تکنولوژی

Разлика между CPU и GPU; Всичко, което трябва да знаете


Ако искаме да изразим разликата между CPU и GPU с прости думи, трябва да кажем, че CPU или централен процесор се счита за централен процесор на устройство, а GPU или графичен процесор е графичен процесор за обработка на графики. Разлика между CPU и GPU CPU управлява всички операции по обработка на устройство. Просто казано, процесорът действа като мозък на компютъра. GPU е всичко, което виждате на екрана на вашето устройство; процеси Централният процесор във всички устройства е проектиран като отделен процесор и работи независимо; Но GPU е отделен процесор в някои устройства, а в някои други устройства е интегриран в CPU и се счита за част от него; Разбира се, изчислителната мощност на интегрирания в процесора графичен процесор е много по-малка от изчислителната мощност на отделния процесор. Ето защо, ако искате да стартирате игри с тежка графика на вашия компютър или да използвате софтуер с тежка графика, като софтуер за 3D моделиране, трябва да използвате отделен GPU. Трябва да се отбележи, че има и процесор, наречен GPU ускорител, който всъщност е процесор за подобряване на производителността на GPU и обработва визуални данни.Структурата на CPU и GPU е напълно различна в настолните устройства и мобилните устройства. Централните процесори, използвани в мобилните устройства, са много малки и хардуер с ниска мощност; Но в някои суперкомпютри има широка мрежа от няколко процесора, които са в състояние да извършват много сложни и тежки изчислителни дейности, които изискват много висока процесорна мощност, и ако се приключат с мобилни процесори, те ще експлодират само за няколко минути. унищожавам Дискретните графични процесори обикновено се намират само в мощни конзоли и компютри и лаптопи, предназначени за тежка графична работа (като 3D изобразяване и професионално редактиране на видео) и тежки игри. Трябва да се отбележи, че дискретните графични процесори се използват и за копаене на цифрови валути и приложения, свързани с машинното обучение. Основните разлики между CPU и GPU са следните: CPU има паралелизъм на задачите, а GPU има паралелизъм на данните. С други думи, CPU може да извършва много дейности по обработка от своите процесорни единици едновременно. GPU може също така да изпълнява една и съща инструкция многократно и едновременно с висока скорост за различни данни.CPU има малък брой ядра с висока мощност на обработка; Но графичният процесор е голям брой ядра, които са много по-малки в сравнение с процесорните ядра, и когато дейностите по обработка, свързани със задачата, са разделени между тях, те изпълняват тези разпределени дейности по обработка заедно с висока скорост.Паметта на процесора има голям капацитет; Но паметта на GPU има висока честотна лента и може да чете въведената информация с висока скорост.В CPU се създават голям брой набори от инструкции и се разпределят между различните процесорни единици на този хардуер; Но на GPU се създават по-малко набори от инструкции и вместо това те са силно оптимизирани. Сравнение на това как работят CPU и GPU Несъмнено основната разлика между CPU и GPU е как работят. Централният процесор извършва дейности по обработка последователно и серийно. Този хардуер има различни процесорни единици, всяка от които е проектирана да изпълнява специфични операции за обработка, а процесорът разделя задачите за обработка между тях, за да постигне възможно най-добра производителност. В същото време съвременните процесори се състоят от няколко ядра, всяко от които поема част от обработващите дейности, извършвани от процесора. Повечето процесори имат от 4 до 8 ядра. Когато процесорът работи, всяко от неговите ядра извършва обработваща дейност отделно. Всъщност задачите или задачите, които виждате в раздела за управление на задачите или диспечера на задачите на вашия компютър, или се изпълняват от ядрата на процесора, или са в опашката за изпълнение от тези ядра. С прости думи, процесорът разпределя общата процесорна мощност на своите ядра, за да изпълнява различни дейности по обработка и превключва между различни дейности по обработка с висока скорост; Разбира се, процесорът няма необходимата процесорна мощност, за да извършва тежка графична обработка, като например операции за обработка, свързани с 3D графика, и за да направите това, трябва да се използва графичният процесор. Методът на обработка, използван от GPU, е различен. Когато на този процесор бъде възложена задача за обработка, процесорът я разделя на хиляди много малки задачи и ги обработва всички едновременно. Например, представете си, че това, което виждате в една игра, е основно област, съставена от множество