В чем разница между CPU и GPU
Центральные и графические процессоры похожи, они сделаны из миллионов транзисторов и обрабатывают тысячи операций в секунду. Несмотря на их сходства, изначально их создавали для решения разных задач. В статье разбираемся, чем отличается CPU и GPU и какие задачи решают.
Что такое CPU и GPU
Центральный процессор (CPU) — это центральный узел, который управляет всеми процессами в компьютере. Например, выполняет арифметические и логические операции с данными, передает результаты на внешние устройства, хранит результаты выполненных операций. С CPU работают любые гаджеты, будь то планшет или смартфон.
Графический процессор (GPU) — это микропроцессор, который ускоряет запуск графики, которая отображается на экране. Раньше его использовали в основном для рендеринга изображений, ЗD-моделирования. Сейчас же GPU применяют для высокопроизводительных вычислений, машинного обучения и научных исследований.
Различия между GPU и CPU
Количество ядер
У CPU обычно есть 4–8 ядер, которые работают независимо друг от друга. Архитектура CPU обычно основана на принципе меньшего числа, но более мощных ядер обработки информации. В GPU ядер значительно больше — от 100 до 1000, но они меньше по мощности, чем у CPU.
Отличия в количестве ядер у центрального и графического процессоров
Способ обработки данных
CPU — это универсальный процессор, он выполняет последовательные задачи. Например, вычисления, управление операционной системой и выполнение программ.
Как работает CPU
В свою очередь, графический процессор обрабатывает данные параллельно, что позволяет ему выполнять интенсивные задачи, такие как рендеринг графики, 3D-моделирование, машинное обучение и HCI.
Как работает GPU
Использование памяти устройства
Для центрального процессора кэш-память — это ключевой параметр, поэтому он занимает большой объем памяти устройства. Графическому процессору не нужна кэш-память большого размера. Например, для рендеринга изображений достаточно 128–256 кБ.
Скорость вычислений
Тактовая частота — один из главных технических показателей любого процессора, который измеряют в герцах. Чем этот показатель выше, тем больше вычислений за единицу времени успеет сделать оборудование. В отличие от CPU, приложения на графическом процессоре работают быстрее, без скачков.
Количество потоков
Центральный процессор поддерживает до двух потоков вычислений на одно ядро, а графический — несколько тысяч потоков на каждый мультипроцессор, которых в чипе несколько штук. Чтобы переключиться с одного потока на другой, CPU необходимы сотни тактов, а GPU переключает несколько потоков за один такт.
Задачи CPU и GPU
Когда используют CPU:
- работа с общими приложениями, такими как обработка текстов, таблиц или других офисных документов;
- обработка больших объемов данных, но эти данные не являются графикой;
- выполнение нескольких задач последовательно.
Когда лучше подойдет GPU:
- работа с графикой, такой как 3D-моделирование, визуализация данных, обработка изображений или видео;
- машинное обучение или научные расчеты, которые требуют вычислительной мощности;
- использование параллельных алгоритмов.
Когда CPU и GPU работают вместе
CPU и GPU могут работать вместе, чтобы увеличить пропускную способность данных и одновременных вычислений. GPU может дополнить архитектуру CPU, чтобы выполнять повторяющиеся вычисления параллельно, в то время как остальные действия выполняются последовательно на CPU. Плюс каждый из процессоров занимается своими непосредственными задачами: GPU — выполняет сложные вычисления, а CPU координирует широкий спектр действий.
В чем отличия процессоров для компьютеров и серверов
Компьютерные процессоры отличаются по архитектуре от серверных. К CPU на серверах выдвигают особые требования по надежности и безотказности. Эти процессоры ориентированы на круглосуточную работу и высокие нагрузки.
GPU для серверов тоже заточены под нагрузку в режиме non-stop. Даже если внешне процессоры для компьютера и сервера будут похожи, их технические характеристики будут отличаться. Nvidia предлагает для серверного оборудования специальные линейки GPU с названием TESLA и QUADRO. У AMD для серверов есть FirePro или Radeon & Vega.
Аренда облачных серверов с GPU
Сейчас аренда облачных серверов с GPU — одна из популярных услуг для бизнеса. Компании получают вычислительные мощности для решения разнообразных задач без необходимости инвестиций в оборудование и долгого ожидания поставок. В облаке можно использовать ресурсы в зависимости от потребностей проекта.
Компания ITGLOBAL.COM предлагает услугу AI Cloud — GPU cloud compute. Это аренда облачных серверов с графическими процессорами. Они позволяют бизнесу эффективно работать с машинным обучением, сложной аналитикой, ИИ, высокопроизводительными вычислениями и 3D-моделированием.
Полный текст статьи читайте на Компьютерра
