务， GPU 可能是更好的选择。
在预算有限的情况下，可以考虑选择性能较好且价格相对较低的 GPU 。

综上所述，数据计算对 CPU 还是 GPU 要求高取决于具体的计算需求和任务特点。在进行硬件选择时，需根据实际情况权衡各自的优劣，以实现最佳的计算效率和性能。

三、电脑处理数据是用cpu还是gpu

今天我们来探讨一个常见但又深奥的问题：电脑处理数据究竟是使用 CPU 还是 GPU？作为计算机领域中的两大主要处理器，CPU（中央处理器）和 GPU（图形处理器）在数据处理和计算方面各具优势，但适用于不同的场景和任务。

对于数据处理，CPU 和 GPU 有何区别？

首先让我们简单了解一下 CPU 和 GPU 的基本概念。CPU 是电脑中的中央处理器，通常用于执行各种指令、控制任务和处理数据。它拥有少量的核心，但每个核心都非常强大，适合处理顺序执行的任务。GPU 则是用于处理图形和大规模并行计算的处理器，拥有大量的小核心，适合同时处理大量数据。

在数据处理方面，CPU 更擅长处理需要高度顺序执行和逻辑判断的任务，如运行操作系统、浏览器等。CPU 的核心较少但频率较高，适合处理单个线程任务。而 GPU 则适合处理并行计算任务，如图形渲染、深度学习、密码学等需要大规模数据并行处理的场景。

总的来说，CPU 适用于顺序处理和逻辑判断更多的任务，而 GPU 适合于大规模数据并行处理。

那么在实际应用中，如何选择 CPU 还是 GPU 进行数据处理？

在实际应用中，选择 CPU 还是 GPU 进行数据处理取决于任务的性质和需求。如果任务是需要快速响应、顺序执行和逻辑判断为主的，那么选择 CPU 更为合适；而如果任务是需要大规模数据并行处理、并行计算为主的，那么选择 GPU 更为适合。

在大数据分析、深度学习、科学计算等需要大规模数据处理的场景下，选择 GPU 可以显著提高计算效率和速度。

此外，还有一些任务可能需要同时使用 CPU 和 GPU 进行协同处理，以充分发挥二者的优势。例如，某些深度学习框架可以同时利用 CPU 进行数据预处理和调度任务，利用 GPU 进行模型训练和计算任务，以实现更高效的计算处理。

结论

在电脑数据处理中，CPU 和 GPU 各具优势，在选择使用时需要根据任务性质和需求来决定。CPU 适合顺序执行和逻辑判断任务，而 GPU 适合大规模数据并行处理和图形渲染等任务。合理选择并充分发挥 CPU 和 GPU 的优势，可以提高数据处理的效率和速度。

最终，CPU 和 GPU 虽然各有所长，但在不同场景下的协同使用和优化配置，才能实现更高效的数据处理和计算。

四、制图用CPU还是gpu

制图用CPU还是GPU？

在制图与渲染工作中，一直有一个争议不断的问题：究竟是使用CPU还是GPU？而要回答这个问题，并不是简单的二选一，而是需要综合考虑多个因素。本篇文章将带您深入了解制图用CPU还是GPU的优劣势，并为您提供一些建议。

CPU的优势

1. 多线程处理

CPU是中央处理器的缩写，作为电脑的核心，CPU具备强大的多线程处理能力。在制图软件中，许多操作需要通过多线程同时进行，这使得CPU成为了不可或缺的组件。你可以轻松地同时进行渲染、模拟和复杂计算等任务。

2. 稳定性

CPU不仅具备多线程处理的能力，还在稳定性方面表现出色。对于一些对细节和精度要求较高的制图任务，CPU能够提供更有保障的结果。稳定的处理能力使得CPU成为许多制图专业人士的首选。

3. 兼容性

CPU通常具备更好的兼容性，能够适应各种制图软件，并提供稳定的性能。对于需要使用多种软件或在不同平台上工作的专业人士来说，CPU是一个更好的选择。无论您使用的是Adobe Photoshop、Autodesk 3ds Max还是Cinema 4D，CPU都能够提供出色的性能。

GPU的优势

1. 并行计算

GPU即图形处理器，它具备强大的并行计算能力。在制图与渲染方面，GPU能够同时处理大量的图形数据，加快处理速度。对于大规模的渲染任务，GPU通常能够以更快的速度完成，并且在处理大型模型和特效时表现出色。

