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机器视觉(AOI)之CPU和GPU

 CPU 跟 GPU 的差别主要在哪里呢? 它们的差别主要可以在两个方面去对比,第一个叫性能,第二个叫做吞吐量。 

低延时性就是当你的性能越好,你处理分析的效率越高,相当于你的延时性就越低

吞吐量的意思就是你同时能够处理的数据量。 

CPU 它是一个高性能,就是超低延时性的,他能够快速的去做复杂运算,并且能达到一个很好的性能要求。

GPU是以一个叫做运算单元为格式的,所以他的优点不在于低延时性,因为他确实不善于做复杂运算,他每一个处理器都非常的小,相对来说会很弱,但是它可以让它所有的弱处理器,同时去做处理,那相当于他就能够同时处理大量的数据,那这个就意味着它的吞吐量非常大,所以 CPU重视的是性能,GPU重视的是吞吐量。

所以大部分时候,GPU 他会跟另外一个词语联系在一起,叫做并行计算,意思就是它可以同时做大量的线程运算,为什么图像会特别适合用 GPU 运算呢?这是因为 GPU 它最开始的设计就是叫做图形处理单元,它的意思就是我可以把每一个像素,分割为一个线程去运算,每一个像素只做一些简单的运算,这个就是最开始图形处理器出现的原理。 
它要做图形渲染的时候,要计算的是每一个像素的变换。所以每一个像素变换的计算量是很小很小的,可能就是一个公式的计算,计算量很少,可以放在一个简单的计算单元里面去做计算。


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