гпу и цпу чем отличается
В чем разница между CPU и GPU?
Авторизуйтесь
В чем разница между CPU и GPU?
CPU и GPU — это процессоры. Между ними есть много общего, однако сконструированы они были для выполнения разных задач. В чём конкретно выражается разница между CPU и GPU, вы узнаете из этой статьи.
Примечание Вы читаете улучшенную версию некогда выпущенной нами статьи.
Что такое CPU
CPU — это центральный процессор (англ. central processing unit).
Основная функция — выполнение цепочки инструкций за максимально короткое время.
CPU спроектирован таким образом, чтобы выполнять несколько цепочек одновременно или разбивать один поток инструкций на несколько и, после выполнения их по отдельности, сливать их снова в одну, в правильном порядке. Каждая инструкция в потоке зависит от следующих за ней. Именно поэтому в CPU так мало исполнительных блоков, а весь упор делается на скорость выполнения и уменьшение простоев, что достигается при помощи кэш-памяти и конвейера.
Если вы хотите знать не только что такое CPU, но и как работает процессор, то прочтите эту статью.
Что такое GPU
GPU — это графический процессор (англ. graphics processing unit).
Основная функция — рендеринг 3D-графики и визуальных эффектов.
GPU получает на вход полигоны, а после проведения над ними необходимых математических и логических операций выдаёт координаты пикселей. По сути, работа GPU сводится к оперированию над огромным количеством независимых между собой задач. Поэтому он содержит огромное количество исполнительных блоков — в современных GPU их 2048 и более.
Отличие CPU от GPU
С понятиями разобрались, теперь посмотрим, в чём отличие CPU от GPU.
Схематичное представление CPU и GPU
Почему для майнинга используется GPU, а не CPU
Если CPU принимает решения в соответствии с указаниями программы, то GPU — производит огромное количество однотипных вычислений. Выходит, что если подавать на графический процессор независимые простейшие математические задачи, то он справится значительно быстрее, чем центральный процессор. Этим успешно пользуются майнеры биткоинов.
Суть майнинга заключается в том, что компьютеры решают математические задачи, в результате которых создаются биткоины. Все биткоин-переводы по цепочке передаются майнерам, чья работа состоит в том, чтобы подобрать из миллионов комбинаций один-единственный хэш, подходящий ко всем новым транзакциям и секретному ключу, который и обеспечит майнеру получение награды. Скорость вычисления напрямую зависит от количества исполнительных блоков. Поэтому GPU больше подходят для выполнения данного типа задачи, нежели CPU. Чем больше количество произведенных вычислений, тем выше шанс получить биткоины.
Сравнение центрального и графического процессоров: получите максимум от обоих устройств 1
Центральные процессоры (ЦП) и графические процессоры (ГП) являются основными вычислительными движками. Однако по мере роста требований к вычислительным устройствам не всегда понятно, в чем состоит различие между ЦП и ГП и какая нагрузка лучше подходит для каждого из этих типов устройств.
Узнайте, когда сделать ставку на центральный процессор, а когда выбрать графический процессор
У центрального и графического процессоров есть свои уникальные сильные стороны, позволяющие им играть ключевую роль в удовлетворении потребностей в вычислительных средствах будущего.
Графические процессоры — это важная часть продукции корпорации Intel, предоставляющей интегрированные и дискретные решения.
Несмотря на то, что ЦП по прежнему имеют крайне важное значение, ГП могут пригодиться для все большего числа рабочих нагрузок центров обработки данных.
В настоящее время от систем требуется больше, чем когда-либо раньше, будь то приложения для глубинного обучения, массовый параллелизм, трехмерные игры, требующие высокой производительности, или другие ресурсоемкие рабочие нагрузки. Центральный процессор (ЦП) и графический процессор (ГП) играют очень разные роли. Для чего используются центральные процессоры? Для чего используются графические процессоры? Понимание роли, которую играет каждый из них, имеет важное значение при покупке нового компьютера и сравнении технических характеристик.
Что такое ЦП?
ЦП, состоящий из миллионов транзисторов, может иметь несколько процессорных ядер и обычно называется «мозгом» компьютера. Он имеет важное значение для всех современных вычислительных систем, поскольку выполняет команды и процессы, необходимые для работы компьютера и операционной системы. ЦП также играет важную роль при определении скорости работы программ, начиная с просмотра веб-страниц и заканчивая созданием электронных таблиц.
