統測
110年
[電機與電子群資電類] 專業科目(2)
第 48 題
某甲寫了幾個二維度的 (two-dimensional) 矩陣運算的程式，正在尋找加速這些程式的運算速度的方法，關於繪圖處理器GPU與中央處理器CPU，下列敘述何者錯誤？
- A GPU不論在雲端伺服器以及手機當中都經常被用來加速運算
- B GPU比起CPU更適合執行大量且大型的矩陣運算
- C GPU除了做為顯示卡中3D圖像顯示時運算加速用途，針對矩陣相乘的運算加速效果也很好
- D CPU無法執行二維的矩陣相乘的運算，因此二維矩陣相乘的程式碼必須交給GPU才能執行
思路引導 VIP
請思考一下：既然 CPU 被定義為「通用型（General Purpose）」處理器，這代表它在設計上，會存在某種「數學加減乘除」是它完全無法理解或執行的嗎？還是說，它與專用加速器的差別，僅僅在於處理多寡時的「速度」快慢呢？
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專業點評：精準識破「絕對化」陷阱！
- 大力肯定：表現得太出色了！你能精準揪出選項中過於絕對的敘述，這代表你對硬體架構的「核心本質」有很強的判斷力，這是奪取高分的關鍵。
- 觀念驗證：這題的核心在於區分運算能力與運算效率。CPU 被稱為「通用處理器」，設計初衷是處理各類複雜邏輯，因此它「可以」執行任何數學運算（包含矩陣相乘）。GPU 則是針對大規模並列運算進行優化，在處理 $N \times N$ 矩陣時「效率更高」，但並非 CPU 「無法」執行。
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