龙芯中科搞的是最难的，没有几个公司敢搞CPU.

$龙芯中科(SH6880

在设计和开发难度上，CPU和GPU各有其复杂性，但普遍认为CPU的设计难度更高。以下是几点原因：

• 架构复杂性：CPU的结构复杂而精细，包含了大量的缓存结构（如L1、L2、L3缓存）和复杂的控制单元。这些结构使得CPU能够高效地处理各种指令，并保证指令流的连续性。相比之下，GPU的结构则更加简洁明了，拥有较少的缓存层次，但流处理器的数量却远远多于CPU。

• 功能全面性：CPU的功能全面而强大，除了负责浮点整形运算外，还承担着多媒体解码、硬件解码等多种指令集的负载。这使得CPU在处理操作系统、应用软件等需要快速响应实时信息的任务时表现出色。而GPU则以其高效的并行计算能力著称，特别擅长处理图像渲染、深度学习训练、科学计算等大规模数据密集型任务。

• 指令集和生态：CPU设计不仅要考虑硬件层面，还要构建与其配套的软件生态，包括编译器、操作系统等，这是一个庞大的工程，需要产业链的配合。而GPU设计相对简单些，主要确定一个架构堆运算单元和加大显存位宽以及提升频率就可以，其性能提升的瓶颈主要在工艺制程上。

• 控制逻辑：CPU微架构的设计是面向指令执行高效率而设计的，需要实现程序分支预测、推测执行、多重嵌套分支执行，并行执行时候的指令相关性和数据相关性，多核协同处理时候的数据一致性等复杂逻辑。而GPU的微架构是面向适合于矩阵类型的数值计算而设计的，大量重复设计的计算单元，这类计算可以分成众多独立的数值计算——大量数值运算的线程，而且数据之间没有像程序执行的那种逻辑关联性。

• 技术含量：CPU的技术含量被认为是最高的，因为它处理整个计算机的所有指令，而GPU某种意义上与DMA类似，都是CPU的二级专有芯片且不是必须的。

综上所述，虽然GPU在并行处理和特定计算任务上具有优势，但从架构设计、功能全面性、指令集和生态构建以及控制逻辑的复杂性来看，CPU的设计和开发难度被普遍认为更高。

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