來澄清這個問題，個人認為應該從這兩個方面來看：
1. 首先 CPU 和 GPU 是為了不同的計算任務而設計的：
a）CPU 主要為序列指令而最佳化，而 GPU 則是為大規模的並列運算而最佳化。
b）從並列的角度來看，現代的多核 CPU 針對的是指令集並列（ILP）和任務並列（TLP），而 GPU 則是數據並列（DLP）。
c）在同樣面積的芯片之上，CPU 更多的放置了多級緩存（L1/L2/LLC）和指令並列相關的控制部件（亂序執行，分支預測等等），而 GPU 上則更多的是運算單元（整數、浮點的乘加單元，特殊運算單元等等）
d）GPU 往往擁有更大頻寬的 Memory，也就是所謂的視訊記憶體，因此在大吞吐量的套用中也會有很好的效能。
2. 其次 GPU 真正的速度優勢並沒有宣傳中的那麽大，這主要是因為：
a）我們所看到的這些比較中，並沒有很好的利用上 CPU 中的 SIMD 運算部件。（如 Intel 的 SSE）
b）GPU的運算任務無法獨立於CPU而執行，運算任務與數據也必須透過匯流排在GPU與CPU之間傳輸，因此很多工是無法達到理論加速的。
c）具體可以參考這篇 [ISCA'10] Debunking the 100X GPU vs. CPU myth: an evaluation of throughput computing on CPU and GPU http:// citeseerx.ist.psu.edu/v iewdoc/download?doi=10.1.1.170.2755&rep=rep1&type=pdf
題外話：怎樣更好的綜合這兩者的優勢正是未來的發展方向，可能的思路包括可重構可配置的芯片設計，或者直接將兩者整合在一起（如 AMD 的 APU），以及非對稱的多核設計（比如大核配多個小核）
