GPU与算力卡虽然都是用于提升计算能力的硬件，但它们在设计、功能和应用领域上存在一些明显的区别。

首先，GPU，即图形处理器，是一种专门用于图形处理的处理器。它最初的设计目的是高效地处理大量的图形数据，以实现更加流畅的图形渲染和显示效果。GPU具有大量的计算核心和高速的内存带宽，支持并行计算和高性能计算等应用。在现代计算机系统中，GPU不仅用于图形处理，还广泛应用于各种计算密集型应用，如机器学习、深度学习、科学计算等。GPU的出现极大地提高了这些领域的计算效率。

而算力卡，则是一种专门用于高性能计算和人工智能应用的计算卡。它同样具有高计算能力，但更侧重于在特定领域提供强大的计算支持。算力卡通常具有优化过的硬件架构和算法，以适应大规模数据处理和复杂计算任务的需求。在云计算、数据中心等领域，算力卡发挥着至关重要的作用，为各种高性能计算应用提供强大的动力。

总的来说，GPU和算力卡都是提升计算能力的重要硬件，但GPU更侧重于图形处理和通用计算，而算力卡则更专注于高性能计算和人工智能应用。在选择使用哪种硬件时，需要根据具体的应用场景和需求来进行权衡。