CPU、GPU、内存、显存之间的关系

🖥️ 计算机核心硬件关系

1️⃣ CPU（中央处理器）

  • 作用：通用计算（操作系统、程序运行、逻辑控制）

  • 和内存关系：

    • 需要数据时 → 向 内存（RAM）取数据
    • 计算完成 → 再写回内存

  • 局限：并行能力弱，不适合大规模矩阵计算（比如深度学习）。

2️⃣ 内存（RAM）

  • 作用：临时存储程序运行时的数据

  • 特征：

    • 容量大（几 GB ～ 几十 GB）
    • 速度比硬盘快，但比 CPU/GPU 缓存慢

  • 关系：

    • CPU 和 GPU 都要从 内存里取数据
    • 相当于一个“工作台”，越大越能同时放更多东西。
3️⃣ GPU（图形处理器）

  • 作用：擅长并行计算（图形渲染、AI 训练/推理）

  • 和内存关系：

    • 需要数据时，通常要从 内存复制数据到显存，才能计算

  • 特点：

    • 核心数多（上千个），擅长矩阵运算
    • 适合深度学习、图像识别
4️⃣ 显存（VRAM）

  • 作用：GPU 的“专用内存”

  • 特征：

    • 容量比内存小（常见 4GB ～ 24GB）
    • 速度比普通内存快很多（带宽大）

  • 关系：

    • GPU 计算前，要把数据从 RAM 传到 VRAM
    • 模型和中间结果都要放在 VRAM，显存不够就会报错（Out of Memory, OOM）
🔄 数据流关系总结
硬盘（SSD/HDD）
   ↓   （加载程序/数据）
内存（RAM）
   ↓   （CPU 取数据）
CPU（逻辑控制/通用计算）

或：
内存（RAM）
   ↓   （复制到显存 VRAM）
显存（VRAM）
   ↓
GPU（并行计算）

📌 总结一句话

  • CPU：大脑，做通用计算，和内存直接交互
  • 内存（RAM）：工作台，存运行时数据，CPU/GPU都要用
  • GPU：计算工厂，擅长并行运算，需要数据放进显存
  • 显存（VRAM）：GPU的专属小工作台，存放模型和图像数据