GPU(图形处理单元)和CPU(中央处理单元)是计算机系统中的两种不同类型的处理器，它们具有不同的设计和用途。

　　1. CPU（中央处理单元）：

　　用途： CPU 主要设计用于通用目的的计算，执行各种任务，包括操作系统运行、应用程序执行、数据处理等。

　　架构： CPU 架构较为通用，适用于执行单个线程的复杂任务。它们通常具有多个核心，每个核心能够执行一个线程。

　　特点： CPU 更适用于串行任务和对于每个任务都需要高度控制流的应用程序。它在处理复杂、多变的任务时表现较好。

　　2. GPU（图形处理单元）：

　　用途： GPU 最初设计用于图形渲染和处理，但随着时间的推移，发现它们在并行计算任务中的性能也非常出色。现代的GPU被广泛用于科学计算、深度学习、数据处理等并行计算任务。

　　架构： GPU 架构更加并行，具有大量的小型处理单元(CUDA核心或流处理器)，每个处理单元能够独立执行任务。

　　特点： GPU 更适用于并行任务，例如图形渲染、科学计算和深度学习。它们能够同时处理大量的数据并执行多个任务，因此在某些应用中可以显著提高性能。

　　主要区别：

　　任务适用性： CPU 适用于通用计算任务，而 GPU 更适用于并行计算任务，尤其是在大规模数据并行处理方面表现出色。

　　架构设计： CPU 具有较为通用的架构，每个核心较为强大，适用于执行各种任务。GPU 具有大量的小型处理单元，适用于同时处理大量简单的任务。

　　性能差异： 在某些并行计算任务中，GPU 的性能可以显著超过 CPU。然而，对于某些需要高度控制流的任务，CPU 仍然可能更为合适。

　　在服务器环境中，通常会同时使用CPU和GPU，以便充分发挥它们在不同类型任务上的优势。例如，GPU在深度学习训练中的应用相当广泛，而CPU则仍然负责一般性的计算任务。