GPU 不能完全取代 CPU 的最大原因是什么？

尽管近年来GPU发展很火，但还是不能完全替代CPU。两者需要结合使用，发挥其各自的优势。

GPU主要用在处理图形渲染、图像处理、机器学习等高度并行化的任务，不适合如文件管理、操作系统管理等。

GPU的时钟频率往往比CPU低。CPU更适合需要频繁的单线程计算或需要高时钟频率的任务。

GPU的内存也比CPU小，不能处理大型数据集或需要大量内存的任务。

GPU的编程模型需要使用特定的编程语言和API，例如CUDA、OpenCL等。GPU编程相对复杂，需要专门的技能和经验。