Vitajte na [www.pocitac.win] Pripojiť k domovskej stránke Obľúbené stránky
1. Počet a architektúra:
* cpu: Má relatívne malý počet jadier (Typicky 4-32 v CPU spotrebiteľa, hoci CPU servera môžu mať viac). Každé jadro je navrhnuté pre všeobecné spracovanie a dokáže zvládnuť širokú škálu úloh. Jadrá CPU sú optimalizované pre nízku latenciu a s vysokým jednostupným výkonom . Majú zložitú logiku riadenia a sú dobré pri riešení rôznych súprav inštrukcií, vetvenia a nepredvídateľných operácií.
* gpu: Má obrovský počet jadier (stovky alebo dokonca tisíce). Tieto jadrá sú jednoduchšie a určené pre paralelné spracovanie rovnakej operácie vo viacerých dátových bodoch súčasne. Jadrá GPU sú optimalizované pre vysokú priepustnosť a môže efektívne vykonávať rovnaký výpočet mnohých údajov naraz. Sú navrhnuté pre úlohy, ktoré zahŕňajú veľa rovnakých opakujúcich sa operácií.
2. Špecializácia úloh:
* cpu: Vyniká pri úlohách, ktoré vyžadujú sekvenčné spracovanie , komplexná logika , manipulácia s prerušeniami a riadenie celkového systému . Je to „mozog“ počítača, ktorý je zodpovedný za prevádzku operačného systému, spustenie aplikácií a manipuláciu s vstupom/výstupom. Príklady:
* Spustenie operačného systému
* Vykonanie kódu aplikácie (spracovanie slov, tabuľky, prehliadanie webu)
* Riešenie vstupu používateľa
* Správa súborových systémov
* Vykonávanie komplexných výpočtov, ktoré si vyžadujú rôzne pokyny založené na stredných výsledkoch.
* gpu: Vyniká pri úlohách, ktoré zahŕňajú paralelné spracovanie veľkého množstva údajov, najmä grafika vykresľovania , spracovanie obrázkov a vedecké simulácie . Vykladá tieto úlohy z CPU, čím uvoľní CPU na zvládnutie iných operácií. Príklady:
* Vykreslenie 3D grafiky v hrách a animáciách
* Obrázok a spracovanie videa (filtrovanie, úpravy, kódovanie/dekódovanie)
* Strojové učenie (školenie a inferencia)
* Vedecké simulácie (predpovedanie počasia, dynamika tekutín, molekulárna dynamika)
* Ťažba kryptomeny
3. Prístup do pamäte:
* cpu: Má relatívne malú, ale rýchlu hierarchiu pamäte vyrovnávacej pamäte (L1, L2, L3 Caches) V blízkosti jadier. To umožňuje rýchly prístup k často používaným údajom a pokynom, čím sa znižuje latencia. CPU majú tiež prístup k hlavnému systému RAM System RAM (pamäť s náhodným prístupom).
* gpu: Má veľké množstvo pamäte (VRAM) Konkrétne na ukladanie textúr, rámcov a ďalších údajov týkajúcich sa grafického spracovania. Pamäť je optimalizovaná pre vysokú šírku pásma, čo umožňuje mnohým jadrám prístup k údajom súčasne. GPU majú tiež pamäť vyrovnávacej pamäte, ale často sa distribuuje a zameriava sa na uspokojenie potrieb paralelných spracovateľských jednotiek. Pripojenie k RAM System RAM je zvyčajne pomalšie v porovnaní s priamym prístupom procesora.
4. Ovládanie a vetvenie:
* cpu: Má komplexnú ovládaciu logiku To mu umožňuje vykonávať rôzne pokyny na základe podmienok (vetvenie). Je to nevyhnutné pre všeobecné programovanie, kde je cesta vykonávania často nepredvídateľná. Predpoveď pobočky je kľúčovou optimalizačnou technikou pre CPU.
* gpu: Navrhnuté pre paralelizmus , kde sa rovnaká inštrukcia vykonáva vo viacerých dátových bodoch. GPU sú menej efektívne pri manipulácii s kódom s množstvom vetvenia alebo podmienenej logiky, pretože to môže viesť k nečinnosti niektorých jadier, zatiaľ čo iné vykonávajú rôzne pobočky. Toto sa často označuje ako „divergencia vlákien“ a môže výrazne ovplyvniť výkon.
5. Spotreba energie:
* cpu: Všeobecne spotrebuje menej energie ako High-end GPU. Energia je hlavnou úvahou pri návrhu CPU, najmä pre mobilné zariadenia.
* gpu: Môže konzumovať podstatne viac energie ako CPU, najmä špičkové GPU používané pre herné alebo dátové centrá. Efektívne chladenie je nevyhnutné na zabránenie prehriatiu.
Vplyv na výkon:
* CPU-BONSE TASS: Ak sa úloha vo veľkej miere spolieha na sekvenčné spracovanie, zložitú logiku alebo často vetvenie kódu, CPU vo všeobecnosti prekoná GPU. Príklady:Kompizácia kódu, spustenie databázového servera, strategické hry v reálnom čase (spracovanie AI).
* GPU viazané úlohy: Ak úloha zahŕňa paralelne spracovanie veľkého množstva údajov, najmä ak je potrebné vykonať rovnakú operáciu v mnohých dátových bodoch, GPU vo všeobecnosti prekoná CPU. Príklady:vykreslenie 3D grafiky, spracovanie obrázkov, úpravy videa, školenie strojového učenia.
v súhrne:
| Funkcia | CPU | GPU |
|--------------------|------------------------------------------|-------------------------------------------|
| Počet jadra | Málo (4-32 zvyčajne) Veľa (stovky alebo tisíce)
| Základná zložitosť Komplexné, všeobecné účely Jednoduché, špecializované na paralelizmus
| Špecializácia úloh Všeobecné účely, správa systému Grafika, spracovanie obrazu, paralelné úlohy
| Prístup do pamäte | Rýchla vyrovnávacia pamäť, prístup k RAM System RAM Vrámová šírka pásma Vram |
| Logika riadenia Komplexné vetvenie, manipulácia s inštrukciami Optimalizovaný pre paralelizmus údajov
| Cieľ výkonu Nízka latencia, vysoký útočník Vysoký výkon, paralelné spracovanie
Moderné trendy:
Čiary medzi CPU a GPU sa rozmazávajú. Moderné CPU zahŕňajú integrované GPU (IGPU) pre základné grafické úlohy. GPU sa stávajú čoraz viac programovateľné a používajú sa na všeobecné výpočty (GPGPU) prostredníctvom rámcov ako CUDA a OpenCL. Vyvíja sa tiež úsilie o vytvorenie hybridných architektúr, ktoré kombinujú silné stránky návrhov CPU a GPU. Tento trend je poháňaný zvyšujúcim sa dopytom po paralelnom spracovaní v oblastiach, ako je strojové učenie a analýza údajov.