Что такое ГП?
ГП — это процессор, состоящий из большого количества более мелких и более специализированных ядер. Работая совместно, ядра обеспечивают высокую производительность, когда задача обработки может быть разделена и обработана во многих ядрах.
В чем разница между ЦП и ГП?
ЦП и ГП имеют много общего. Оба являются важнейшими вычислительными движками. Оба представляют собой кремниевые микропроцессоры. И оба обрабатывают данные. При этом ЦП и ГП имеют разные архитектуры и созданы для различных целей.
ЦП подходит для широкого спектра рабочих нагрузок, особенно тех, для которых важное значение имеет время задержки и производительность каждого ядра. Будучи мощным исполнительным движком, ЦП сосредотачивает меньшее число своих ядер на отдельных задачах и на скорости исполнения. В связи с этим он исключительно хорошо приспособлен для широкого спектра задач, начиная с последовательного вычисления и заканчивая обработкой баз данных.
ГП появились как специализированные интегральные схемы, разработанные для ускорения конкретных задач по трехмерному рендерингу. Со временем эти движки с фиксированными функциями стали более программируемыми и более адаптивными. Несмотря на то, что графика и все более реалистичная визуализация лучших современных игр остается их основной функцией, ГП также стали со временем универсальными параллельными процессорами, способными работать с более широким спектром приложений.
Что такое интегрированная графическая система?
Интегрированная (или общая) графическая система построена на том же чипе, что и ЦП. Некоторые ЦП могут иметь встроенный ГП, а не выделенную или дискретную графическую систему. Кроме того, ИГП, или интегрированные графические процессоры, могут иметь общую память с ЦП.
Интегрированные графические процессоры обладают несколькими преимуществами. Благодаря их интеграции с ЦП они отличаются большей компактностью, экономической и энергоэффективностью по сравнению с неинтегрированными графическими процессорами. Они обеспечивают возможности по обработке графических данных и команд для общих задач, таких как просмотр сайтов, просмотр фильмов с разрешением 4К в потоковом режиме и казуальные игры.
Такой подход чаще всего используется для устройств, для которых очень важны компактный размер и энергоэффективность, таких как ноутбуки, планшеты, смартфоны и некоторые настольные ПК.
Ускорение глубинного обучения и искусственного интеллекта
Сегодня ГП работают со все большим количеством рабочих нагрузок, например с глубинным обучением и искусственным интеллектом (ИИ). ГП и другие ускорители идеально подходят для глубинного обучения с использованием нескольких слоев нейронной сети или больших наборов некоторых данных, таких как двумерные изображения.
Алгоритмы глубинного обучения были адаптированы для использования метода ускоренного ГП, что позволило получить значительный рост производительности и впервые довести обучение по нескольким практическим задачам до реально осуществимого уровня.
Со временем возможности ЦП и работающих на них библиотек программного обеспечения значительно возросли в отношении задач глубинного обучения. Например, благодаря обширной оптимизации программного обеспечения и дополнительному использованию специализированного аппаратного обеспечения с искусственным интеллектом, например, технологии Intel® Deep Learn Boost (Intel® DL Boost) в новейших масштабируемых процессорах Intel® Xeon®, в системах на базе ЦП повысилась производительность глубинного обучения.
ЦП показывают себя с лучшей стороны во многих прикладных областях, таких как глубинное обучение, связанное с получением изображений высокой четкости, трехмерных изображений, а также не связанное с изображениями глубинное обучение языку, тексту и данным временного ряда. Сегодня ЦП могут поддерживать гораздо большие объемы памяти даже по сравнению с лучшими ГП в сложных моделях или приложениях с глубинным обучением (например, обнаружение двумерных изображений).
Сочетание ЦП и ГП при условии достаточности оперативной памяти обеспечивает отличную экспериментальную систему для глубинного обучения и искусственного интеллекта.
Десятилетия лидерства в разработке ЦП
Intel имеет давнюю историю инноваций в ЦП с выхода в 1971 г. первого коммерческого микропроцессора, полностью интегрированного в единый чип.
