CPU、GPU和APU编辑本段回目录
一台电脑通常都是由很多不同功能的零部件组成的，那么有没有谁是最重要的？是被冠以“中央处理器”名号的CPU？或者是近年来势头正盛的GPU显卡？还是别的什么？民间流传的“唯CPU论”、“唯GPU论”两种说法究竟孰是孰非？
曾经有那么一段时间，CPU处理器的地位被有意无意地抬得相当高，甚至有太多人直接把它看作了电脑的代名词，将其等级标准直接与电脑的整体水平挂钩。2003年，Intel推出了迅驰笔记本平台，翩翩起舞的“小蝴蝶”让很多人第一次意识到电脑里并不只有CPU处理器，还有主板，还有显卡。经过几代的发展，平台化概念在大量用户心目中扎了根，不过莫名其妙的是，Intel又完全抛弃了迅驰概念，对于新平台的推广又回到了单独强调CPU、基本无视其他组件的老路上，CPU中心论再次甚嚣尘上。
与此同时，GPU中心论也冒了出来。GPU显卡的历史要比CPU处理器短得多，但进化速度却要快得多。短短几年的时间，GPU显卡在晶体管集成规模、芯片面积、计算性能等各个关键层面上都远远甩开了CPU处理器，就连制造工艺都赶了上来。在无法获得CPU处理器技术的情况下，NVIDIA利用CUDA、PhysX、3D Vision等自家私有技术把自己主营的GPU捧上了天，颇有取代CPU成为计算机灵魂的架势。
但是很显然，无论CPU还是GPU其实都只是计算机的一部分，二者谁也离不开谁，谁也不能代替谁。它们各有自己专注的技术领域和应用范围，是相辅相成的关系。CPU一般擅长处理不规则的数据结构和不可预测的存取模式，以及递归算法、分支密集型代码和单线程程序，通常要涉及复杂的指令调度、循环、分支、逻辑判断、执行等步骤。GPU则正好相反，擅于处理规则的数据结构和可预测的存取模式，具体应用包括光影处理、3D 坐标变换、科学计算等等。换句话说，CPU的长项是整数计算，GPU的优势则是浮点计算。对于整机性能而言，CPU和GPU都是性能的保障，合理的搭配才是重中之重，才能给用户带来最强的综合性能。这也符合“两手都要抓、两手都要硬”的客观规律。
就这样，在芯片业三巨头中，Intel依仗CPU，NVIDIA看重GPU，唯有AMD强调两手都要硬，推出了融合CPU和GPU的APU。作为业界唯一一家同时拥有处理器、芯片组和显卡三种核心组件的厂商，AMD多年来一直在卓有成效地强化推广平台化理念，并且逐渐把3A平台演化成了真正融合的Fusion APU。事实上，CPU与GPU未来的演进方向是就相互取长补短、走向融合，AMD APU的诞生与发展恰恰很好地印证了这样的趋势。
Intel的近两代处理器产品也集成了图形核心并加上了智能的名号，但说白了仅仅是CPU、GPU的简单整合，其发展思路更像是在CPU内整合GPU，偏重CPU而轻GPU。相比之下，AMD APU是基于融聚理念打造的全新处理器类型，不但把多核心处理器和独显级别图形核心融合到了同一颗芯片内，均衡配备CPU和GPU性能，糅合了双方的优势，还能实现CPU、GPU组成的异构计算，协同计算和彼此加速，从而带来全新的“加速”应用体验。在APU中，无论CPU部分还是GPU部分都支持OpenCL，OpenCL是第一个面向异构系统并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，广泛适用于多核心CPU、GPU以及Cell类型架构等其他并行处理器，而且能够自动协调硬件资源，实现计算效率的最大化。AMD对于OpenCL的高度重视，无遗为CPU、GPU的融合与并行发展提供了坚实而稳定的桥梁。
对于现如今越来越流行的硬件加速应用，Fusion APU同样能完美地提供支持，包括视频播放、多媒体处理、图文办公、上网冲浪等等。无需用户干预，Fusion APU就能实现各种应用的加速，既提高执行效率，又节省硬件资源。在业界大趋势之下，再得益于良好的生态系统建设，APU的协同加速优势正在越发明显。
Fusion APU加速处理器到来之后，消费者不再需要去分别考虑选择什么样的CPU、GPU，以及二者是否搭配、协调，只要找到适合自己需要的相应等级的APU，就能获得合理的性能和完美的平衡，还能充分适应现代加速型社会。有人说Fusion APU是x86处理器走过了近半个世纪之后最伟大的一次创新，确实并不为过。
AMD 代号Llano的A系列APU芯片
