因为CPU有大量的缓存和复杂的逻辑控制单元，因此它非常擅长逻辑控制、串行的运算。相比较而言，GPU因为有大量的算术运算单元，因此可以同时执行大量的计算工作，它所擅长的是大规模的并发计算，计算量大但是没有什么技术含量，而且要重复很多次。这样一说，我们利用GPU来提高程序运算速度的方法就显而易见了。使用CPU来做复杂的逻辑控制，用GPU来做简单但是量大的算术运算，就能够大大地提高程序的运行速度。CPU有强大的算术运算单元，可以在很少的时钟周期内完成算术计算。同时，有很大的缓存可以保存很多数据在里面。此外，还有复杂的逻辑控制单元，当程序有多个分支的时候，通过提供分支预测的能力来降低延了时。GPU是基于大的吞吐量设计，有很多的算术运算单元和很少的缓存。同时GPU支持大量的线程同时运行，如果他们需要访问同一个数据，缓存会合并这些访问，自然会带来延了时的问题。尽管有延了时，但是因为其算术运算单元的数量庞大，因此能够达到一个非常大的吞吐量的效果。用户态CPU想要执行特权操作，需要发起系统调用来请求内核帮忙完成对应的操作。其实是在发起系统调用后，CPU会执行trap指令陷入(trap)到内核。当特权操作完成后，需要执行一个指令让CPU返回到用户态。除了系统调用会陷入内核，更多的是硬件会引起trap行为陷入内核，使得CPU控制权可以回到操作系统，以便操作系统去决定如何处理硬件异常。)