因?yàn)镃PU有大量的緩存和復(fù)雜的邏輯控制單元，因此它非常擅長邏輯控制、串行的運(yùn)算。相比較而言，GPU因?yàn)橛写罅康乃阈g(shù)運(yùn)算單元，因此可以同時(shí)執(zhí)行大量的計(jì)算工作，它所擅長的是大規(guī)模的并發(fā)計(jì)算， 計(jì)算量大但是沒有什么技術(shù)含量，而且要重復(fù)很多次。這樣一說，我們利用GPU來提高程序運(yùn)算速度的方法就顯而易見了。使用CPU來做復(fù)雜的邏輯控制，用GPU來做簡單但是量大的算術(shù)運(yùn)算，就能夠大大地提高程序的運(yùn)行速度。

CPU有強(qiáng)大的算術(shù)運(yùn)算單 元，可以在很少的時(shí)鐘周期內(nèi)完成算術(shù)計(jì)算。同時(shí)，有很大的緩存可以保存很多數(shù)據(jù)在里面。此外，還有復(fù)雜的邏輯控制單元，當(dāng)程序有多個(gè)分支的時(shí)候， 通過提供分支預(yù)測的能力來降低延了時(shí)。GPU是基于大的吞吐量設(shè)計(jì)，有很多的算術(shù)運(yùn)算單元和很少的緩存。同時(shí)GPU支持大量的線程同時(shí)運(yùn)行，如果他們需要訪問同一個(gè)數(shù)據(jù)，緩存會(huì)合并這些訪問，自然會(huì)帶來延了時(shí)的問題。盡管有延了時(shí)，但是因?yàn)槠渌阈g(shù)運(yùn)算單元的數(shù)量龐大，因此能夠達(dá)到一個(gè)非常大的吞吐量的效果。

CPU控制技術(shù)的主要形式，選擇控制。集中處理模式的操作，是建立在具體程序指令的基礎(chǔ)上實(shí)施，以此滿足計(jì)算機(jī)使用者的需求，CPU 在操作過程中可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇，滿足用戶的數(shù)據(jù)流程需求。 指令控制技術(shù)發(fā)揮的重要作用。根據(jù)用戶的需求來擬定運(yùn)算方式，使數(shù)據(jù)指令動(dòng)作的有序制定得到良好維持。CPU在執(zhí)行當(dāng)中，程序各指令的實(shí)施是按照順利完成，只有使其遵循一定順序，才能保證計(jì)算機(jī)使用效果。CPU 主要是展開數(shù)據(jù)集自動(dòng)化處理，其 是實(shí)現(xiàn)集中控制的關(guān)鍵，其核心就是指令控制操作。

用戶態(tài)的CPU，只允許執(zhí)行指令集中的部分指令。一般而言，IO相關(guān)和把內(nèi)存保護(hù)相關(guān)的所有執(zhí)行在用戶態(tài)下都是被禁止的，此外其它一些特權(quán)指令也是被禁止的，比如用戶態(tài)下不能將PSW的模式設(shè)置控制位設(shè)置成內(nèi)核態(tài)。

控制器之所以知道數(shù)據(jù)放哪里、做什么運(yùn)算(比如是做加法還是邏輯運(yùn)算?)都是由指令告訴控制器的，每個(gè)指令對(duì)應(yīng)一個(gè)基本操作，比如加法運(yùn)算對(duì)應(yīng)一個(gè)指令。例如，將兩個(gè)MDR寄存器(保存了來自內(nèi)存的兩個(gè)數(shù)據(jù))中的值拷貝到ALU中，然后根據(jù)的操作指令執(zhí)行加法運(yùn)算，將運(yùn)算結(jié)果拷貝會(huì)一個(gè)MDR寄存器中，后寫入到內(nèi)存。