在计算中，处理器通常是指中央处理单元（CPU）。CPU是无处不在的处理器，但它并不是数据中心唯一可用的处理单元。GPU和DPU可以管理日益复杂的处理负载和计算任务。

这三个处理单元都支持复杂的计算，但每个处理单元都适用于不同的任务或工作负载。通过在数据中心中使用多种类型的处理单元，你可以让所有单元相互支持，并进一步加快大型或复杂的任务。

什么是中央处理器？

中央处理器通常被描述为计算机的大脑和主处理器。CPU使用逻辑电路来解释、处理和执行从操作系统、程序或各种计算机组件发送给它的指令和命令。

中央处理器是系统操作的组成部分。它执行一切操作，从基本算术和逻辑到I/O操作。它还处理向显卡等专用硬件发送指令和数据。

在计算机历史的早期，CPU通常只有一个处理核心。现在，中央处理器可以包含多个内核来同时执行很多指令，这提高了整个数据中心的整体系统性能和速度。

什么是GPU？

图形处理单元（GPU）最初是为了补充CPU而设计。这两个单元有多种相似之处：它们都是可以处理数据的关键计算引擎，但GPU专门加速图形渲染。

虽然CPU可以向显卡发送指令，但它们一次只能处理几个软件线程。多个处理核心非常适合串行处理（执行各种工作负载或系列任务-通过专注于快速完成单个任务），但图像渲染很复杂。GPU包含的内核比CPU多得多，这使得它能够一次处理数千次操作，而不仅仅是少数操作。

这项工作分解了复杂的图形渲染任务，这些任务涉及同时、一致和高速地操作计算机图形和图像处理。例如，GPU可以加速光线追踪、碰撞映射、照明计算和平滑解码等密集任务，以渲染动画或视频并将其输出到显示器。

GPU执行并行操作，而不是串行操作。虽然GPU旨在处理计算机图形，但其并行处理架构使其明显适合其他复杂的工作负载，例如超级计算、人工智能、机器学习（ML）、数据库计算和大数据分析。

GPU有效处理复杂数学运算的能力使它能够提高数据中心应用程序的性能，并大大加快数据中心工作负载。GPU可以支持大数据和科学计算场景，简化容器编排和处理工作，在比CPU更短的时间内。

什么是GPU？

图形处理单元（GPU）最初是为了补充CPU而设计。这两个单元有多种相似之处：它们都是可以处理数据的关键计算引擎，但GPU专门加速图形渲染。

虽然CPU可以向显卡发送指令，但它们一次只能处理几个软件线程。多个处理核心非常适合串行处理（执行各种工作负载或系列任务-通过专注于快速完成单个任务），但图像渲染很复杂。GPU包含的内核比CPU多得多，这使得它能够一次处理数千次操作，而不仅仅是少数操作。

这项工作分解了复杂的图形渲染任务，这些任务涉及同时、一致和高速地操作计算机图形和图像处理。例如，GPU可以加速光线追踪、碰撞映射、照明计算和平滑解码等密集任务，以渲染动画或视频并将其输出到显示器。

GPU执行并行操作，而不是串行操作。虽然GPU旨在处理计算机图形，但其并行处理架构使其明显适合其他复杂的工作负载，例如超级计算、人工智能、机器学习（ML）、数据库计算和大数据分析。

GPU有效处理复杂数学运算的能力使它能够提高数据中心应用程序的性能，并大大加快数据中心工作负载。GPU可以支持大数据和科学计算场景，简化容器编排和处理工作，在比CPU更短的时间内。