GPU是替代不了CPU的，同样，CPU也替代不了GPU。如果形象点理解，GPU就像一群蚂蚁，这些蚂蚁都做着同样的事，而CPU就像一只猴子，这只猴子做着各种不同的事。从根本上说CPU和GPU它们的目的不同，且有不同侧重点，也有着不同的性能特性，在某些工作中CPU执行得更快，另一工作中或许GPU能更好。

当你需要对大量数据做同样的事情时，GPU更合适，当你需要对同一数据做很多事情时，CPU正好。然而在实际应用中，后一种情形更多，也就是CPU更为灵活能胜任更多的任务。GPU能做什么？关于图形方面的以及大型矩阵运算，如机器学习算法、挖矿、暴力破解密码等，GPU会有所帮助。

目前主流桌面CPU晶体管都是十亿以下，和顶级GPU相差十倍以上，但它需要更大的指令集，更复杂的ALU(算术逻辑单元)，更好的分支预测，更好的虚拟化架构、更低的延迟等等。

另外，像我们的操作系统Windows，它是为x86处理器编写的，它需要做的任务执行的进程，在CPU上肯定更为高效，你想每个线程的任务并不相同，基本上难以并行化，完全发挥不了GPU的长处。

那么，可以预见在未来，随着CPU进一步强化处理数据块的能力，我们将看到CPU和GPU架构之间的融合，而且随着制造技术的进步和芯片的缩小，GPU也可以承担更复杂的指令。