电竞显卡是什么意思在电竞玩家看来，显卡GPU是绝对不能完全取代CPU的最大原因

GPU的单核性能实在太烂了GPU的优势是大规模并行运算。打个比方，一道解析几何的高考题，cpu单核要算1秒，GPU单核就要20秒。但是假设现在有1024道题，GPU假设是960，那么同时做1024道题，20秒全部搞定，cpu假设是epyc32核，一次性只有32题，那么就要分32批来做，也就是需要32秒才能做完。但是单独拎一道题出来，cpu只要一秒。牙膏厂曾经在宣传7350k时说过单核性能重要，虽然那句话确实活该被喷，但是相比gpu来说，cpu确实单核性能更重要。毕竟大多数负载都是在做一两道题而只有图形需要一次性几千道题。当然，GPU也不是不能跑某些看上去的一道题，比如压制视频，看上去确实是一道题，但是GPU可以把画面分割开处理，化一道题为上千上万道题做。但是有时候一道题各个部分之间过程是要互相使用的，拆分后容易做错，这也是为什么目前GPU硬编码视频画质烂的跟个友善度一样的原因。IntelCPU从8086发展到现在的i7，40多年来一直保持着软件的向下兼容性，这才使所有的现存软件都能免费享受到CPU升级带来的性能提升，才能被市场所接受。你要出一个不向下兼容的CPU比如itanium，结局只能是被市场淘汰。GPU单核单线程的性能远远低于CPU，要获得GPU带来的性能提升，就必须把程序优化成并行计算，这不但是指令集的不兼容了，连算法都不兼容了。这世界上99.99%的程序都是以单线程为主，都需要要用并行算法重写才能发挥GPU的性能，然而90%的程序无法利用并行算法，剩余10%的程序改写成本也是极高。所以这世界上有多少软件用上了opencl/cuda？大部分连CPU多核都没完全利用上了。设计架构不同导致CPU擅长串行计算，GPU擅长并行计算。（应知友建议，将“线性/非线性计算”改为“串行/并行计算”）

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