在科学计算、工程、数据分析和机器学习等领域，矩阵运算是不可或缺的核心操作。随着计算需求的不断增长，选择合适的处理器成为了提升性能的关键。本文将深入探讨CPU（中央处理单元）和GPU（图形处理单元）在矩阵运算中的表现、差异以及如何协同工作。
CPU：通用计算的基石
CPU，作为计算机的大脑，设计之初就是为了处理广泛的任务，包括复杂的控制逻辑和不同的数据类型。在矩阵运算方面，CPU的特点如下：
通用性：CPU是通用处理器，能够执行各种类型的计算任务。
核心数量：通常，CPU拥有较少的核心（如4、8或16个），但每个核心都具有较高的时钟频率和复杂的控制单元。
缓存：CPU具有多级缓存（L1、L2、L3），可以快速访问最近使用过的数据。
功耗：CPU的功耗相对较低，适合长时间运行的通用任务。
内存访问：CPU通常具有较慢的内存访问速度，因为它们需要通过内存总线访问系统内存。
GPU：并行计算的先锋
GPU最初设计用于处理图形和图像相关的计算任务，特别是3D渲染。然而，由于其高度并行的架构，GPU在矩阵运算和其他并行计算任务中表现出色。GPU的特点如下：
并行处理能力：GPU拥有数百甚至数千个核心，能够同时执行大量计算任务。
内存带宽：GPU通常具有高内存带宽，可以快速访问和处理大量数据。
专用用途：GPU针对图形和并行计算进行了优化，但在执行非并行任务时可能不如CPU高效。
功耗：GPU的功耗通常较高，因为它们需要处