2. 渲染速度

利用GPU的并行计算能力，现代制图软件能够通过GPU加速渲染进程，提供更快的渲染速度。这是因为GPU具备更多的处理核心，能够同时处理多个任务。如果您需要频繁地进行渲染任务，那么使用GPU能够大幅提升您的工作效率。

3. 实时预览

很多制图软件提供实时预览功能，在进行编辑和设计时能够即时看到效果。GPU的高速处理能力使得实时预览更加流畅，您可以快速调整参数并立即看到效果。这对于需要频繁试错和即时反馈的设计师来说是非常有价值的。

如何选择

在制图用CPU还是GPU的选择上，并没有绝对的答案。它取决于您的工作需求、预算以及所使用的制图软件。以下是一些建议：

1. 预算因素

如果您的预算有限，那么选择一款性价比较高的CPU可能是一个明智的选择。虽然CPU在某些方面可能不如GPU，但它仍然是一种可靠且稳定的选择。

2. 工作需求

如果您的工作需要频繁进行渲染、模拟和复杂计算等任务，那么选择一款拥有强大多线程处理能力的CPU将能够提供更好的性能。

3. 制图软件

不同的制图软件对CPU和GPU的依赖程度是不同的。在选择之前，建议您了解所使用软件的最佳配置要求，以便做出更准确的决策。

总结

制图用CPU还是GPU？这个问题没有唯一的答案。对于不同的人和不同的工作需求，选择可能会有所不同。CPU在多线程处理和稳定性方面具有优势，适用于对细节和精度要求较高的任务。而GPU在并行计算、渲染速度和实时预览方面表现出色，适合需求更多的任务和频繁试错的设计师。

在选择时，需要综合考虑预算、工作需求和制图软件的要求。只有在充分了解这些因素后，您才能做出适合自己的选择。无论您选择CPU还是GPU，相信都能够帮助您更高效地完成制图和渲染任务。

五、仿真用cpu还是gpu

仿真用CPU还是GPU：如何选择最佳的计算资源？

在进行仿真和计算任务时，选择合适的计算资源是非常重要的决策。CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）是两种常见的计算资源，每种都有其独特的优势和适用情况。本文将探讨在不同场景下选择使用CPU还是GPU进行仿真的考虑因素。

1. CPU和GPU的基本区别

在开始比较之前，让我们先了解一下CPU和GPU的基本区别。CPU是一种通用处理器，主要用于运行操作系统、应用程序和执行各种通用任务。而GPU专门设计用于处理图形和并行计算任务。GPU由成百上千个小型处理单元组成，可以同时处理大量数据，适用于并行计算任务。

2. 适用场景

在选择使用CPU还是GPU进行仿真时，需要考虑任务的性质和特点。一般而言，适合使用CPU的任务包括顺序计算和逻辑运算；而适合使用GPU的任务包括图像处理、深度学习、科学计算等需要大量并行计算的任务。

3. 性能比较

CPU和GPU在性能方面有不同的优势。CPU在单个线程运算方面表现优秀，而GPU在并行计算能力上远远超过CPU。如果任务可以有效地并行处理，那么使用GPU可能会显著提高计算速度，尤其是在需要处理大量数据和进行复杂计算的情况下。

4. 能耗和散热

另一个需要考虑的因素是能耗和散热问题。一般而言，GPU相对于CPU来说更耗电并产生更多的热量。因此，如果长时间进行高强度计算任务，可能需要考虑散热和电费成本，特别是在数据中心环境中。

5. 软件支持

最后，选择使用CPU还是GPU进行仿真还取决于软件支持情况。一些仿真软件可能只支持特定类型的处理器，因此在选择计算资源时要确保软件支持所需的硬件。此外，还需要考虑驱动程序的兼容性和优化问题，以确保计算性能得到最大化利用。

结论

在选择使用CPU还是GPU进行仿真时，需要综合考虑任务特点、性能需求、能耗散热和软件支持等因素，以找到最适合的计算资源。对于需要大量并行计算的任务，GPU通常是更好的选择；而对于顺序计算任务，CPU可能更为合适。最终的选择应根据具体情况进行权衡和决策。

