CPU 和 CUDA 核心是计算机关键硬件，二者在架构、计算、数据处理方面有别，前者擅复杂控制流、串行任务和内存访问，后者在大规模并行、存储和显存访问有优势。
架构和目的
CPU 核心通常具有较高的时钟频率和较大的缓存。CPU 的核心设计目的是为了能够快速处理各种复杂的指令序列。
GPU 中的 CUDA 核心数量通常远远多于 CPU 核心数量。CUDA 核心主要是为了处理高度并行化的计算任务而设计的。
计算能力和任务类型
CPU 核心擅长处理具有复杂控制流和依赖关系的任务。CPU 核心在处理串行任务时表现出色。
CUDA 核心在处理大规模数据并行任务方面具有巨大的优势。在深度学习领域，CUDA 核心更是发挥着关键作用。
数据处理和内存访问
CPU 核心可以直接访问系统的主内存，并且内存访问具有较高的灵活性。不过，CPU 核心的内存访问延迟相对较高。
CUDA 核心在 GPU 内部有自己的存储层次结构，包括寄存器、共享内存和本地内存等。CUDA 核心对显存的访问方式与 CPU 核心对主内存的访问方式有所不同。
功耗和散热
一般单个 CPU 核心功耗较低，但 CPU 常需高时钟频率运行，处理复杂任务时多个核心可能同时高负载，故 CPU 整体功耗不可忽视。为了保证 CPU 的正常运行，需要有效的散热措施。
GPU 的 CUDA 核心空闲时功耗低，进行大规模并行计算时，因数千核心同时工作，功耗急剧上升。所以 GPU 通常配备有大型的散热风扇和散热片，甚至一些高端显卡还采用了液冷技术。
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