由于两者面向的计算不同，CPU面对的是人们各种各样的需求，比如你打开一个网页的时候，CPU要负责网络交互，要解析HTML文件和JS脚本，要构建DOM树，要加载各种各样的资源，而最后才轮到GPU的事情：渲染画面并输出。

再举个例子，玩游戏的时候，CPU负责完成游戏程序的逻辑、从硬盘里面加载游戏数据，然后才开始把图形相关的东西挑出来交给GPU做，而游戏中的各种运算还是离不开CPU的帮助，比如常见的NPC，他们怎么运动，还是需要CPU来运算。

从上述两个例子中就可以看出，CPU负责的是各种各样的计算，为了应对这么多种类的计算，它的通用性要求非常高，而这就必定会造成设计上的复杂，比如要支持if-else这类条件语句就要针对性加入一些控制单元。而GPU从诞生开始，面对的就是单一种类的计算，早期的GPU为了更好的应对单一的图形计算任务，采用的是流水管线形式的设计，通过在芯片规模上的大量堆叠，就可以获得在图形处理速度上的提升，从而提供更好的画质，简单粗暴。

所以问题的答案很明显了，在计算上，CPU的通用性更强，什么活都能接，但是速度都不咋地；GPU只能接图形计算这类活，速度非常快，或者也可以接特别写给它来计算的任务，这也就是GPGPU（在图形计算单元上进行的通用计算）的由来。

这个Linux Rootkit利用了两个当前计算机系统中的“漏洞”，第一个是正处于高速发展下的GPU通用计算，另一个则是安全软件的监控盲区。据该小组的成员表示，他们发现目前绝大部分安全软件都不会扫描GPU调用的内存空间，因此这片内存空间就相当于是一个自由区域，完全可以随意运行各种恶意代码。

这次公开的Linux Rootkit就是通过利用这片自由的内存空间，以及GPU的通用计算能力，来获取整台计算机的最高管理权限。在成功获取权限之后，攻击者基本上就可以为所欲为了，窃取个人信息或者是重要资料什么根本就是小事一桩。

此外除了公开的Linux Rootkit外，这个开发小组还公布了Windows版本的“Win_Jelly”工具以及相应的源代码。不过需要注意的是，这个Windows版本的“Win_Jelly”工具目前仅支持NVIDIA显卡，而且机器上必须已经安装了CUDA工具以及相应的驱动，而Linux Rootkit则支持AMD/NVIDIA显卡，但同样要求机器上已经安装有OpenCL驱动，因此目前绝大部分的家庭用户应该还不需要担心自家的显卡被病毒感染。

不过Mac OS X的用户就需要注意了，因为这个开发小组目前正在做一个名为“Mac_Jelly”的工具，这个工具将支持AMD/NVIDIA显卡并使用OpenCL来运算，而Mac OS X本身是就预装有OpenCL驱动，相比之下其实更加危险。

幸好的是，这个开发小组并不是想用这个“GPU病毒”来做什么坏事，实际上他们已经在开发“JellyScan”工具，来反制自己开发的“GPU病毒”。他们希望以此来提醒各个安全软件厂商，他们目前的监控区域还是有漏洞的，通过GPU同样可以控制整台电脑，目前的GPU通用计算已经为恶意软件开启了一扇新的大门。

　　目前在桌面平台中，单核性能最高的显卡是GeForce GTX 580，而Tesla M2090通用计算卡则可以看作是GeForce GTX 580的对应产品。其拥有512个CUDA Core，配置了6GB的GDDR5显存，双精度浮点运算性能最高可达665GFlops。据称，在使用4块Tesla M2090和4个CPU的高性能计算机系统在运行AMBER 11分子模拟器时，每天可完成69ns的运算，而仅使用CPU的超级计算机每天只能完成46ns的运算。

　　在散热部分，Tesla M2090仅配置了1个无风扇的五热管散热器，完全依赖超级计算机的通风散热系统进行被动散热。另外，由于面向领域不同，Tesla M2090虽然和GeForce GTX 580有一定的“血缘关系”，不过显示接口是不存在的。

　　目前，惠普已经在其ProLiant SL390 G7高性能计算服务器中搭载了Tesla M2090通用计算卡。据称，该款高性能计算服务器最多可安装8块Tesla M2090通用计算卡和两个CPU。

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