一、架构设计：全能教授 vs 流水线工人

CPU如同拥有超高智商的大学教授，擅长多线程复杂运算。其架构包含控制单元、缓存和少量高性能核心，能快速切换任务处理办公软件、系统调度等综合需求。而GPU更像流水线上的万名技术工人，采用SIMD（单指令多数据流）架构，数千个流处理器专注图形渲染、矩阵运算等重复性工作，这正是AI训练效率飙升的奥秘。

二、任务处理：交响乐指挥 vs 万人团体操

当你启动《赛博朋克2077》时，CPU需要像交响乐指挥家般协调游戏逻辑、物理引擎、NPC行为等数十项任务。反观GPU则像万人团体操方阵，同步处理数百万个像素的光影计算。这种差异在2025年火爆的8K全景VR游戏中尤为明显：CPU决定场景切换是否卡顿，GPU则负责让每根发丝都呈现电影级质感。

三、核心战争：精英小队 vs 人海战术

旗舰级CPU通常配备24核32线程，每个核心都能独立处理复杂指令，如同特种兵小队执行斩首行动。GPU则走人海战术路线，RTX 5090的16384个CUDA核心如同民兵军团，虽单兵作战能力弱，但集体处理4K视频渲染时能瞬间完成色彩填充、抗锯齿等重复劳动。