GPU的運算速度取決於僱了多少小學生，CPU的運算速度取決於請了多麼厲害的教授。教授處理複雜任務的能力是碾壓小學生的，但是對於沒那麼複雜的任務，還是頂不住人多。當然現在的GPU也能做一些稍微複雜的工作了，相當於升級成初中生高中生的水平。但還需要CPU來把數據喂到嘴邊才能開始幹活，究竟還是靠CPU來管的。
GPU的適用場景：
（1）計算密集型的程序。所謂計算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分運行時間花在了寄存器運算上，寄存器的速度和處理器的速度相當，從寄存器讀寫數據幾乎沒有延時。可以做一下對比，讀內存的延遲大概是幾百個時鐘週期；讀硬盤的速度就不說了，即便是SSD, 也實在是太慢了。
（2）易於並行的程序。GPU其實是一種SIMD(Single Instruction Multiple Data)架構， 他有成百上千個核，每一個核在同一時間最好能做同樣的事情。