参考资料

article/2110-cpu-vs-gpu/
oper.nvidia.com/cuda-zone
d.com/

六、算法用cpu还是gpu

算法用CPU还是GPU

在计算机科学和人工智能领域，选择合适的硬件来运行特定的算法是至关重要的。一般来说，我们可以选择将算法在CPU（中央处理器）或GPU（图形处理器）上运行。然而，要确定哪种硬件更适合某个特定的算法，需要考虑多个方面。

算法的性质

首先，确定算法的性质是选择硬件的关键。一些算法更适合在CPU上运行，因为它们依赖于顺序执行和较小的内存消耗。这些算法通常涉及大量的逻辑运算和条件判断，而不需要大规模并行处理。

另一方面，一些算法在GPU上执行效果更好。这些算法通常涉及大规模数据并行处理，例如图像处理、深度学习和计算流体力学等。GPU的并行架构使其能够同时处理多个任务，从而加快算法的运行速度。

因此，了解算法的性质以及其对硬件的需求是选择CPU还是GPU的关键。

硬件的特点

除了算法本身的特性外，硬件的特点也会影响我们选择在CPU还是GPU上运行算法。CPU通常具有较高的时钟频率和较大的缓存，适用于串行任务和需要更快的单个核心处理速度的任务。

相比之下，GPU具有成百上千个核心，能够同时处理大规模数据并行任务。GPU的并行性远远超过CPU，适合那些能够被分解为独立工作的任务。

因此，如果算法需要大规模并行处理，选择在GPU上运行通常会得到更好的性能。而对于串行或逻辑密集型的任务，CPU可能更适合。

内存需求

另一个影响硬件选择的因素是算法对内存的需求。CPU通常具有更大的高速缓存，适合需要大量缓存的任务。另一方面，GPU虽然具有大量的内存，但其访问速度相对较慢。

因此，如果算法对内存和缓存的需求较大，而且数据之间的依赖关系较强，可能更适合在CPU上运行。然而，如果算法可以有效地利用GPU的大规模并行性，并且不需要大量缓存，则选择在GPU上运行可能更明智。

深度学习算法

近年来，深度学习在人工智能领域获得了巨大成功。这些复杂的神经网络模型通常需要大量的数据并行处理，因此在GPU上运行效果更佳。

GPU的并行架构使其能够同时处理多个神经网络层，加速训练和推理过程。许多流行的深度学习框架如TensorFlow和PyTorch都提供了GPU加速的支持，以帮助研究人员和开发人员更好地利用GPU的优势。

总结

综上所述，选择在CPU还是GPU上运行算法取决于算法本身的性质、硬件的特点以及内存需求。对于需要大规模数据并行处理的算法，选择GPU可能更适合；而对于需要顺序执行和较大缓存的算法，CPU可能更为合适。

在实际应用中，研究人员和开发人员应该根据具体情况权衡两者的优劣，并选择最适合的硬件来运行算法，以获得最佳性能和效率。

七、hashcat用CPU还是gpu

Hashcat：用CPU还是GPU？

在密码学和信息安全领域，哈希函数（Hash Function）是一种常见的工具，用于将任意长度的输入数据转换为固定长度的哈希值。哈希函数不可逆，而且在输入数据发生变化时，输出的哈希值也会发生变化。这种属性使得哈希函数非常适合用于验证数据完整性、存储密码等场景。

然而，由于计算机技术的快速发展，传统的哈希函数算法逐渐暴露出计算速度慢、易受暴力破解等弱点。为了提高计算速度和安全性，诞生了一款高性能密码破解工具——Hashcat。Hashcat利用了现代计算机中的 CPU 和 GPU 并行计算能力，可以快速破解密码哈希。

Hashcat概述

Hashcat 是一个开源的密码恢复工具，用于从密码哈希值中恢复密码。它支持多种哈希算法，包括 MD5、SHA1、SHA256 等，并提供了丰富的攻击模式和优化选项用于提高破解效率。Hashcat 的特点如下：

高性能：Hashcat 利用了现代计算机的 CPU 和 GPU 并行计算能力，可以实现加速密码破解过程，大大缩短破解时间。
多样性：Hashcat 支持多种哈希算法，可以适用于各种密码的破解，覆盖范围广泛。
灵活性：Hashcat 提供了丰富的攻击模式和优化选项，可以根据实际需求进行密码破解。
社区支持：Hashcat 拥有庞大的开源社区，提供了丰富的文档、教程和技术支持。

