報告出品方/分析師：中信證券研究所 楊澤原、丁奇）
CPU的核心競爭力在于微架構等因素決定的性能先進性和生態豐富性。國內CPU廠商分別以X86/MIPS/ARM等指令集為起點，大力投入研發保持架構先進，推動產業開放構建自主生態，加速追趕全球頭部企業。
CPU本質是一塊大規模的集成電路，主要由運算器和控制器組成。
CPU是計算機的運算和控制核心。
它的主要功能可以分為兩點：1）解釋計算機中的指令；2）對數據進行運算處理。
CPU性能決定計算機運行的快慢，其性能的提升帶來計算機運算效率的提高。
CPU的工作流程主要分為三個階段：取指、解碼和執行。
控制器從計算機內存里讀取指令（取指），經過翻譯之后（解碼），通知運算器加載/計算/保存（執行）。
CPU產業鏈：設計→制造→封裝測試
CPU產業鏈主要包括芯片設計、芯片制造、封裝測試三個主要環節。此外，在上游還包括設計技術授權、EDA軟件等支持技術。
芯片設計：將芯片的邏輯、系統以及性能轉化為具體實物芯片設計的過程。該環節具有知識密集型特點，有較高的附加值和利潤率，奠定了產品性能的基調。
芯片制造：將圖紙制作成刻好電路的晶圓，其生產過程包括流片（試生產）、晶棒制造、晶圓制造、完成電路及元件加工與制作。
封裝測試：封裝是將晶圓加工為芯片的過程，測試是對芯片質量進行檢測的過程。這一過程的門檻和風險都相對較低，國產廠商具有相對優勢。
IC 設計公司的商業模式主要分為兩類：IDM模式和 Fabless 模式。
IDM模式指的是Integrated Design and Manufacture，垂直整合制造模式，即一家公司包攬芯片的設計、制造、封測等，早期的集成電路企業大多使用這種模式，但是由于成本過高，只有少數企業，如Intel、三星、德州儀器等能夠維持這種模式。
Fabless模式指的是專注芯片設計、研發和銷售的模式，不包含芯片的制造、封測。而Foundry指的是專門負責芯片制造生產的廠家。
性能好壞決定CPU是否“能用”，是商業化落地的核心要素之一。運行程序的速度基本決定了CPU的性能。
CPU性能評價比較的通用公式為：性能=(IPC*主頻)/指令數量。
評估CPU性能的參數主要包括：微架構、主頻、內核/線程、緩存大小、制程、功耗等，除主頻為外參數通常都影響IPC值。CPU主頻越高，IPC越高，CPU的性能越強。
我們認為，評估CPU性能的指標依次為：微架構、制程>核數/線程>互聯>主頻>緩存>其他。
CPU性能影響因素：制程、內核、線程
我們認為各類參數中，微架構、制程、核數/線程、互聯、主頻等參數/維度對CPU的性能影響較大。
制程：CPU集成電路的密集度。同樣數量晶體管，更小的制程意味著更低的功耗和發熱。如今主流工藝制程為7納米（AMD最新產品），先進制程可達3納米。
內核：CPU核心的計算組成部分。
線程：CPU內核調度和分配的基本單位。使得一個核心內有多個邏輯CPU來分別執行功能，實現高效率的并行計算。
對于能夠并行執行的場景來說，例如視頻剪輯、虛擬機等專業應用，通常內核/線程越多，CPU的計算性能越強，但在超過一定數量范圍后，核心之間的通訊也會拖累計算速度，最終抵消掉多內核/線程帶來的性能提升。
對于順序執行的場景，例如解壓縮、視頻編解碼、圖片編輯、辦公應用、影音娛樂、游戲等場景，更為注重的是CPU單核的性能強度。
主頻：CPU的時鐘頻率，處理器每秒工作次數。時鐘頻率的高低在很大程度上反映了CPU計算速度的快慢，常在電腦參數中里可以看到的3.3GHZ，4.0GHZ等就是CPU的主頻參數。
功耗：CPU的發熱量。功耗增加將導致芯片發熱量的增大和可靠性的下降。
緩存：指可以進行高速數據交換的存儲器，它先于內存與CPU交換數據。用于減少處理器訪問內存所需平均時間。
緩存分為一級(L1)、二級(L2)、三級(L3)緩存，在讀取速度上L1>L2>L3，容量大小上L1<L2<L3。緩存越大CPU運行越快，但成本越高。
微架構的先進性：保持CPU性能領先的關鍵
微架構（Micro Architecture）：CPU的硬件電路設計構造方式。
