「速度」二字其实就暴露了业余身份。但是业余没啥，术业有专攻。
如果只是填充几个字节，论速度很可能是CPU快。
但是如果是填充几十MB几GB这种量级，GPU快的可能性很大。
这里的「快」，指从开始写出第一个数据，到全部数据写入目标存储的时间。
造成这种差异的主要原因在于，通常CPU所使用的DDR，是按照高稳定、低迟延、低带宽设计的。现代CPU虽然有的时候也用来进行大数据的处理，但是更多时候是用于控制。单命令处理的数据量相对较小，因此不需要很高的带宽，但是要低延迟。
打个比方的话，就好像家里客厅到卧室的过道，不宽，但是距离短。
而GPU的应用场景主要是大量数据的相对简单的处理，而且是高并行处理。所以与GPU配对使用的GDDR，是按照高带宽、高延迟、相对低稳定性来设计的。
打个比方的话，就好像连接家和学校的马路。路宽，但是路远。
所以，如果只是写少量数据，那么这个时候延迟起绝对作用，延迟低的胜出，也就是CPU+DDR胜出。
但是如果要写大量数据，那么这个时候路宽的可以开大卡车，但是路窄的只能走人。延迟就不再是决定性因素，带宽变为瓶颈。从而GPU+GDDR胜出。
目前，桌面级别的CPU和内存的带宽，在小几十GB/s，这个量级。而GPU和显存之间的带宽，在几百GB/s这个量级。两者之间差不多有将近10倍的差别。
不过GPU为了支持并行，对于显存的分页以及对齐等等有诸多要求。如写出数据时不能很好满足这个要求，性能会飞速降低，以至于只有原本的1/10左右，都是可能的。
