CPU|GPU程序执行流程
1、CPU基于低延时设计，由运算器（ALU，Arithmetic and Logic Unit 算术逻辑单元）和控制器 （CU，Control Unit），以及若干个寄存器和高速缓冲存储器组成，功能模块较多，擅长逻辑控制，串行运算。
2、GPU基于大吞吐量设计，拥有更多的ALU用于数据处理，适合对密集数据进行并行处理，擅长大规模并发计算，因此GPU也被应用于AI训练等需要大规模并发计算场景。
CPU和GPU在并行处理的优化方向
CPU:目标在于减少memory latency（CPU|GPU在memory获取数据所需要的时间）
GPU:目标在于提高throughput(吞吐率)
CPU:
适合复杂逻辑的运算
优化方向在于减少memory latency （内存延迟）
相关的技术有,cache hierarchy, pre-fetch, branch-prediction,multi-threading
不同于GPU,CPU硬件上有复杂的分支预测器去实现branch-prediction
由于CPU经常处理复杂的逻辑,过大的增大core的数量并不能很好的提高throughput
GPU:
适合简单单一的大规模运算。比如说科学计算,图像处理,深度学习等等
优化方向在于提高throughput （吞吐率）
相关的技术有,multi-threading（多线程）,warp schedular（warp 调度）
不同于CPU,GPU硬件上有复杂的warp schedular去实现多线程的multi-threading
由于GPU经常处理大规模运算,所以在throughput很高的情况下,GPU内部的memory latency上带来的性能损失不是那么明显
然而CPU和GPU间通信时所产生的memory latency需要重视
