CPU（中央处理单元）与GPU（图形处理单元）协同工作，以增加应用程序中的数据吞吐量和并发计算数量，GPU较初设计用于为计算机图形和视频游戏机创建图像，但自2010年初以来，GPU也可用于加速涉及海量数据的计算。
CPU永远无法被GPU完全取代：GPU通过允许应用程序中的重复计算并行运行而主程序继续在CPU上运行来补充CPU架构，CPU可以被认为是整个系统的任务主管，协调范围广泛的通用计算任务，而GPU执行范围更小的更专业的任务（通常是数学），与CPU相比，GPU可以利用并行的强大功能在相同的时间内完成更多的工作，CPU和GPU架构之间的主要区别在于：。
1，CPU旨在快速处理各种任务（以CPU时钟速度衡量），但在可运行的任务的并发性方面受到限制，GPU旨在同时快速渲染高分辨率图像和视频。
2，由于GPU可以对多组数据进行并行运算，因此它们也常用于机器学习和科学计算等非图形任务，GPU设计有数千个同时运行的处理器内核，可实现大规模并行处理，其中每个内核都专注于进行高效计算，由于大规模并行性，GPU处理数据的速度比CPU快几个数量级，但GPU的通用性不如CPU，CPU具有庞大而广泛的指令集，可以管理计算机的每个输入和输出，这是GPU无法做到的。
在服务器环境中，可能有24到48个非常快的CPU内核，向同一台服务器添加4到8个GPU可以提供多达40，000个额外的内核，虽然单个CPU内核比单个GPU内核更快（以CPU时钟速度衡量）和更智能（以可用指令集衡量），但GPU内核的绝对数量和它们提供的大量并行性不仅仅是单一的-核心时钟速度差异和有限的指令集。
3，GPU较适合重复性和高度并行的计算任务，除了视频渲染之外，GPU在机器学习，金融模拟和风险建模以及许多其他类型的科学计算方面也表现出色，虽然在过去几年中，GPU用于挖掘比特币或以太坊等加密货币，但GPU通常不再大规模使用，取而代之的是现场可编程网格阵列(FPGA)等专用硬件，然后是专用集成电路(ASIC)，以上就是cpu与gpu的区别。
高宽带云服务器是大100Mbps的带宽都可以称之为大带宽，它能将正常运行时间提高到99.999%，并将DDOS缓解技术添加到安全武器库中，典型用途包括高流量网站，流式A/V，文件托管，游戏服务器，IP语音和批量数据传输，那么高宽带云服务器有何优势呢。
1，更多的访问流量。
建过很多网站的经验丰富的站长都知道，网络带宽会影响网站速度和在线用户数量，有很多行业对云服务器的网络带宽有特定要求，包括在线游戏和视频流媒体，通过直接连接高宽带云服务器可以允许部署额外的功能以及更多的网站访问者在线，如果能及时发现网络攻击，我们的网站不会立即下线。
2，更高的可扩展性。
对网站资源的需求会随着访问量的增加而上升，除了带宽升级之外，许多数据中心还提供内存和硬盘扩展等硬件升级，对于关键任务，企业可能需要一些定制，例如RAID支持或负载平衡和分布式计算架构，使用高宽带云服务器，无需定期迁移网站，即可保证网站的长期发展。