Сегодня ЦП Intel® позволяют построить нужную систему искусственного интеллекта в нужном месте на базе известной архитектуры x86. Intel предлагает ЦП, удовлетворяющие любым потребностям, от высокопроизводительных масштабируемых процессоров Intel® Xeon® в центре обработки данных и облачной среде до энергоэффективных процессоров Intel® Core™на периферии.
Интеллектуальная производительность процессоров Intel® Core™ 11-го поколения
Процессоры Intel® Core™ 11-го поколения используют оптимизированные технологии обработки Intel, новую архитектуру ядра, разработанную с нуля графическую архитектуру, а также встроенные инструкции искусственного интеллекта для обеспечения интеллектуальной и оптимизированной производительности и возможностей.
Графика Intel® Iris® X e оснащена технологией Intel® Deep Learning Boost на базе искусственного интеллекта. Она позволяет эффективней создавать контент, редактировать фотографии и видео, а также обладает низким энергопотреблением, обеспечивая длительное время автономной работы без отрыва от творчества и выполнения нескольких задач.
Сегодня речь больше не идет о сравнении ЦП и ГП. Как никогда вам необходимы оба движка для удовлетворения меняющихся требований к вычислительным средствам. Наилучшие результаты достигаются, когда для работы используется правильный инструмент.
CPU и GPU: в чем разница?
Для начала нужно отметить, что компьютерные процессоры (ЦП и видеокарта) отличаются от серверных архитектурой. Так как к CPU, установленных на серверах, выдвигают особые требования в надежности, безотказности и наличии самокорректирующейся системы. Небольшое изменение в архитектуре, заточенное под работу 24/7 и высокую нагрузку, является единственным отличием серверного процессора от компьютерного. Именно поэтому в технических характеристиках серверов чаще можно встретить не какой-нибудь CPU Intel Core i7, а, например, Intel Xeon E5620 (4 Core, 12M Cache, 2.40 GHz).
Графические процессоры в серверах тоже имеют несколько иную архитектуру, заточенную под задачи обработки больших массивов данных в режиме non stop. Видеокарты в системных блоках и в серверах внешне могут быть похожи, но они отличаются технически. У Nvidia для серверного оборудования есть специальные линейки GPU с названием TESLA и QUADRO. Видеокарты из серии QUADRO имеют архитектуру, ориентированную под машинное обучение и видеоаналитику, без ограничений по числу входных видеопотоков (у игровой серии Geforce максимум 3 потока). А GPU в линейке TESLA поддерживает виртуализацию, что позволяет выполнять еще более сложные задачи. А у AMD есть особое решение для серверов под названием FirePro или Radeon & Vega.
Для работы приложений с математическим модулем видеокарты на серверах используются две технологии — CUDA и OpenCL.
Зачем в серверах используют GPU
А теперь перейдем к непосредственной разнице возможностей CPU и GPU в серверах. Еще несколько лет назад в СХД использовались только CPU, которые отвечали за обработку всех данных, включая графику и видео. Любой центральный процессор способен обрабатывать графические материалы, но только когда речь идет о простых задачах. Например, вывести изображение на экран или предоставить к графике удаленный доступ. По такому принципу работали первые компьютеры, на которых можно было играть в 2D-игры, но в них не было дискретных видеокарт.
Разница в CPU и GPU в серверном оборудовании
С технической стороны разница между CPU и GPU заключается в принципах потоковой обработки информации. Ядра CPU выполняют задачи последовательно. 
Если появляются приоритетные задачи высокой важности, то они обрабатываются тоже в порядке общей очереди. Если на каком-то этапе происходит сбой, то возникает ошибка и весь процесс сбивается. За счет нескольких ядер достигается многозадачность, но по-прежнему все данные обрабатываются в едином потоке на каждом ядре отдельно.
Архитектура GPU построена несколько иначе. Там все задачи выполняются параллельно. За счет этого достигается высокая многозадачность и устойчивость. Именно поэтому для майнинга криптовалюты при очень больших объемах обрабатываемых данных используются GPU, а не CPU. Видеокарты поэтому и называют еще графическим ускорителем.
Заключение
Исходя из особенностей GPU, их стали использовать на многих серверах, которые задействуются в обработке больших массивов данных и работе с графикой/видео. Многие компании выбирают именно такие сервера с GPU при работе с Big Data и Artificial Intelligence, 3D-моделированием и криптографией. Но даже современные системы видеонаблюдения с системой анализа и корпоративные облачные сети трудно представить без серверов с GPU.
