Vitajte na [www.pocitac.win] Pripojiť k domovskej stránke Obľúbené stránky
CPU (centrálne spracovateľské jednotky) a GPU (grafické spracovateľské jednotky) sú procesory, ale sú navrhnuté pre rôzne typy pracovných zaťažení. Tu je rozdelenie kľúčových rozdielov:
1. Architektúra a paralelizmus:
* CPU (centrálna spracovateľská jednotka): Navrhnuté s niekoľkými výkonnými jadrami optimalizovanými pre sériové spracovanie. Každé jadro zvládne širokú škálu pokynov a postupne vykonáva komplexné úlohy. Pomyslite na to ako na niekoľko vysoko kvalifikovaných kuchárov, ktorí dokážu zvládnuť akýkoľvek recept, ktorý sa na ne hodí, jeden po druhom, veľmi efektívne.
* GPU (grafická jednotka spracovania): Navrhnuté s tisíckami menších, menej výkonných jadier optimalizovaných na paralelné spracovanie. GPU môže súčasne vykonávať rovnakú operáciu vo viacerých dátových bodoch. Pomyslite na to ako na masívnu kuchyňu s tisíckami kuchárov, z ktorých každá sa špecializovala na jednu úlohu (napr. Sekanie zeleniny). Sú súčasne spracované obrovské množstvo vstupov.
2. Sada základnej zložitosti a inštrukcií:
* cpu: Komplexné jadrá so širokou a všestrannou inštruktážnou sadou (CISC - komplexné množstvo výučbových výpočtov). Zvládne širokú škálu úloh vrátane funkcií operačného systému, riadenia programu a všeobecných výpočtov.
* gpu: Jednoduchšie jadrá s obmedzenejšou setou inštrukcií (SIMD - Jedna inštrukcia, viac údajov) optimalizované pre konkrétne typy operácií, najmä tie, ktoré sa podieľajú na grafickom vykresľovaní a paralelnom výpočte.
3. Hierarchia pamäte:
* cpu: Komplexná hierarchia pamäte s veľkými vyrovnávacími pamäti navrhnutá na minimalizáciu latencie pamäte a zlepšenie výkonu pre postupné úlohy. Latencia pamäte je oneskorenie medzi tým, kedy CPU požaduje údaje a kedy ich skutočne prijíma.
* gpu: Zjednodušená hierarchia pamäte s menšími vyrovnávacími pamäti a vyššou šírkou pásma pamäte optimalizovaná pre paralelné spracovanie údajov. Šírka pásma pamäte je rýchlosť, v ktorej je možné údaje čítať alebo zapisovať do pamäte.
4. Aplikácie:
* cpu: Všeobecné výpočty, správa operačných systémov, spustenie aplikácií, spracovanie vstupov používateľov a všetky rôzne úlohy, ktoré počítač vykonáva.
* gpu: Pôvodne navrhnutý pre grafické vykreslenie (zobrazovanie obrázkov, videí a 3D grafiky). Teraz sa tiež široko používajú pre:
* Vedecké výpočty: Simulácie, analýza údajov, strojové učenie.
* hlboké učenie: Tréning a záver neurónových sietí.
* kryptografia: Praskanie hesla, výpočty blockchain.
* Multimediálne spracovanie: Kódovanie videa/dekódovanie, spracovanie obrázkov.
Vplyv na účinnosť výkonu v rôznych výpočtových úlohách:
Architektonické rozdiely medzi CPU a GPU významne ovplyvňujú ich účinnosť výkonnosti v rôznych výpočtových úlohách:
| Kategória úloh Účinnosť CPU Účinnosť GPU Vysvetlenie
| -------------------------- | ------------------------------------------------- | ---------------------------------
| Seriálne úlohy | Vysoká | Nízka | CPU vynikne pri úlohách, ktoré vyžadujú postupné vykonávanie a zložitú logiku vetvenia. GPU na to nie sú optimalizované. |
| paralelné úlohy | Nízka (pokiaľ sa nevyužíva viac vlákien) Vysoká | GPUS lesk, keď je potrebné vykonať rovnakú operáciu súčasne na veľkom súbore údajov. CPU sú obmedzené počtom jadier. |
| Úlohy na všeobecné účely | Vysoká | Mierne/nízke (závisí od úlohy) CPU sú navrhnuté tak, aby efektívne zvládli širokú škálu úloh. GPU sa môžu použiť na úlohy všeobecného účtu, ale často vyžadujú špecializované programovanie a nemusia byť také efektívne. |
| grafika vykreslenie | Mierne/nízke Veľmi vysoké GPU sú špeciálne navrhnuté pre grafické vykreslenie a môžu tieto úlohy vykonávať oveľa rýchlejšie ako CPU. |
| hlboké učenie | Mierne | Veľmi vysoký (najmä školenie) Algoritmy hlbokého učenia zahŕňajú veľa materských násobení a ďalšie paralelné operácie, ktoré sú vhodné pre GPU. |
| Analýza údajov | Mierne | Vysoké (pre špecifické algoritmy ako FFT) GPU môžu urýchliť úlohy analýzy údajov, ktoré zahŕňajú paralelizovateľné operácie. |
| Úlohy | Vysoký (v dôsledku nízkej latencie) Mierne (latencia môže byť problémom) CPU majú vo všeobecnosti nižšiu latenciu, čo ich zlepšuje pre úlohy v reálnom čase, ktoré si vyžadujú rýchle reakcie. |
v súhrne:
* Vyberte CPU pre:
* Všeobecné výpočty
* Úlohy, ktoré vyžadujú zložitú logiku a vetvenie
* Úlohy, ktoré sa nedajú ľahko paralelizovať
* Úlohy, kde je nízka latencia kritická
* Vyberte GPU pre:
* Grafické vykreslenie
* Úlohy, ktoré sa dajú ľahko paralelizovať a zahŕňajú veľké množstvo rovnakých operácií
* Hlboké učenie a strojové učenie
* Vedecké simulácie
* Úlohy analýzy údajov, ktoré je možné paralelizovať.
Heterogénne výpočty:
Moderné výpočty často využívajú CPU aj GPU v heterogénnom výpočtovom modeli. CPU sa zaoberá všeobecnými úlohami a organizuje celkovú aplikáciu, zatiaľ čo GPU sa používa na urýchlenie výpočtovo náročných, rovnobežných častí pracovného zaťaženia. Tento prístup poskytuje najlepší celkový výkon a efektívnosť. Napríklad školenie modelu strojového učenia zvyčajne používa GPU, ale načítanie a predbežné spracovanie údajov by mohlo byť spravované CPU.