CPU vs. GPU rozumie kluczowe różnice
Ponieważ GPU zajął centralny etap współczesnego superkomputowania, stał się powszechnie zatrudniony do przyspieszenia zadań od sieci po gry i szyfrowanie do AI. Dziś zarówno procesor, jak i GPU są uważane za istotne czynniki dla zadania obliczeniowego. Właśnie dlatego najlepsze kombinacje procesora i GPU napędzają postępy w maszynach do gier, profesjonalnych stacjach roboczych, mniejszych komputerach stacjonarnych i najnowszych pokoleniach laptopów.
W tym artykule przyglądamy się ich kluczowym różnicom.
W tym artykule przyglądamy się ich kluczowym różnicom.
Co to jest procesor?
CPU (środkowa jednostka przetwarzania) to podstawowy komponent przetwarzania komputera. Definiuje urządzenie komputerowe, ale działa wraz z innymi sprzętami. Chip przetwarzający znajduje się w określonym gnieździe na płycie głównej. Regularny procesor jest oddzielony od pamięci, ponieważ nie może przechowywać informacji. Po prostu przetwarza wszystkie informacje w pamięci. CPU jest zbudowany przez umieszczenie setek milionów mikroskopowych tranzystorów w pojedynczym chipie.
Postęp technologii procesora dotyczy dziś uczynienia tych tranzystorów i poprawiających prędkość procesora. W rzeczywistości, zgodnie z prawem Moore, liczba tranzystorów na chipie skutecznie podwaja co dwa lata. Nowoczesne urządzenia, takie jak telefony i tablety komórkowe, wykorzystują specjalny system na temat Chip (SOC), który pakuje procesor z grafiką i komponentami pamięci. Dlatego mogą wykonywać więcej niż standardowe funkcje procesora.
Co to jest GPU?
GPU (Graphics Processing Unit) to wyspecjalizowany procesor zaprojektowany do manipulowania pamięcią i przyspieszeniem wydajności komputera do kilku zadań. Ma znacznie większą liczbę Alus niż procesor. Zatem rozbijanie złożonych problemów na tysiące oddzielnych zadań i rozwiązanie ich jednocześnie. Jeśli chodzi o architekturę, pamięć wewnętrzna GPU jest połączeniem punkt-punkt, podczas gdy przyspiesza przepustowość pamięci i ilość danych, które może przetwarzać.
GPU wykorzystuje tysiące rdzeni z zestawami instrukcji zoptymalizowanych do obliczeń zmiennoprzecinkowych i arytmetycznych. To sprawia, że GPU znacznie szybciej z algebrą liniową i podobnymi pracami wymagającymi wyższego stopnia równoległości. Dlatego GPU są uważane za podstawowy komponent odpowiedzialny za grafikę. Renderowanie kształtów, tekstur i oświetlenia musi zostać natychmiast ukończone, aby obrazy poruszały się po wyświetlaczu.
GPU vs. CPU: Spójrz na ich różnice
Jak musiałeś zauważyć powyższą dyskusję, istnieje znaczna różnica między dwoma komponentami i tym, jak działają. Weźmy szczegółowo ich różnice, aby łatwo było zdecydować, czy potrzebujesz ich obu do konfiguracji, czy nie.
Moc
Chociaż procesor graficzny ma więcej rdzeni niż procesor, są one mniej potężne pod względem prędkości zegara. Zwykle prędkość zegara GPU waha się od 500 do 800 MHz z gęstszymi rdzeniami na jednym chipie. I odwrotnie, PROPUS Today mogą przejść aż do 3.5 do 4 GHz. GPU są również mniej wszechstronne, ponieważ mają ograniczone zestawy instrukcji. Możesz przejść z 24 do 48 superszyfrowych rdzeni procesora w środowisku serwerowym, ale dodanie zaledwie 4 do 8 procesorów GPU może zaoferować 40 000 dodatkowych rdzeni. W ten sposób sama liczba rdzeni GPU i masywna równoległość, którą wnoszą do stołu, może nadrobić mniej potężnych, mniej wszechstronnych i mniej inteligentnych rdzeni.
Pamięć
RAM GPU to dedykowana pamięć. Jest to znacznie szerszy interfejs z krótkimi ścieżkami i połączeniem P2P. Dlatego obsługuje znacznie wyższą prędkość zegara niż pamięć procesora. Pamięć GPU może dostarczyć do GPU do kilkuset GB na sekundę. CPU RAM to pamięć systemowa. Ma głównie 2 przyciemnione i ma autobus wielokrotny. Dlatego potrzebuje większej mocy do prowadzenia, nawet gdy działa przy niższych prędkościach zegara. Pamięć procesora dostarcza w połowie dziesiątek GB na sekundę. Jednak kilka najnowszych procesorów wykorzystuje szersze interfejsy do dostarczania do 100 GB danych na sekundę. Jeśli chodzi o wewnętrzny projekt, oba tego rodzaju pamięci są bardzo podobne do siebie.
Zestawy instrukcji
GPU może pracować ze znacznie większym i złożonym zestawem instrukcji. Z drugiej strony procesor ma ograniczony zestaw instrukcji. Chociaż wielu producentów chipsetów procesora próbuje teraz osadzić coraz bardziej złożone zestawy instrukcji w architekturach procesora, technologia jeszcze nie ma. To ma kilka wad. Na przykład procesor musi przeprowadzić tysiące cykli zegara podczas pracy ze złożonymi instrukcjami. Intel niedawno zintegrował pewną równoległość na poziomie instrukcji z najnowszymi układami, aby wygładzić proces. Jednak utrudnia ogólną wydajność procesora.