微架構又稱為微體系結構或者微處理器體系結構，是給定的指令集在處理其中的執行方法。某一給定指令集可以在不同微架構中執行，但在實施中可能因設計目的和技術效果有所不同。
微架構包括取址單元、譯指單元、執行單元、計算單元、訪存單元等部分。
CPU使用取址單元從內存中取出代碼段，依次在各微架構中進行處理，最終將內存讀寫指令發給存訪單元，完成內存讀寫。
不同微架構決定了CPU各方面性能的不同，Intel、AMD兩大巨頭紛紛將微架構視作提高產品性能的關鍵。
以Intel skylake典型架構為例
核心架構分為前端（黃色部分）、執行引擎（綠色部分）、載入/存儲單元（紫色部分）三部分。其中執行引擎與載入/存儲單元又并稱為后端。
在微架構中要依次完成1）取指、2）解碼（譯碼）、3）執行、4）寫回，完成一次指令的執行。
取指：從內存中獲取指令，明確CPU要執行的程序。
解碼：將程序指令解碼為計算機內部的微操作，需要將一個指令分解為多個操作。
執行：執行解碼后的指令，如加、減、乘、除、與、或、非；還會進行分支預測。
寫回：CPU將執行結果儲存在執行儲存器或內存中。
前端：取指、譯碼
Decode（譯碼）：把IQ中的指令譯碼成μop，skylake為四路譯碼，包括3個簡單譯碼器和1個復雜譯碼器。
Branch Predictor（分支預測）：預測指令分支的方向。
Skylake譯碼流水線每周期譯碼出5條微指令，上代只有4條；增強了分支預測能力；增大前端容量，提高取指、譯碼效率。
執行引擎：這一部分有大量的執行單元、調度器、寄存器等部件。包括浮點執行與整數執行兩部分，分別執行不同的運算。
Scheduler：亂序執行時，進行μop的調度分配。
ALU：算數邏輯單元，不同ALU執行不同運算，包括整數計算、浮點計算、矢量計算等。
Skylake與上一代相比，增加了更多的執行單元、縮短延遲、提高指令執行速度。
載入/存儲單元：將結果存儲在寄存器或者內存。
L1、L2 cache：位于CPU與內存之間的臨時存儲器，容量小于內存，但速度更快，從緩存中調用數據可以極大提高CPU運行速度。
Skylake在這部分比上一代實現帶寬提高，改進預取器，提高了存儲速度，加深存儲、寫回緩沖。
架構的先進性：以Zen3先進架構為例
微架構的設計影響CPU可以達到的最高主頻、最高IPC次數、CPU的能耗水平等。
Zen3、Zen2微架構對比
2021年Hot Chips會上，AMD提到Zen3微架構層面的改進提升了單線程性能，擴大了緩存，IPC提升19%，同時降低了能耗。
Zen 3架構相比于Zen 2的升級：1）更高的時鐘周期指令數：Zen 3架構可以從每MHz頻率中平均實現19%的額外性能。2）更低的延遲：Zen 3通過在芯片上實現各資源相鄰以充分減少通信時間。3）架構設計的升級：更全面的執行資源、更高的加載/存儲帶寬等。
以Zen3先進架構為例
前端分為預解碼、解碼、指令融合、分支預測、指令融合等部分，主要功能為從內存中獲取指令和將指令解碼為計算機的操作。
Zen3升級了更快的分支預測，“Zen 3”架構可以從每MHz頻率中平均提高19%的性能。在分支預測出現錯誤之后，AMD更優化的前端能夠加快回到正確路徑的速度，從而提高了分支預測的精度和CPU整體的性能。
執行引擎：執行解碼后的指令，分為整數執行、浮點執行、矩陣執行等部分，執行不同類型的運算。
整數重排緩沖區與浮點重排緩沖區分開，分別進行分配和執行。
Zen 3架構提高了浮點和整數執行單元的寬度和靈活性，來提高執行能力。
加載/存儲單元：將結果存儲在寄存器或者內存。
緩存cache：暫存μop，以便后續使用，加快指令執行效率。
更高的載入帶寬(2個增加到3個)、更高的存儲帶寬(1個增加到2個)、更靈活的載入/存儲指令、更好的內存依賴檢測。
Intel\AMD微架構對比
在公開的測評數據中，采用Zen 3架構的AMD銳龍芯片性能居于榜首。Rocket Lake與AMD的Zen 3性能相近，但Rocket Lake仍采用14納米制程，功耗和散熱較高。
微架構未來方向：更深、更寬、更智能
