内核在多核上运行速度很快，但在GPU上运行速度相对较慢
答
在适宜的顺序从最适合最适合：
- 的GPU只能加速SIMD类型的工作负载，所以他们是任务并行操作没有好（如使-jN）。
- 与CPU相比，GPU没有太多缓存，它们的原子操作相对较慢;所以它们远不如使用基于指针的结构（如树）的CPU。
- 诸如图像处理或计算机视觉等工作负载处于灰色区域，GPU优势（纹理映射硬件，更多内核）可能会因CPU优势（更好的SIMD整数支持，更高的时钟速率）而被抵消。如果实际的处理是以浮点的方式完成的，那么对GPU来说可能是一个冲洗或轻微的优势;如果处理是以整数形式完成的，并且可以映射到SSE2指令，则CPU将粉碎GPU。
GPU擅长使用大量单精度浮点数据并行工作负载。
任何卸载到GPU的工作负载也会导致数据传输成本。
答
英特尔的一些人做了一些研究，他们在现代多核CPU和GPU上比较了科学计算。也许你觉得很有趣。第5页的图1显示了结果。
Lee等人，“揭穿100X GPU与CPU误区二：吞吐量计算的CPU和GPU的评价”： http://www.hwsw.hu/kepek/hirek/2010/06/p451-lee.pdf
是的，我知道指针跟踪算法具有空间局部性的问题，而且GPU的有较小的缓存。但GPU可以通过硬件多线程来隐藏长时间的内存延迟。就浮点性能而言，GPU是优越的，基于整数的计算在多核上更胜一筹。那么我们可以说，基于整数计算的指针追踪算法在GPU上运行速度慢于Multicores的几率？ – nurabha 2011-12-16 12:47:15