Pourquoi cette différence ?
🧠 CPU — le généraliste
Quelques cœurs très puissants, optimisés pour traiter des tâches complexes et variées l'une après l'autre.
Comme un professeur expert qui résout les problèmes un par un, rapidement et intelligemment.
⚡ GPU — le spécialiste
Des milliers de petits cœurs simples, qui font tous la même opération en même temps sur des données différentes.
Comme une armée d'étudiants : chacun résout une multiplication, tous en même temps.
⚠️ Mais le GPU n'est pas toujours plus rapide.
Pour de petites quantités de données, le temps de transfert mémoire CPU→GPU annule l'avantage du parallélisme.
C'est pourquoi les GPU brillent surtout sur de grandes matrices comme dans le Deep Learning.