Осталось только определить, для каких целей вам нужен сервер, и действительно ли нельзя обойтись только CPU? В этом вам помогут специалисты ittelo, которые не только подберут оптимальную конфигурацию, но и проведут развернутую консультацию по выбору серверного оборудования под конкретные цели.
В чем отличие CPU от GPU
Процессоры и графические ускорители очень похожи, они оба сделаны из сотен миллионов транзисторов и могут обрабатывать тысячи операций за секунду. Но чем именно отличаются эти два важных компонента любого домашнего компьютера?
В данной статье мы попытаемся очень просто и доступно рассказать, в чем отличие CPU от GPU. Но сначала нужно рассмотреть два этих процессора по отдельности.
Что такое CPU?
CPU (Central Processing Unit или же Центральное Процессорное Устройство) часто называют «мозгом» компьютера. Внутри центрального процессора расположено около миллиона транзисторов, с помощью которых производятся различные вычисления. В домашних компьютерах обычно устанавливаются процессоры, имеющие от 1 до 4 ядер с тактовой частотой приблизительно от 1 ГГц до 4 ГГц.
Процессор является мощным, потому что может делать все. Компьютер способен выполнить какую-либо задачу, так как процессор способен выполнить эту задачу. Программистам удалось достичь этого благодаря широким наборам инструкций и огромным спискам функций, совместно используемых в современных центральных процессорах.
Что такое GPU?
GPU (Graphics Processing Unit или же Графическое Процессорное Устройство) представляет собой специализированный тип микропроцессора, оптимизированный для очень специфических вычислений и отображения графики. Графический процессор работает на более низкой тактовой частоте в отличие от процессора, но имеет намного больше процессорных ядер.
Отличие CPU и GPU
Графический процессор может выполнить лишь часть операций, которые может выполнить центральный процессор, но он делает это с невероятной скоростью. GPU будет использовать сотни ядер, чтобы выполнить срочные вычисления для тысяч пикселей и отобразить при этом сложную 3D графику. Но для достижения высоких скоростей GPU должен выполнять однообразные операции.
Возьмем, например, Nvidia GTX 1080. Данная видеокарта имеет 2560 шейдерных ядер. Благодаря этим ядрам Nvidia GTX 1080 может выполнить 2560 инструкций или операций за один такт. Если вы захотите сделать картинку на 1% ярче, то GPU с этим справится без особого труда. А вот четырехъядерный центральный процессор Intel Core i5 сможет выполнить только 4 инструкции за один такт.
Тем не менее, центральные процессоры более гибкие, чем графические. Центральные процессоры имеют больший набор инструкций, поэтому они могут выполнять более широкий диапазон функций. Также CPU работают на более высоких максимальных тактовых частотах и имеют возможность управлять вводом и выводом компонентов компьютера. Например, центральный процессор может интегрироваться с виртуальной памятью, которая необходима для запуска современной операционной системы. Это как раз то, что графический процессор выполнить не сможет.
Вычисления на GPU
Выводы
В данной статье мы провели сравнение CPU и GPU. Думаю, всем стало понятно, что GPU и CPU имеют схожие цели, но оптимизированы для разных вычислений. Пишите свое мнение в комментариях, я постараюсь ответить.
В чем разница между CPU и GPU
Современные смартфоны работают за счет разных компонентов, но главными считаются именно центральный и графический процессор (CPU и GPU).
Несмотря на схожее название и то, что в целом их главная роль — обрабатывать огромные массивы данных, между GPU и CPU существует огромная разница. Но прежде, чем углубиться в их различия, рассмотрим что же у них общего.
Ядра графического и центрального процессоров представляют собой блоки, каждый из которых выполняет определенные задачи. Размер и объем блоков может быть разным. Это зависит от архитектуры процессора. И у GPU, и у CPU есть АЛУ. Это арифметико-логическое устройство, которое необходимо для выполнения математических операций. Другие блоки имеют доступ к памяти (для загрузки и сохранения данных), выполняют задачи декодеров или кэша. На этом сходства заканчиваются. Теперь поговорим о различиях между CPU и GPU.
