CPU（Central Processing Unit，中央处理器）和GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）都是计算机硬件的重要组成部分，但它们在设计目的、结构和性能方面有显著差异。

CPU是为了解决复杂的计算问题而设计的，它擅长处理顺序和复杂的计算任务。CPU的核心数一般较少（通常在2到18个核心范围内），但每个核心的计算能力相对较高，具有较大的缓存，并且与内存之间的通信带宽较宽。因此，CPU在单线程任务和涉及大量决策逻辑的任务中表现良好。

GPU最初是为了加速图形渲染而设计的，它擅长处理并行的大量简单的计算任务。GPU拥有成百上千个小的核心（流处理器），这些核心能够同时处理多个线程和任务。相对于CPU，GPU的核心更小，数量更多，但每个核心的计算能力较低。由于其高并行处理能力，GPU在执行高度并行化的计算任务，如图形渲染、深度学习、科学计算等领域非常高效。

总结CPU算力与GPU算力的区别，我们可以从几个方面来看：

1. 并行处理能力：GPU比CPU更适合并行处理。GPU拥有更多的小型核心，可以同时处理大量的线程，尤其适合进行矩阵运算和大规模数据并行处理。

2. 浮点性能：在单精度浮点性能方面，GPU通常远超CPU。这是因为GPU为了处理图形计算中的大量浮点运算进行了专门优化。

3. 内存带宽：GPU通常具有更高的内存带宽，这意味着它们可以更快地从内存中读取数据，这对于高度并行的计算任务非常重要。

4. 能效比：GPU在进行大规模并行处理时能效比CPU更高，这也是为什么它们在高性能计算（HPC）和加密货币挖矿等领域受到青睐。

5. 编程模型：CPU程序通常是串行的，强调单线程性能；而GPU程序则需要利用并行计算的优势，通常需要显式地指定并行化算法，如使用CUDA或OpenCL等框架。

总之，CPU和GPU各有优势，选择哪种硬件取决于具体的应用场景。对于需要高度并行处理的任务，如图形渲染、深度学习、密码学等，GPU通常更有优势。而对于依赖单线程性能和复杂控制流的任务，则CPU更为合适。