Czas przełącznika kontekstu
Czas przełącznika kontekstowego lub opóźnienie przełącznika kontekstu, w prostych słowa. CPU jest stosunkowo powolny, jeśli chodzi o przełączanie między wieloma wątkami. Powód jest to, że musi przechowywać informacje w rejestrach. Przywracanie tych informacji w razie potrzeby, spłucz pamięć podręczną i wykonaj inne operacje oczyszczania jednocześnie, które zużywają dużą część swoich zasobów. Podczas gdy nowoczesne układy przetwarzania próbują przezwyciężyć ten problem, wykorzystując segmenty stanu zadania, przełączanie kontekstowe pozostaje powolne. Jednak nie ma przełączania kontekstu międzynarodowego w GPU, przynajmniej w tradycyjnym znaczeniu tego słowa. Zazwyczaj wykonują tylko jedno zadanie na raz.
Ograniczenia sprzętowe
Prawo Moore'a, pogląd, że liczba tranzystorów na cal krzemowego chipu podwaja się co dwa lata, zbliża się do końca. W końcu nie możesz po prostu dodawać tranzystorów na kawałek krzem. Istnieje limit sprzętu, którego nie można przekroczyć z powodu prostych praw fizyki. To ograniczenie sprzętu jest główną przeszkodą dla producentów procesorów. Jasne, teraz próbują go przezwyciężyć za pomocą rozproszonego obliczeń, komputerów kwantowych i wymiany krzemu. Jak to się dzieje. Z drugiej strony GPU nie ma takich ograniczeń. W rzeczywistości prawo Huanga, w przeciwieństwie do prawa Moore'a, przewiduje, że wyniki GPU będą ponad dwukrotnie więcej co dwa lata. Zgodnie z Jensen Huang, CEO Nvidia, „Innowacja nie chodzi już tylko o żetony. Chodzi o cały stos."
Ograniczenia API
GPU mają również bardzo ograniczone interfejsy graficzne. Poza tym są trudne do debugowania, co dodatkowo ogranicza ich wnioski. Dwie najpopularniejsze grafiki renderujące interfejsy API, CUDA i OpenCL, są pod tym względem znane pod tym względem. Podczas gdy OpenCl jest open source, działa dobrze ze sprzętem AMD i jest bardzo wolny na Nvidia. Z drugiej strony, CUDA jest fabrycznie zoptymalizowana dla Nvidia. Mimo to zamyka cię w ich ekosystemie, uniemożliwiając zmianę w przyszłości. Dla porównania nie ma takiego ograniczenia API na procesorach różnych producentów. Data API działają bezbłędnie z procesorem, nigdy nie utrudniając postępu pracy.
CPU vs. Różnice GPU w pigułce
| procesor | GPU |
|---|---|
| Centralna jednostka przetwarzania komputera | Jednostka przetwarzania grafiki komputera |
| Zawiera wiele rdzeni | Zawiera tysiące rdzeni |
| Komponent o niskim opóźnieniu | Komponent wysokiej przepustowości |
| Doskonałe do przetwarzania seryjnego | Doskonałe do równoległego przetwarzania |
| Ma własną pamięć podręczną | Bez pamięci podręcznej |
| Ograniczenia sprzętowe, brak ograniczeń API | Ograniczenia API, brak ograniczeń sprzętowych |
| Mniej rdzeni, większa prędkość zegara | Więcej rdzeni, mniejsza prędkość zegara |
Wniosek
Zarówno procesor, jak i GPU służą w różnych domenach przetwarzania komputerowego. Oba mają różne sfery doskonałości, a także ograniczenia. Znajomość każdego komponentu pomaga lepiej zoptymalizować sprzęt pod kątem dowolnego projektu, nad którym chcesz pracować. Poza tym może pomóc w uniknięciu przerażającego wąskiego gardła procesora GPU. Mamy nadzieję, że informacje podane w tym artykule będą stanowić przewodnik w przyszłości. Linuxhint jest zasobem internetowym dla wszystkiego związanego z komputerami, aw szczególności Linux. Więcej informacji należy sprawdzić powiązane artykuły. Dziękuję za przeczytanie!
Często zadawane pytania (FAQ)
Czy procesor jest lepszy lub GPU?
Odpowiedź na to pytanie zależy od aplikacji, które chcesz uruchomić w systemie. Jeśli wykonujesz dużo renderowania wideo, gier i innych prac graficznych, inwestowanie w lepszy procesor graficzny będzie właściwą decyzją. Zdobądź jednak lepszy procesor, jeśli korzystasz tylko z komputera do rutynowej pracy biurowej, przeglądania Internetu i przesyłania strumieniowego wideo. Możesz w ogóle nie potrzebować GPU.
GPU vs. CPU: co najważniejsze dla gier?
To zależy od tego, w jakie gry grasz. Jeśli lubisz gry szybkie, takie jak strzelanki pierwszoosobowe, takie jak COD, Overwatch lub Strategiczne gry wideo w czasie rzeczywistym, takie jak Age of Empires and Blades of the Shogun lub MMorpg, takie jak Elder Scrolls i World of Warcraft, wtedy Najpierw sugerujemy ulepszenie twojego procesora. Uzyskaj jednak lepszy procesor graficzny, jeśli lubisz gry wideo z otwartym światem, takie jak GTA 5, Witcher 3 lub Red Dead Redemption 2 z wysoce zdefiniowanymi i wciągającymi środowiskami.
Jaki jest najlepszy procesor procesora procesowego?
To zależy od aplikacji i użycia. W naszym artykule szczegółowo rozmawialiśmy o najlepszych kombinacjach graficznych procesora. Możesz to znaleźć w naszej sekcji „Powiązane posty z podpowiedzi Linux” w lewym górnym rogu tej strony.
Referencje używane w tym artykule
1. Co to jest obliczenia GPU