Что такое CPU
Центральный процессор компьютера или смартфона можно сравнить с человеческим мозгом. Это довольно гибкий компонент, выполняющий целый спектр задач и отвечающий за работоспособность устройства. CPU выполняет все логические и арифметические задачи. Именно это гарантирует работу операционной системы Android и устанавливаемых на смартфон приложений.
Процессоры часто встречаются в конфигурациях с несколькими ядрами: от четырех до восьми для мобильных устройств и до 16 для стационарных компьютеров и серверного оборудования. Конструкция многоядерных процессоров позволяет одновременно запускать несколько приложений и потоков задач, что значительно повышает производительность и эффективность использования энергии.
Каждое ядро работает на тактовой частоте, обычно это от 2 до 3 ГГц для мобильных устройств, и до 5 ГГц для компьютеров. Кроме того, CPU может иметь разные объемы высокоскоростной закрытой памяти, которая используется для хранения инструкций и данных (т.е. кэш). Кэш-память может быть либо индивидуальной для каждого ядра или делится между ними. Она необходима для ускорения выполнения задач и переключения между ними.
Процессор обрабатывает различные типы данных и обеспечивает общую функциональность устройства.
Внутри большинства современных процессоров находится несколько АЛУ, выполняющих математические операции. Кроме того, CPU обрабатывает и перестраивает виртуальную память для всех запускаемых пользователем приложений. Именной по этой причине процессор является самым необходимым инструментом для запуска операционной системы.
Следующее составное устройство CPU — модуль предсказания переходов. Его использование позволяет предварительно загружать и исполнять инструкции, которые могут понадобится в ближайшем будущем. Это значительно экономит время и позволяет оптимально использовать вычислительные ресурсы процессора.
Что такое GPU
GPU имеет отличный от CPU характер рабочей нагрузки. Поэтому графические процессоры не используют модули предсказания переходов. Именно в этом и кроется ключ понимания различий между GPU и CPU.
Если центральный процессор необходим для выполнения различных задач, то видеокарта имеет строго определенное предназначение — рендеринг и обработка трехмерной графики. GPU намного быстрее и энергоэффективнее решает эти задачи. Однако графический процессор не столь гибок в своем диапазоне рабочих нагрузок.
Ядра видеокарты имеют один или несколько АЛУ, но в отличие от тех, что используются CPU они разработаны совершенно иначе. Они способны обрабатывать 8, 16 или 32 операции одновременно. Кроме того, ядра GPU могут состоять из десятков или сотен отдельных блоков АЛУ, благодаря чему графический процессор выполняет тысячи операций. Это особенно полезно во время обработки теней на дисплеях с высоким разрешением.
GPU это отдельное устройство компьютера или смартфона, разработанное для графического рендеринга и применяемое в качестве ускорителя трехмерной графики.
Из-за того, что GPU предназначен для обработки компьютерной графики, он рассчитан на массивные параллельные вычисления. Поэтому видеокарты имеют очевидное преимущество при больших объемах обрабатываемой информации.
По сравнению с центральными процессорами, графические имеют особую архитектуру, нацеленную на увеличение скорости расчета текстур и сложных графических объектов. Кроме того, у GPU более ограниченный набор команд.
Что касается тактовой частоты, то у GPU данный показатель, как правило, ниже чем у CPU. При это зачастую речь идет о сотнях МГц. Это обусловлено ограничениями тепла и мощности, поскольку для параллельной обработки массивных объемов данных требуется гораздо больше транзисторов.
Параллельные вычисления могут использоваться не только в качестве ускорителя трехмерной графики. С его помощью рендеринг видеороликов, разные алгоритмы криптографии и машинного обучения (вроде обнаружения объектов) будут работать намного быстрее на GPU, а не на CPU.
В чем разница между CPU и GPU
Центральный процессор подходит для самых разных типов вычислений, тем более что по сравнению с видеокартой у него более широкий набор команд. Его ядра более гибкие, благодаря чему CPU позволяет нескольким задачам включаться и выключаться одновременно. Графический процессор имеет ограниченный набор команд и фокусируется на выполнении одной, строго определенной задачи. При этом GPU выполняет гораздо больше вычислений за один такт.
Несмотря на то, что графический и центральный процессор имеют примерно схожую структуру (оба построены из транзисторов), обрабатывают данные и числа, главная между ними разница в том, что каждый выполняет строго определенные.