многоъгълници. Естествено, за да се създаде средата на играта и нейните различни части, тези полигони трябва да бъдат запълнени с елементи и графични елементи. Всеки от тези полигони се запълва от GPU отделно и едновременно. Като се има предвид, че може да има хиляди полигони в игрова среда и всички те трябва да бъдат обработени и попълнени едновременно за много кратко време, GPU трябва да е много бърз, за ​​да направи това. Ако този процесор не успее да обработи полигони в подходящо време, резултатът от този проблем ще се покаже на екрана и необработените текстури и полигони ще се появят в игровата среда, което не е приятно изживяване за геймърите. Разлика между CPU и GPU архитектура Разликата между CPU и GPU е ясно очевидна в архитектурата на тези два хардуера. Както казахме, процесорът обработва получените за обработка данни и задачи последователно и с много висока скорост. Високата тактова честота на ядрата им позволява да извършват високоскоростна обработка. Централният процесор е силно оптимизиран по отношение на намаляване на забавянето при извършване на дейности и следователно може да превключва между текущи дейности по обработка с много висока скорост. Тази структура на процесора го е направила доста успешен в областта на обработката и паралелните изчисления, въпреки че този хардуер основно е създаден да извършва една дейност по обработка наведнъж. Графичният процесор има много ядра, които са много повече от процесорните ядра. Инструкциите, предназначени за тези ядра, са оптимизирани за извършване на изчисления, свързани с размерна матрица, както и изчисления с плаваща запетая. GPU паметта също има широк интерфейс, който чрез създаване на връзка от точка до точка увеличава честотната лента на паметта и увеличава нейната скорост при извършване на дейности по обработка. В същото време паметта на този хардуер е проектирана и за бързо манипулиране на големи части от данни. Ако искате да се запознаете с архитектурата и анатомията на CPU и GPU по по-специализиран начин, препоръчваме ви да прочетете двете статии „CPU Anatomy“ и „Graphic Card Anatomy“ от Digiato; Разбира се, трябва да се отбележи, че графичната карта е различна от графичния процесор, а графичният процесор или GPU всъщност е част от графична карта. Сравнение на ограниченията на CPU и GPU Друго нещо, което прави разликата между CPU и GPU, са ограниченията на тези два хардуера. На първо място, трябва да кажем, че ограниченията на CPU и GPU са направили CPU подходящ за някои дейности по обработка в някои случаи, а в други случаи използването на графичен процесор може по-добре да отговори на нашите нужди.Съвременната тенденция в дизайна на процесорите е да се тежки инструкции в процесора, но тази тенденция не е без недостатъци. Процесорът понякога превключва бързо между стотици тактови цикли, за да изпълни тежки инструкции. Въпреки че Intel намали това ограничение чрез използване на технология за конвейер на инструкции и успя да проектира своите процесори така, че нито една от секциите за обработка на инструкции да не остава неактивна и в същото време, когато дадена инструкция се обработва в една от петте секции за обработка на инструкции, инструкцията другият се обработва в някой от другите отдели; Но отново, едновременната обработка на тежки и сложни инструкции причинява спад в производителността на процесора. Закъснението в превключването се отнася до забавянето в превключването (закъснение на превключването или латентност на превключването на контекста), всъщност това е времето, необходимо на ядрото на процесора за превключване между нишки. Превключването между нишките е много бавен процес; Тъй като процесорът трябва да запази регистрите и променливите на състоянието, изпразнете кеша и изпълнете други дейности за почистване, за да направите това. Въпреки че при проектирането на съвременни процесори са положени усилия за решаване на този проблем чрез разделяне на състоянието на задачата, която се обработва, и за намаляване на размера на забавянето при изпълнение на няколко задачи, но размерът на забавянето все още не е приемлив. Законът на Мур Законът на Мур, който гласи, че броят на транзисторите на квадратен инч от повърхността на интегралната схема се удвоява на всеки две години, е забравен. Определено има ограничение за увеличаване на броя на транзисторите върху парче силиций и законите на физиката не могат да бъдат отречени! Разбира се, инженерите по проектиране на хардуер се опитват да увеличат изчислителната мощност и ефективността на процесорите с помощта на метода на разпределени изчисления. Освен това тези хора тестват и проучват възможностите на квантовите компютри и дори търсят алтернатива на