CPU (Central Processing Unit) लाई प्रायः computer को “brain” भनिन्छ। यसमा थोरै तर शक्तिशाली cores हुन्छन् जसले general-purpose, sequential task हरु efficient रूपमा handle गर्छन्। CPU ले operating system functions, application logic, र complex instructions लाई एक–एक गरेर (वा multithreading मार्फत सानो समूहमा) execute गर्छ। यसकारण CPU low-latency, branching-heavy workload (जस्तै OS kernel चलाउने, I/O handle गर्ने, single-threaded program चलाउने) मा धेरै उपयुक्त हुन्छ। CPU cores सामान्यतया 3–5 GHz सम्मको high clock speed र L1/L2/L3 cache सहित आउँछन् जसले memory access समय घटाउँछ। आधुनिक CPU हरुले hyper-threading, out-of-order execution जस्ता techniques प्रयोग गरेर multitasking सम्भव बनाउँछन्, तर मूलतः तिनीहरू complex control flow र precision मा माहिर हुन्छन्।
GPU (Graphics Processing Unit) भने hundreds to thousands cores भएको specialized processor हो। मूल रूपमा graphics rendering को लागि बनाइए पनि, आज GPU हरु parallel processing मा अद्वितीय छन्। GPU ले ठूला repetitive task हरुलाई टुक्र्याएर एउटै समयमा हजारौं core मा process गर्छ। उदाहरणका लागि, image rendering वा large matrix multiplication GPU ले धेरै छिटो गर्छ। GPU मा VRAM (Video RAM) जस्तो high-bandwidth memory हुन्छ जसले massive dataset लाई छिटो cores मा पुर्याउँछ। यसकारण GPU high-throughput workload (जस्तै 3D graphics, video encoding, AI/ML model training, scientific simulation) मा CPU भन्दा धेरै शक्तिशाली हुन्छ। तर single-thread performance र branching-heavy काममा GPU CPU भन्दा कमजोर हुन्छ।
Architecture फरक: CPU मा थोरै बलिया cores हुन्छन् जसले wide instruction set support गर्छन्, जबकि GPU मा धेरै साना cores हुन्छन् जसले एउटै प्रकारको instruction लाई धेरै data मा apply गर्छन्। CPU ले serial execution र complex branching efficiently गर्छ भने GPU ले SIMD parallel execution प्रयोग गर्छ। CPU cache-based low-latency मा focus गर्छ भने GPU large VRAM र high-bandwidth मा।
Performance फरक: CPU को strength single-thread speed र कम latency हो, GPU को strength massive parallel throughput हो। CPU system management, database query, OS scheduling जस्ता branching र diverse काममा उपयुक्त हुन्छ। GPU AI training, 3D rendering, crypto mining, video processing जस्ता heavy parallel काममा उपयुक्त हुन्छ।
Power र Cost: GPU हरु धेरै watt consume गर्छन् (hundreds of watts) र महँगो पनि हुन्छन् (AI GPU हरु हजारौं–दसौं हजार $ सम्म) जबकि CPU तुलनात्मक रूपमा energy-efficient र affordable हुन्छन्।
Future trend: आधुनिक processor हरु CPU र GPU लाई integrate गर्ने दिशामा बढिरहेका छन् (जस्तै Intel Iris Xe, AMD APU)। CPUs मा neural accelerators थपिँदैछन् भने GPUs मा tensor cores, ray-tracing cores जस्ता specialized units। Cloud computing र AI acceleration मा CPU-GPU को fusion अझै बढ्दै जानेछ।
Conclusion: CPU र GPU प्रतिस्पर्धी होइनन्, complementary हुन्। CPU ले system र complex logic संभाल्छ भने GPU ले data-parallel computation accelerate गर्छ। दुवै processor मिलेर modern computer लाई versatile र powerful बनाउँछन्।