更深：在并行計算中執行更多的操作。在并行計算中執行更多操作本質是加快計算的速度，提高單一計算的效率。采用分支預測、亂序執行來提高流水線上執行的效率來實現這一目的。當執行任務時遇到條件分支的跳轉或者指令邏輯的混亂會降低指令執行的效率，分支預測后根據預測結果選擇下一個指令，亂序計算可以自行糾正指令執行的邏輯，提高效率。Sunny Cove在關鍵架構上的提升包括重新排序緩沖區，加載緩沖區等，在內存方面，L1擴大50%，更大的L2，更大的微指令（μop）緩存等。
更寬：同時進行更多的并行計算。并行計算是相對于串行計算的概念。并行計算能夠在同一時間處理更多問題，從而提高計算速度，有利于解決更復雜、規模更大的問題。執行更多的并行計算的方法有超標量執行（運算時增加寄存器暫存結果）、使用多核CPU（多核同時工作處理更多信息）等。
Sunny Cove架構中，寬度分配由4組提升到5組，執行端口由8個增至10個，存儲帶寬增加。
更智能：優化算法提高運行效率
優化微架構中運行單元的算法，如流水線和分支預測的具體實現方式等，提高處理同一指令的效率。運行單元的數量、延遲、吞吐量（將資料存到或是讀取出存儲器的速度）都會影響微架構的性能。Sunny Cove微架構與前一代相比，提高了分支預測精度，并有效降低負載延遲，增加整數分頻器。
CPU性能測試
我們可以用CPU核心數量、緩存大小、工作主頻、制程節點來粗略衡量CPU的性能，但這些指標無法很好地反映CPU架構設計帶來的性能差別，所以往往需要通過各種測試來全面反映CPU性能。
下表為常見CPU測試，但學術界使用最多的還是SPEC測試，SPEC測試共有六版，分別為SPEC 2017、SPEC 2006、SPEC 2000、SPEC 1995、SPEC 1992、SPEC 1989，SPEC 2017為最新版。
CPU性能測試：SPEC CPU 2017測試
SPEC CPU 2017測試包含4大種類套件、共43個測試。分為浮點型和整型測試，其中又分為速度（speed單個事務處理時長）和速率（rate并發事務處理能力）兩種測試方式，測試結果得分越高越好。
SPEC CPU 2017是在SPEC CPU 2006的基礎上針對CPU性能的發展進行的一些改動和升級。
SPEC 2006時期，基本上CPU都沒有L3或者L3容量很小，隨著技術的發展，CPU L3不斷變大，整個測試甚至都無需再次訪存工作集，針對這一點SPEC進行了改進。此外SPEC刪減了一些有爭議的項目，并與時俱進地調整、刪減了部分過時的項目，增加新的項目。
應用場景：服務器/PC/嵌入式等領域對CPU性能側重不同
高性能、低功耗、低成本構成了CPU的不可能三角。
不同應用場景的CPU對性能的側重各有不同，選擇CPU時，依據不可能三角進行取舍。
服務器CPU需要高性能，多核多路高可靠、大內存、大IO帶寬；PC需要性能功耗平衡、IO接口齊全；移動端要求低功耗、高能效；嵌入式要求超低功耗超低成本等。
CPU指令集：指揮機器工作的指示和命令。
系統發出的每一個命令，都需要CPU（硬件）根據預設好的指令來完成，預設的很多指令集中在一起就是“指令集”。
例如，英特爾X86指令集中的單指令多數據流指令集可以實現數據級并行，包括MMX、SSE、AVX。其中，MMX指令集指的是多媒體擴展指令集。SSE是單指令多數據流擴展指令集。AVX是高級矢量拓展指令集。
CPU指令集：可分為CISC復雜和RISC簡單指令集
目前，指令集可以分為復雜指令集（CISC）和簡單指令集（RISC）。
Reduced Instruction Set Computing (RISC) ：精簡指令集，它由最簡單的指令組成，以提高指令執行速度。如完成喝水的動作，大腦中儲存的動作為拿起杯子，吞咽等。當執行時需要執行細分步驟。
Complex Instruction Set Computing (CISC) ：復雜指令集，其包含豐富的復雜指令集來節約內存。將更多功能步驟集成在了CPU中，如將喝水的完整步驟儲存在大腦中，執行時直接執行完整的喝水過程。
CPU指令集：CISC和RISC逐步融合