Hashcat和CPU

在密码破解过程中，CPU 是一种常见的计算资源。CPU 具有通用性，可以执行各种计算任务，包括密码哈希的计算。然而，CPU 的并行计算能力相对较弱，无法充分发挥现代计算机的计算潜力。在使用 Hashcat 进行密码破解时，使用 CPU 可以进行哈希计算，但破解速度可能较慢。

当然，使用 CPU 进行密码破解也有其优势。CPU 可以灵活处理各种计算任务，不仅可以进行密码哈希的计算，还可以执行其他系统任务。此外，CPU 的价格相对较低，是一种经济实惠的选择。

Hashcat和GPU

GPU，即图形处理器，是现代计算机中用于处理图形和并行计算任务的重要组件。GPU 具有强大的并行计算能力，可以同时执行大量的计算任务。相比之下，CPU 的计算能力主要集中在单个线程上。

Hashcat 充分利用了 GPU 的并行计算能力，通过使用 OpenCL 技术，可以在 GPU 上进行密码破解。相比使用 CPU 进行密码破解，使用 GPU 可以大大提高破解速度，缩短破解时间。

当然，使用 GPU 进行密码破解也存在一些限制。首先，GPU 的价格相对较高，需要投入更多的经济成本。其次，由于 GPU 主要用于图形处理，在使用 GPU 进行密码破解时，可能会导致其他图形任务性能下降。

选择合适的计算资源

在选择计算资源时，需要综合考虑多个因素。以下几个因素可以帮助您确定使用 CPU 还是 GPU 进行密码破解：

破解目标：首先，需要确定要破解的密码哈希类型。不同的密码哈希类型可能需要不同的计算资源。对于某些特定的密码哈希类型，可能只能使用 CPU 或 GPU 进行破解。
性能需求：确定破解速度的需求。如果时间紧迫，需要尽快破解密码哈希，那么选择使用 GPU 可能更加合适。如果对破解时间没有严格要求，那么可以选择使用 CPU。
经济成本：考虑计算资源的价格。GPU 的价格相对较高，如果预算有限，可以选择使用 CPU。
其他任务影响：考虑其他系统任务对计算资源的需求。如果系统有其他重要的任务需要使用 CPU，那么选择使用 GPU 可能会影响其他任务的性能。

综上所述，Hashcat 是一款高效的密码破解工具，可以利用 CPU 和 GPU 进行密码破解。在选择计算资源时，需要根据不同的因素综合考虑，确定使用 CPU 还是 GPU 进行密码破解。

无论选择 CPU 还是 GPU，都需要注意密码破解可能涉及到法律和道德问题。在进行密码破解之前，请确保遵守相应的法律法规和道德准则。

八、大数据吃cpu还是gpu？

大数据吃cpu。

大数据买个高配CPU + 大点的内存就对了。基本上除了使用卷积网络的时候需要GPU并行计算之外，其余的绝大部分场景都用不到GPU，使用多核计算的场景反而更多。

对于显卡来说，不做设计，不玩游戏，那数据预算与显卡性能几乎没有一点关系，尽可能把cpu的性能往上提，这样可以加快运算速度。

九、超级计算机用CPU还是GPU？专业解析

背景概述

超级计算机，作为高性能计算与科学研究领域的重要工具，一直以来都是计算能力的象征。在构建超级计算机时，选择合适的处理器技术是至关重要的。然而，关于超级计算机是应该使用中央处理器（CPU）还是图形处理器（GPU）这个问题一直存在争议。本文将从不同角度深入探讨这个问题，并给出专业解析。

背景介绍

超级计算机的任务通常涉及大规模的计算、处理和存储数据。这些计算和处理任务无论是在科学研究、气象预测、金融分析还是人工智能等领域，都需要巨大的计算能力来快速处理海量数据。因此，选择合适的处理器技术能够极大地影响到超级计算机的性能和效率。

中央处理器（CPU）的优势与应用

中央处理器（CPU）是超级计算机中最常见且最基础的处理器。它通过运行多个并行线程来实现计算任务的执行。CPU的优势在于其具有较强的通用计算能力和多功能性。它适用于串行计算任务，也能够有效处理不断变化的计算需求。当需要进行复杂的分支控制、多任务协调和高级操作时，CPU是一个更为合适的选择。

