過去，中央處理器（CPU）確實是計算硬件的主要主角，因為他們被設計用來處理一系列的計算任務，如操作系統管理和運行各種軟件應用程序。然而，進入現代的大數據和人工智能（AI）時代，圖形處理器（GPU）開始發揮更為重要的作用。

GPU最初是為了處理計算機圖形和視頻游戲的渲染而設計的，具有大量的并行處理單元，這使它們非常適合進行大規模的并行計算。而這一特性使得GPU變得非常有用，特別是在需要處理大量數據（比如深度學習和其他AI任務）的場合。

另外，與CPU相比，GPU在執行復雜的矩陣和向量計算（這在機器學習和神經網絡中是很常見）時有更好的性能。因此，盡管CPU仍然在許多計算任務中發揮著中心角色，但在科學計算、大數據分析和AI領域，GPU的性能優勢和并行處理能力給它們帶來了巨大的優勢。#福康公主#

然而，值得注意的是，CPU和GPU在計算領域皆有其獨特的用處和效率，所以說主角變了可能并不準確。#卡梅隆#二者的使用通常會根據應用需求加以選擇和組合。