CISC的出現更早，隨著計算機指令發展得越來越復雜，為了簡化指令集而誕生的RISC出現較晚。
如今指令集升級的方向是“更多”、“更全”。
指令集的迭代更多側重于對于原有的指令集進行增量性的擴充升級，而非將原有的指令集完全替換。目前的新CPU普遍支持更全面、更多的指令集子類。
復雜指令集與簡單指令集的融合趨勢自上世紀后期一直保持至今。
比如，Intel在1989年推出的80486處理器就吸收了RISC所擅長的流水線技術，為了采用流水線，Intel在CPU中添加了解碼器，將原始的X86指令解碼成簡短的微指令（μ-ops），經過解碼后，X86CPU的運行與RISC差異或正在縮小。
CPU指令集：以Intel指令集升級為例
Intel沿用的指令集包括MMX > SSE > SSE2 > SSE3 > SSSE3 > SSE4.1 > SSE4.2 > AVX > AVX2 > AVX-512，指令集的升級采用增量升級的方式。
例如：MMX是Intel推出較早的一項指令集，包括57條多媒體指令，作用是一次處理多個數據，在處理結果超過實際能力的時候也能正常處理；SSE對圖像處理、浮點運算、3D運算、視頻音頻處理等多媒體運算起到全面增強的作用。
Intel指令集還包括擴展指令集，以適應不同使用場景需求，如EM64T為服務器和工作站平臺提供擴充的內存尋址能力。
CISC和RISC逐步融合：以ARM為例
ARM通過指令集的升級實現CPU性能躍升，在原有指令集中增添新的指令實現升級。
ARMv4增加了16位Thumb指令集，作用是減少指令的存儲空間。
ARMv5引入SIMD指令，將語音及圖像的處理功能提升至原來的4倍。
ARMv6引入了混合16位/32位的Thumb-2指令集，與Thumb相比減少使用31%的內存，性能提高40%。
ARMv8引入A64指令集，使架構可以在AArch64（針對64位處理技術）下運行，同時原有指令集可在AArch32狀態運行。
ARMv9可以完全兼容ARMv8，同時提高了安全性、機器學習能力、向量處理能力和數字信號處理能力。
CPU指令集：特性決定應用領域
早期指令集的特性決定應用領域。
根據不同的指令集和架構特點，適用于不同的領域。其中RISC指令集具有低功耗的特點，衍生出ARM、MIPS和RISC-V等指令架構，廣泛應用于嵌入式和移動領域；CISC以高性能著稱，代表是X86指令架構，廣泛應用于PC端和服務器端。
CPU指令集：生態的源頭
指令集是生態的源頭，生態要針對相應的指令集架構進行兼容優化，才能最大限度和穩定的發揮軟件性能。
CPU的生態包括相應操作系統，工具鏈以及應用軟件，一定規模的生態將構筑起CPU行業的進入壁壘。
Wintel、AA體系高筑生態壁壘，形成主導。
兩大主導生態體系：1）基于X86指令系統和Windows操作系統的Wintel體系；2）基于 ARM 指令系統和 Android 操作系統的 AA 體系。
Wintel憑借高性能X86架構與先發優勢占領桌面 CPU 市場；AA依靠開源、可二次開發指令結構的優勢立足于低功耗、性能需求較低的移動市場。
生態決定進入壁壘的高低
X86高性能利于進入PC和服務器市場，高生態壁壘造就主導。
在PC端和服務器市場，X86系列以極高的性能與Windows綁定形成“Wintel”主導聯盟，主流的廠商都是基于X86系列對軟件進行兼容優化，從而在PC和服務器市場上建立起了龐大的生態體系。重構生態環境的高成本形成進入壁壘。
ARM低功耗利于進入移動端，生態閉環實現主導。
憑借獨特的IP授權的商業模式，成功在移動終端、嵌入式設備的某些細分領域占據90%以上份額，形成完整生態閉環。桌面PC市場，ARM份額逐漸變大，蘋果MacOS、新版windows均采用ARM。國內企業中，華為鯤鵬也采用ARM服務器。
MIPS指令集在工控機、網絡設備中應用廣泛，國內某L廠商為重要玩家。
RISC-V指令集具有開源、精簡、可擴展性強、可定制化特點，十分契合物聯網、5G、AI等新興領域的應用，國內外企業紛紛布局，或將成為中國芯片自主化的關鍵突破口。
