从思路上说，GPU相当于火车，一个车头带几十节车厢，一下子把成千上万吨货全给你拉目的地；CPU相当于汽车，拉货旅游样样能干。因此，如果单纯比运力，一列火车比得过成百上千辆汽车；但如果几百人有几百个目的地，你再让几十节车厢跑几百趟，把他们一个个送达……这显然就不合适了。
GPGPU不过相当于铺设了更多铁路线，使得火车也可以开到过去只有汽车可以开到的地方而已。再怎么优化，火车也是不可能优化成汽车的：成本太高（每节车厢甚至每个座位都自带发动机驾驶室驾驶员，这得是多大的浪费）、效率太低（当只有一人时，其它海量座位/运力只能闲着）。
同样，汽车也没法代替火车：过去都是单座的，后来的MMX/3D NOW/SSE指令集把汽车升级成了8座——现在，如果只需要拉一两个人，就把多余的座位拆了、座位间距拉大；需要拉更多人，又要重新安装座位、缩短座位间距（CPU执行MMX指令集需要切换模式，这个切换比较耗时；切换后类似GPU，可以并行——可怜巴巴的8字节并行都麻烦到这个程度，像GPU那样的海量并行你敢想？）。
同样，汽车也没法代替火车：过去都是单座的，后来的MMX/3D NOW/SSE指令集把汽车升级成了8座——现在，如果只需要拉一两个人，就把多余的座位拆了、座位间距拉大；需要拉更多人，又要重新安装座位、缩短座位间距（CPU执行MMX指令集需要切换模式，这个切换比较耗时；切换后类似GPU，可以并行——可怜巴巴的8字节并行都麻烦到这个程度，像GPU那样的海量并行你敢想？）。
“个性化”和“借批量提高效率”是一对矛盾，不可能两者兼顾。为了方便大家理解，小编再说一个比喻，CPU的核心是大学生，4核就是4个大学生，GPU的核心是小学生，上千个就处理器就是上千个小学生他们一起参加一场考试，试卷是一百万道四则运算和四道高数。两个小时过后，大学生奔溃了，这一百万道四则运算太多了。再看小学生，全都懵了，四则运算都做完了，剩下的数学题里面怎么全是字母？
其实我们可以想一想：CPU之所以叫CPU不是因为好听，而是取决于它设计时所针对的工作类型，GPU也是一样的道理。应用的领域和工作性质的迥然不同就导致各自结构的巨大差异。如果有一天GPU也能干CPU的活甚至可以取代CPU的时候，那个时候他也不该叫GPU了 ......所以不存在GPU取代CPU一说。就像有人问为什么不可以把手机做大取代平板呢？答：因为变大的手机叫“通话平板”（搞笑一下）。GPU性能越来越强大，为何直到现在还是不能取代CPU？以上就是小编个人的看法，对此，您有什么不同的意见吗