GPU的全称是Graphics Processing Unit（图形处理器单元），它是一种专为处理图形和影像计算的高性能处理器。与之相对应的是CPU（Central Processing Unit，中央处理器），它是一种通用处理器，用于执行各种计算任务。

首先，GPU与CPU在设计和功能上存在着显著的区别。GPU主要设计用于图形渲染和处理，它包含了大量的处理单元和内存，能够并行处理大规模的图形计算任务。CPU则更加灵活，可以执行各种不同的指令，主要用于控制和执行程序的运行。

其次，GPU与CPU在计算性能上也存在差异。由于GPU专注于处理图形和影像计算，它在并行计算方面表现出色。相比之下，CPU更加适用于串行计算任务。这也是为什么在图形应用、科学计算和机器学习等领域，GPU更常被使用的原因。

此外，GPU和CPU在功耗上也具有差异。由于GPU设计用于高性能计算，相比之下，它通常比CPU消耗更多的功耗。这也意味着使用GPU可能需要更好的散热系统和电源供应。

另外，GPU和CPU在价格上也存在明显的差距。通常情况下，由于其高性能和专用设计，GPU的价格较高。相比之下，CPU则比较便宜，这也使得大多数个人电脑用户更倾向于选择CPU。

此外，GPU和CPU在应用领域上也有差异。GPU广泛应用于游戏、电影特效、虚拟现实和人工智能等需要大规模图形和并行计算的领域。而CPU则更多地用于一般的计算任务，如办公应用、网页浏览和基本的多媒体处理等。

总的来说，GPU和CPU虽然都是计算设备，但在设计、功能、计算性能、功耗、价格和应用领域等方面存在着明显的差异。了解并利用这些差异，可以有助于选择合适的硬件来满足不同领域的需求。无论是进行高性能图形渲染还是进行科学计算，选择适当的GPU或CPU都能够提升计算效率和体验。