图形处理器（GPU）的优势与应用

图形处理器（GPU）作为一种并行处理器，最初是为了图形渲染而设计的。尽管如此，GPU具有出色的并行计算能力，特别适合处理需要大规模并行计算的任务。在超级计算机领域，由于其强大的并行性和高效率，GPU已经成为一种受欢迎的选择。例如，在深度学习和人工智能方面，训练大型神经网络需要处理海量数据和进行大量并行计算，这时GPU的高性能计算能力能够显著提升计算的速度和效率。

综合考虑与应用实践

在现实应用中，超级计算机通常会综合使用CPU和GPU来充分发挥各自的优势。通过合理分配任务和资源，在不同情况下选择合适的处理器或组合，可以实现最佳的计算性能和效果。在一些计算密集型任务中，可以利用GPU的并行计算能力来加速计算过程；而对于其他需要支持多任务、多线程操作的任务，CPU则能够发挥更好的作用。

总结

超级计算机在选择处理器技术上需要根据具体应用需求来进行权衡。CPU适用于通用计算任务和复杂的多任务和分支控制；而GPU则在处理大规模并行计算任务时具有优势。综合使用CPU和GPU可以发挥更佳的性能和效率，满足不同领域的计算需求。

感谢您阅读本文，希望能为您解答关于超级计算机使用CPU还是GPU的疑惑，并对此有更深入的了解。

十、仿真模拟CPU计算还是GPU

采用并行计算技术的仿真模拟一直是计算领域的研究热点和难点问题之一。在计算任务中，选择使用中央处理器（CPU）还是图形处理器（GPU）进行计算一直是一个值得慎重考虑的问题。本文将讨论在仿真模拟领域中，CPU和GPU的优劣之处，并探索何时使用它们。

何时使用CPU计算

中央处理器（CPU）是计算机系统的核心，适用于各种计算任务。以下是一些适合使用CPU进行计算的情况：

顺序计算：如果任务需要按照顺序执行，无法进行并行计算，那么CPU是合适的选择。
复杂的控制流程：对于包含大量条件语句和循环的任务，CPU可以更好地处理复杂的控制流程。
单线程性能优化：某些任务对于单线程的性能更为关键，因此CPU的较高时钟频率和优化指令集使得它成为更好的选择。

何时使用GPU计算

图形处理器（GPU）是一种专为图形渲染而设计的处理器，但它也具备强大的并行计算能力，使其在仿真模拟计算中具有独特的优势。以下是一些适合使用GPU进行计算的情况：

大规模数据并行计算：如果任务可以分解为独立的子任务，并可以同时进行计算，那么GPU可以高效地处理大规模数据并行计算。
向量和矩阵运算：由于GPU具有大量的并行运算单元（CUDA核心），它在向量和矩阵运算方面表现出色。
深度学习和机器学习：GPU在深度学习和机器学习中的应用广泛，由于这些任务涉及大规模矩阵运算，因此GPU可以显著加快训练和推理过程。

CPU与GPU协同工作

在某些情况下，CPU和GPU可以相互协作，充分发挥各自的优势。针对特定的计算任务，可以使用CPU和GPU的混合编程模型，将任务分解为适合GPU加速的部分和适合CPU处理的部分，以实现整体性能的提升。

通过使用CUDA、OpenCL等编程框架，CPU和GPU之间的数据传输和任务分配可以得到优化。CPU负责数据的预处理、后处理和整体的控制流程，而GPU则负责高度并行的计算部分。

如何选择CPU或GPU

在实际选择CPU或GPU进行仿真模拟计算时，需要综合考虑以下因素：

任务的计算规模和数据并行性：如果任务是小规模的、顺序执行的，CPU可能更为合适；如果任务是大规模的、可以进行数据并行计算的，GPU可能更加适合。
编程和开发成本：GPU编程相对复杂，需要具备并行编程的知识和经验。如果时间和人力资源有限，选择CPU可能更加实际。
实时性要求：某些任务对于实时性要求较高，需要快速响应和处理。CPU在处理实时任务方面有着优势。

总结

在仿真模拟计算中，选择适合的处理器（包括CPU和GPU）对于提高计算效率至关重要。CPU适用于顺序计算、复杂控制流程和单线程性能优化，而GPU适用于大规模数据并行计算、向量和矩阵运算，以及深度学习和机器学习等特定领域。在实际选择时，应综合考虑任务的计算规模、编程成本和实时性要求等因素，有时也可以使用CPU和GPU的协同工作模式来提升整体性能。