我們認為，從性能和成本出發，ARM在服務器和PC端市場替代X86存在可能性。
性能：隨著技術的不斷迭代，現階段CISC與RISC已逐步走向融合；同時ARM架構性能方面不輸于X86，且功耗低、性能設計自由度高、自主化程度強。
成本：在云端采用ARM平臺服務器，可以做到端云同構，大幅節省原先云端x86+邊緣端ARM開發調試成本，使各大企業有充足動力更換服務器端指令架構。
如今ARM憑借性能、成本等優勢，在低端市場實力較強，但Arm發布的Neoverse V1和N2在性能上有很大提升，有望進一步挑戰x86架構。
指令集發展趨勢1：ARM在服務器端有望打破生態壁壘逐步替代X86
在服務器和PC端市場，巨頭開始擁抱Arm生態。
2020年，蘋果新一代Mac book Air發布，使用了基于ARM架構的M1處理器，跑分結果超過Intel i9處理器。華為云、微軟Azure、Google也一直計劃部署ARM服務器。
我們認為：1）短期內，X86架構的生態護城河極為寬闊。ARM架構突破需要一定的積累。2）中長期來看，ARM系若大力投入打造完整的產業生態，打通在服務器端穩定性和生態壁壘，有望占據更多市場份額。
指令集發展趨勢2：RISC-V新型的開源架構
RISC-V被業內寄予厚望，可能挑戰ARM的地位。
從特性來說，RISC-V是一種開源、開放的架構，應用更加靈活，指令簡單，開發成本低于ARM。
在IoT、AI、邊緣計算等新興領域，RISC-V有很強的競爭力，比ARM更有優勢。
RISC-V發展在中國獲得政策支持。
2018年7月，上海將 RISC-V 列入政府扶持對象，為國內首例。
2018年11月8日，中國開放指令生態（RISC-V）聯盟（簡稱 CRVA）成立，中國科學院院士倪光南為理事長，副理事長包括學術界與業界成員，旨在促進產學結合推動RISC發展。
中國企業紛紛入局RISC-V。
平頭哥、芯來科技、兆易創新、華米科技等新創立企業紛紛瞄準RISC-V架構。2019年7月，平頭哥發布玄鐵910，性能超過當時最好的RISC-V處理器，可以應用于智能駕駛等領域。
RISC-V：設計簡單、模塊化、可拓展性強
RISC-V架構具有免費、開源的特征，其不僅允許使用者修改架構相關源代碼，更直接給出基于此的商業授權。
RISC-V具有以下三個基本特征：
1）設計簡單。RISC-V架構指令集文檔的篇幅相對X86和ARM架構大幅減少。2）模塊化。在模塊化的實現方式下，RISC-V便于用戶將各模塊進行組合來滿足不同需求。3）可擴展性。RISC-V支持第三方的擴展，用戶可以擴展自己的指令子集，實現定制化。
RISC-V：借助AIoT和邊緣計算的浪潮，國內外RISC-V生態建設加速推動
指令簡單、可擴展性強的RISC-V架構，適應物聯網、邊緣計算時代靈活性和要求低成本的特點，受到了全球廠商們的關注和使用。
國內外RISC-V生態建設加速推動。
加州大學伯克利分校在2015年成立非盈利組織RISC-V基金會，截止2021年12月已經有來自七十多個國家、超過兩千名成員加入。
國產RISC-V架構相關產品加快商業化進程，平頭哥、華米、兆易創新等企業已發布了RISC-V架構可商用化產品。
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果我們想要選擇一款合適的CPU，那么一定要先搞清楚CPU后綴的含義，不然就容易導致裝機后無法點亮或者白花冤枉錢。今天，小匠就來給大家介紹下Intel與AMD兩家CPU的后綴分別代表什么意思。
Intel：
除去安騰、靈動、特定嵌入式領域等相對非主流的平臺，目前Intel處理器常見的有以下幾種：
定位經濟家用、商用的：賽揚（Celeron）、奔騰（Pentium）
定位入門家用的：酷睿 i3（Core）
定位主流家用的：酷睿 i5（Core）
定位高性能家用的：酷睿 i7（Core）
定位發燒級家用的：酷睿 i9（Core）
定位商用、工作站、服務器的：至強（Xeon）
在此之前，賽揚、奔騰、i3以及至強均為雙重定位產品，既可以滿足常規家用，也可以用于服務器市場。最全能的就是至強系列，從高到低全部都有，但是更低級別的還需要奔騰、賽揚、i3來補充。
