CPU와 GPU가 매우 다른 이유는 각각 서로 다른 두 가지 애플리케이션 시나리오를 대상으로 하는 설계 목표 때문입니다. CPU는 다양한 데이터 유형을 처리하기 위해 강력한 다기능성이 필요합니다. 동시에 논리적 판단이 필요하며 많은 수의 분기 점프 및 인터럽트 처리가 필요합니다. 이 모든 것이 CPU의 내부 구조를 극도로 복잡하게 만듭니다. GPU는 유형이 고도로 통합되고 서로 종속되지 않으며 중단할 필요가 없는 순수한 컴퓨팅 환경을 갖춘 대규모 데이터에 직면합니다.

GPU는 많은 수의 컴퓨팅 유닛과 매우 긴 파이프라인을 사용하지만 제어 로직이 매우 간단하고 캐시가 생략되어 있습니다. CPU는 캐시에서 많은 공간을 차지할 뿐만 아니라 복잡한 제어 로직과 많은 최적화 회로를 가지고 있습니다. 이에 비해 컴퓨팅 성능은 CPU의 작은 부분에 불과합니다.

그래서 논리 제어나 일반적인 형태의 데이터 연산에 능숙한 CPU와 달리, GPU는 비밀번호 크래킹 등에 꼭 필요한 대규모 동시 계산에 능숙합니다. 따라서 이미지 처리 외에도 GPU가 계산에 점점 더 많이 참여하고 있습니다.

사토시 나카모토는 이러한 채굴을 위한 코딩 계산이 수많은 독립적인 빠른 계산의 축적이 되기를 바라며, 이를 통해 서로 다른 채굴자들이 채굴한 양이 계산 능력에 따라 균등하게 공유되도록 할 수 있기를 바랍니다. 가장 강력한 사람들이 모든 광산을 차지합니다. 이러한 유형의 계산은 일반적으로 GPU와 같은 대규모 병렬 프로세서를 사용한 처리에 매우 적합합니다.

참고 자료: /question/21231074/answer/17598768