CPU和GPU各自具有不同的优势和适用场景，以下是它们适合运行的主要程序类型：
CPU适合运行的程序
操作系统和应用程序：CPU是计算机的大脑，负责运行操作系统、应用程序和处理各种数据。它擅长处理复杂的单线程计算任务、控制任务、复杂的分支运算、数据库操作和网页浏览等。
串行计算任务：CPU适合处理需要高延迟或单核性能要求较高的任务，如科学计算、密码破解等。
需要高灵活性和计算能力的任务：CPU擅长管理操作系统中的多任务、I/O操作等，需要高度的灵活性和较强的计算能力。
GPU适合运行的程序
图形和图像处理：GPU最初设计用于加速图形渲染，特别是3D图形的处理。它擅长处理图形类的任务，如游戏画面渲染、图像处理等。
并行计算任务：GPU被广泛应用于并行计算任务，如深度学习、科学计算等。它拥有大量的较简单的计算核心，能够同时处理大量数据，适合处理大规模、重复性的任务。
计算密集型程序：GPU擅长大规模并发计算，适合运行计算密集型的程序，这些程序的大部分运行时间花在了寄存器运算上，能够充分利用GPU的并行计算能力。
建议
对于需要高计算性能和灵活性的任务，如科学计算、复杂的数据分析和多任务处理，CPU是更好的选择。
对于需要高并行计算能力和图形处理能力的任务，如游戏开发、视频编辑和深度学习，GPU是更合适的选择。
在实际应用中，许多程序会同时利用CPU和GPU的优势，通过并行计算和优化算法来提高性能。例如，在深度学习训练中，可以使用GPU进行矩阵运算，同时使用CPU进行数据预处理和加载。