接下來就是處理器前綴以及后綴的解釋了。
①無后綴 i5-12400 這種就是標準款 自帶核顯無需顯卡即可亮機 無法超頻
②后綴F i5-12400F 這種就是上面標準款的閹割核顯版 需要搭配獨立顯卡才能亮機 也不支持超頻
③后綴K i5-12600K 這種在搭配Z系列主板的前提下可以超頻 并且自帶核顯
④后綴KS i9-12900KS 這種一般是上述K版本的高頻特別版 特性相同但頻率體質更高
不常見的：
①后綴T i5-12400T 這種代表該處理器功耗、發熱很低 性能一般弱于標準版
②后綴E i5-12500E 這種一般用于專業嵌入式系統
③后綴X i9-10920X 該處理器為旗艦級平臺X299處理器 常規不會使用 性能極強價格高昂
④后綴XE i9-10980XE 該處理器為X的至尊版 性能與價格更高
從最近幾代Intel的處理器來看，后綴是逐漸變少的。像更早的代表低功耗的除了T還有S，而像R（BGA封裝第五代處理器）、C（不鎖倍頻的第五代臺式機處理器）這些都是歷史的眼淚了。
日常使用只要能認識F、K、KF基本就足夠了，常見的基本也就是這幾種以及標準版無后綴的型號。
AMD：
從進入睿龍時代以來，AMD就拋棄了閃龍、羿龍、皓龍、炫龍、FX等系列，目前AMD主流的處理器有以下幾種：
①定位經濟型家用的：速龍（Athlon）、A系列APU
②定位入門家用的：銳龍 R3（Ryzen R3）
③定位主流家用的：銳龍 R5（Ryzen R5）
④定位高性能家用的：銳龍 R7（Ryzen R7）
⑤定位發燒級家用的：銳龍 R9（Ryzen 9）、線程撕裂者（Threadripper）
⑥定位工作站、服務器用的：宵龍（EPYC）
在這幾種中，APU就是目前依然常見的A4、A6、A8、A10、A12處理器，屬于歷史一流的模塊化架構處理器。主打高性能核顯，但是CPU本身性能又十分拉胯。
AMD的線程撕裂者更傾向于商用設計以及渲染等用途，并非游戲，綜合水平遠高于i9系列。
后綴解釋：
①后綴G： R5-5600G 代表自帶核顯的銳龍處理器（俗稱APU） 無需顯卡即可亮機
②無后綴 ：R5-5600 標準的銳龍處理器（無核顯）
③后綴X：R5-5600X 頻率在標準款上提高（無核顯）
④后綴XT：R9-3900XT 頻率在X的基礎上在提高（無核顯）
⑤后準X3D：R7-5800X3D 采用AMD 3D-Vach技術的大緩存版
⑥后綴GE：Athleon 200GE：低功耗自帶核顯版
⑦后綴X：Threadripper 3960X：所有線程撕裂者尾號均為X
⑧后綴WX：Threadripper 2970WX：此為之前的老型號線程撕裂者后綴
對于大部分用戶來說，AMD其實只需要區別下G這個后綴就行，因為這是唯一自帶核顯且是APU的型號（其他不帶G均為無核顯，需要搭配顯卡才能亮機）。
X系列由于都是原型號強化高頻版，所以其實辨識度還好。其他的后綴大多不常見，也不需要太過了解。再就是強化版也不代表很能超頻，其實大多數是廠家的出廠灰燼高頻版。
CPU（Central Processing Unit，中央處理器）是計算機硬件系統的核心部件，負責執行計算機程序中的指令集，進行算術邏輯運算、控制流程、數據處理以及與外部設備通信等任務。它是計算機的大腦，承擔著計算機主要的計算和控制職責。
詳細解讀：
GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器）最初是為了處理計算機圖形學任務而設計的專用處理器，它擁有大量的并行處理單元，擅長進行大規模并行計算，尤其在浮點運算方面表現突出。
詳細解讀：
總結來說，CPU和GPU在計算機系統中扮演著不同的角色，CPU注重通用性和靈活性，是計算機系統中的核心控制元件；而GPU專長于并行計算，尤其在處理大規模重復性任務時有著無可比擬的優勢。隨著技術的發展，兩者之間的界限正在變得模糊，出現了異構計算的趨勢，即CPU和GPU協同工作，共同完成復雜的計算任務。