силиция за производство на процесори. Ограничения на GPU с по-малък брой мощни ядра в сравнение с CPU Въпреки че броят на GPU ядрата е повече от CPU ядрата, но тяхната мощност по отношение на тактовата честота е по-малка от CPU ядрата. Междувременно GPU ядрата обработват по-малко разнообразие от инструкции и са проектирани да обработват по-специфични инструкции; Разбира се, тази функция по своята същност не е лоша характеристика; Тъй като графичните процесори са много ефективни за обработка на малък набор от задачи. Сравняване на броя на ядрата на CPU с ядрата на GPU с по-малко памет Капацитетът на паметта, предназначен за GPU, е ограничен. Въпреки че GPU се представят по-добре от CPU по отношение на преминаването към по-голям обем информация в даден момент; Но забавянето при достъп до паметта му е много по-голямо от забавянето при достъп до паметта на процесора. Имайки ограничен интерфейс за програмиране на приложения (API) Open CL и Cuda са най-известните интерфейси за програмиране на приложения на GPU, чиито грешки са трудни за коригиране, и тези два API са известни с този голям недостатък. Въпреки че OpenCL е с отворен код; Но работи много бавно на хардуера на Nvidia; Разбира се, в същото време това е изключителният API на Nvidia и е оптимизиран за графичните процесори на тази компания. Предимства на използването на GPU пред CPU Като цяло GPU има повече процесорна мощност в сравнение с CPU и е по-ефективен хардуер. Освен че е необходимо за извършване на тежка графична работа и стартиране на тежки графични игри, използването на GPU също е много по-добро в сравнение с използването на CPU в области като копаене на цифрова валута и извличане на полза от възможностите на изкуствения интелект. Графичните процесори, които са част от графичните карти, са много по-добри от централните процесори за копаене на цифрови валути поради наличието на серия от процесорни единици, наречени аритметични логически единици, които са специално проектирани за извършване на математически изчисления. Използването на графична карта за копаене на цифрова валута се е увеличило толкова много, че е причинило недостига й. Използването на GPU е необходимо и за приложения, свързани с технологията за машинно обучение, известна още като дълбоко обучение; Тъй като при използване на технологията за машинно обучение трябва да се обработват голямо количество данни, което изисква едновременно извършване на голямо количество дейности по обработка, а ефективността на графичния процесор в тази област е много висока. Използването на графична карта за дейности, свързани с извличане на полза от възможностите на изкуствения интелект, в сравнение с използването на процесор за тази работа, също има много по-добър резултат. Сред тези дейности можем да споменем извличане на мнения (получаване на информация за мненията и нагласите на хората по различни въпроси с цел вземане на по-добри решения), финансови прогнози и обработка на изображения. Предимства на използването на CPU пред GPU Въпреки че използването на GPU има много предимства пред използването на CPU; Но не е възможно GPU да се използва като централен процесор; Тъй като, както казахме, този процесор извършва процеси на обработка едновременно и ако такъв процесор се използва в компютрите, няма да видим добра производителност от тях. Например, ако GPU се използва като централен процесор в компютрите, ще бъде трудно да се разделят някои дейности по обработка, като например обработката, свързана с писане на статия на компютъра и стартиране на браузъра. За разлика от това, CPU има способността да обработва задачи последователно и една след друга, което прави този процесор подходящ централен процесор. В допълнение, въпреки че е възможно да се раздели процесорната мощност на процесора само между няколко задачи; Но от друга страна, той обработва и изпълнява няколко задачи с висока скорост. Често задавани въпроси относно разликата между CPU и GPU Каква е разликата между CPU и GPU? Основната разлика между CPU и GPU е, че CPU се счита за централен процесор и изпълнява различни дейности по обработка, свързани с различни задачи; Но GPU е предназначен за графична обработка. Може ли CPU да се използва като GPU? Ако процесорът има вграден интегриран графичен процесор, той може да се използва за извършване на проста и не твърде тежка графична обработка. Как се обработва информацията в CPU и GPU? Централният процесор извършва обработващи дейности последователно и последователно, но графичният процесор извършва голям брой обработващи дейности едновременно с множеството си ядра, след като ги раздели на по-малки части.

Leave a Reply

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *