Gpu и cpu в чем разница

В чем разница между CPU и GPU?

Из этой статьи вы узнаете, в чём разница между CPU и GPU. Разобрали основные отличия и посмотрели на скорость их вычислений..

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.

1. Доступ к памяти. В GPU он связанный и легко предсказуемый — если из памяти читается элемент текстуры, то через некоторое время настанет очередь и соседних текселов. С записью ситуация аналогичная.
2. Размер кэш-памяти. Графическому процессору, в отличие от универсальных процессоров, не нужна кэш-память большого размера. Для текстур требуются лишь 128–256 килобайт.
3. Поддержка многопоточности. Центральный процессор исполняет 1–2 потока вычислений на одно ядро, а графический процессор может поддерживать несколько тысяч потоков на каждый мультипроцессор, которых в чипе несколько штук. И если переключение с одного потока на другой для CPU стоит сотни тактов, то GPU переключает несколько потоков за один такт.
4. Архитектура. В CPU большая часть площади чипа занята под буферы команд, аппаратное предсказание ветвления и огромные объемы кэш-памяти, а в GPU большая часть площади занята исполнительными блоками.

На данный момент этот блок не поддерживается, но мы не забыли о нём! Наша команда уже занята его разработкой, он будет доступен в ближайшее время.

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.

Следите за новыми постами по любимым темам

Подпишитесь на интересующие вас теги, чтобы следить за новыми постами и быть в курсе событий.

В чем разница между графическими процессорами и ЦПУ?

В чем разница между графическими процессорами и ЦПУ?

Процессор или центральный процессор – это аппаратный компонент, который является основным вычислительным блоком сервера. Он выполняет все типы вычислительных задач, необходимых для работы операционной системы и приложений. Графический процессор (GPU) – это аналогичный аппаратный компонент, но более специализированный. Он может более эффективно обрабатывать сложные математические операции, выполняемые параллельно, чем обычный процессор. Хотя графические процессоры изначально создавались для выполнения задач визуализации графики в играх и анимации, теперь их использование выходит далеко за рамки этого предназначения.

Сходства между графическими процессорами и процессорами

И процессоры, и графические процессоры (GPU) являются аппаратными блоками, обеспечивающими работу компьютера. Их можно рассматривать как мозг вычислительного устройства. Оба они имеют схожие внутренние компоненты, включая ядра, память и блоки управления.

Ядро

В архитектуре GPU и CPU есть ядра, в которых выполняются все вычисления и логические функции. Ядро извлекает инструкции из памяти в виде цифровых сигналов, называемых битами. Он декодирует инструкции и запускает их через логические шлюзы в течение периода времени, называемого командным циклом. Первоначально процессоры содержали одно ядро, но сегодня распространены многоядерные процессоры и графические процессоры.

Память

И ЦПУ, и графические процессоры выполняют миллионы вычислений в секунду и используют внутреннюю память для повышения производительности обработки. Кэш – это встроенная память, обеспечивающая быстрый доступ к данным. В процессорах метки L1, L2 или L3 указывают на устройство кэша. L1 – самый быстрый, а L3 – самый медленный. Блок управления памятью (MMU) контролирует перемещение данных между ядром процессора, кэшем и оперативной памятью в каждом цикле команд.

Блок управления

Блок управления синхронизирует задачи обработки и определяет частоту электрических импульсов, генерируемых блоком обработки. Процессоры и графические процессоры с более высокой частотой обеспечивают лучшую производительность. Однако дизайн и конфигурация этих компонентов различаются в зависимости от процессора и графического процессора, поэтому они полезны в разных ситуациях.

Ключевые различия: процессоры и графические процессоры

Появление компьютерной графики и анимации привело к появлению первых ресурсоемких рабочих нагрузок, для обработки которых процессоры просто не были предназначены. Например, анимация в видеоиграх требовала, чтобы приложения обрабатывали данные и отображали тысячи пикселей, каждый из которых имеет свой собственный цвет, интенсивность света и движение. Геометрические математические вычисления на базе процессоров в то время вызывали проблемы с производительностью.

Производители оборудования начали понимать, что решение типовых задач, ориентированных на мультимедиа, может разгрузить процессор и повысить производительность. Сегодня рабочие нагрузки графических процессоров (GPU) справляются с некоторыми ресурсоемкими задачами, такими как машинное обучение и искусственный интеллект, более эффективно, чем ЦПУ.

Функция

Основное различие между процессором и графическим процессором заключается в их функциях. Сервер не может работать без процессора. Процессор выполняет все задачи, необходимые для правильной работы всего программного обеспечения на сервере. С другой стороны, графический процессор поддерживает CPU при выполнении параллельных вычислений. Графический процессор может выполнять простые и повторяющиеся задачи намного быстрее, поскольку он может разбивать задачу на более мелкие компоненты и выполнять их параллельно.

Проектирование

Графические процессоры идеально подходят для параллельной обработки с помощью нескольких ядер или арифметических логических блоков (ALU). Ядра GPU менее мощные, чем ядра процессора, и содержат меньше памяти. В то время как ЦПУ могут быстро переключаться между различными наборами инструкций, графический процессор просто принимает большое количество одних и тех же инструкций и передает их с высокой скоростью. В результате функции графического процессора играют важную роль в параллельных вычислениях.

Пример различий

Для лучшего понимания рассмотрим следующую аналогию. Процессор похож на шеф-повара в большом ресторане, которому нужно, чтобы сотни гамбургеров были перевернуты. Даже если шеф-повар может сделать это лично, время используется нерационально. Пока шеф-повар выполняет эту простую, но трудоемкую задачу, вся работа на кухне может остановиться или замедлиться. Чтобы избежать таких ситуаций, шеф-повар может делегировать задачу младшим помощникам, одновременно переворачивают несколько гамбургеров. Графический процессор больше похож на младшего помощника с десятью руками, который может перевернуть 100 гамбургеров за 10 секунд.

Когда следует использовать графические процессоры вместо процессоров

Важно отметить, что выбор между процессорами и графическими процессорами (GPU) не является взаимоисключающим. Для работы каждого сервера или экземпляра сервера в облаке требуется процессор. Однако в некоторых серверах также используются графические процессоры в качестве дополнительных сопроцессоров. Некоторые рабочие нагрузки лучше всего подходят для работы на серверах с графическими процессорами, которые выполняют определенные функции более эффективно. Например, графические процессоры отлично подходят для вычислений с плавающей запятой, обработки графики или сопоставления шаблонов данных.

Вот несколько приложений, в которых вместо процессоров может быть полезно использовать графические процессоры.

Глубокое обучение

Нейронная сеть – это методология в области искусственного интеллекта, которая учит компьютеры обрабатывать данные таким же способом, как и человеческий мозг. Например, алгоритмы глубокого обучения могут распознавать сложные закономерности в изображениях, тексте, звуках и других данных для получения точных сведений и прогнозов. Серверы на базе GPU обеспечивают высокую производительность для машинного обучения, нейронных сетей и задач глубокого обучения.

Высокопроизводительные вычисления

Термин высокопроизводительные вычисления относится к задачам, требующим очень высокой вычислительной мощности. Ниже приведено несколько примеров.

• Вам необходимо выполнять геонаучное моделирование и обработку сейсмических данных быстро и в крупном масштабе
• Вам необходимо выполнить финансовое моделирование для выявления рисков портфеля продуктов, возможностей хеджирования и других целей
• Вам необходимо создавать приложения для прогнозирования, анализа данных в режиме реального времени или ретроспективного анализа данных в медицине, геномике и разработке лекарств

Компьютерная система на базе графического процессора хорошо подходит для таких высокопроизводительных вычислительных задач.

Автономные транспортные средства

Для разработки и внедрения передовых систем помощи водителю (ADAS) и систем автономных транспортных средств (AV) необходимы высокомасштабируемые вычислительные, сетевые и аналитические технологии. Например, вам нужны возможности сбора данных, маркировки и аннотирования, разработки карт, алгоритмов, моделирования и проверки. Для эффективной работы таких сложных рабочих нагрузок требуется поддержка компьютерных систем на базе GPU.

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.

1. GPU — это графический процессор (англ. graphics processing unit).
Основная функция — рендеринг 3D-графики и визуальных эффектов.
2. CPU — это центральный процессор (англ. central processing unit).
Основная функция — выполнение цепочки инструкций за максимально короткое время.
В чём отличие CPU от GPU?
1. Доступ к памяти. В GPU он связанный и легко предсказуемый — если из памяти читается элемент текстуры, то через некоторое время настанет очередь и соседних текселов. С записью ситуация аналогичная.
2. Размер кэш-памяти. Графическому процессору, в отличие от универсальных процессоров, не нужна кэш-память большого размера. Для текстур требуются лишь 128–256 килобайт.
3. Поддержка многопоточности. Центральный процессор исполняет 1–2 потока вычислений на одно ядро, а графический процессор может поддерживать несколько тысяч потоков на каждый мультипроцессор, которых в чипе несколько штук. И если переключение с одного потока на другой для CPU стоит сотни тактов, то GPU переключает несколько потоков за один такт.
4. Архитектура. В CPU большая часть площади чипа занята под буферы команд, аппаратное предсказание ветвления и огромные объемы кэш-памяти, а в GPU большая часть площади занята исполнительными блоками.

В настройках компонента не выбран ни один тип комментариев

CPU и GPU: в чем разница?

Центральный (CPU) и графический (GPU) процессор – важные компоненты электронных и встроенных систем. И первые, и вторые созданы из нескольких миллионов транзисторов, способны за одну секунду обрабатывать тысячи операций. Но, несмотря на схожесть, они все же разрабатывались под решение разных задач. В этой статье выполним сравнение GPU и CPU, узнаем их особенности, отличия и то, можно ли использовать один вариант процессора вместо другого?

Что представляет собой CPU

Сentral processing unit (CPU)— центральный процессор (ЦП). Это мозг системы, предназначенный для реализации цепочки последовательных инструкций за минимальный промежуток времени. Сконструирован он так, что может выполнять в одно и то же время несколько подобных цепочек или же разделять входящий поток на меньшие, выполнять их последовательно, а после снова соединять в один в том же порядке, в котором они шли изначально.

Все инструкции в общем потоке напрямую связаны с той, которая следует на ней. Ввиду такой особенности в центральном процессоре мало исполнительных блоков. Состоит он из арифметического логического блока, предназначенного для временного хранения данных и выполнения вычислений, а также блока управления, отвечающего за последовательность выполнения цепочек и ветвление. CPU непосредственно взаимодействует с другими блоками ПК: памятью, вводом/выводом. Именно с их помощью и реализуется выполнение поступающих инструкций. Поэтому интерфейс – важная составляющая центрального процессора.

Главный акцент производители ЦП делают на скорости работ и минимизации простоя. Обеспечивается это использованием кэш-памяти и конвейера.

Аренда выделенного
сервера
Разместим оборудование
в собственном дата-центре
уровня TIER III.
Конфигуратор сервера
Подбор оборудования для решения Ваших задач и экономии бюджета IT

Что предоставляет собой GPU

Прежде, чем разбираться, в чем разница между CPU и GPU, необходимо более подробно познакомиться и с особенностями графического процессора (ГП). Он представляет собой программируемый логический чип, при помощи которого на экране ПК воспроизводятся изображения, анимация, видео и пр. Размещаться ГП могут:

• на сменных платах;
• в чипсетах материнки;
• непосредственно в микросхеме ЦП.

Но, GPU – процессор, то есть не надо его путать с видеокартой, несмотря на схожее назначение. Конструктивно он представляет собой микросхему, способную оперативно выполнять математические вычисления, преимущественно для предоставления графического изображения. Блок обработки позволяет ПК работать быстро и стабильно.

Производительность GPU значительно выше, чем у CPU, что обусловлено наличием у первых большего числа ядер. Графический процессор содержит собственную оперативную память (VRAM). Все это позволяет устройству эффективно справляться с обработкой сложных задач, связанных с визуализацией графики, в том числе в компьютерных играх и не только.

Основные отличия CPU и GPU

Теперь, когда есть представления о том, что представляют собой центральных и графический процессор, можно говорить об их отличиях. Здесь выделяется несколько моментов:

1. Принципиально отличное строение. Различия архитектуры CPU и GPU в том, что большая часть пощади чипа предназначается для решения принципиально отличных задач. Так, в CPU максимальная площадка отводится под буферы команд, кэш-память и пр. В GPU большая часть площади выделена под исполнительные узлы.
2. Разные пути доступа к памяти. В GPU все логически и спланировано. Если какой-то элемент уже из памяти считывается, то следом за ним пойдут и другие графические единицы. Подобная последовательность действий будет и на этапе записи данных.
3. Размер кэш-памяти. ГП не нуждается в кэш-памяти большого размера. Для обеспечения работы текстур ему будет достаточно 125-256 кБ. А вот для ЦП это один из ключевых параметров, ведь потребление памяти здесь достаточно высокое.
4. Способность работы в многопоточном режиме. На одно ядро в CPU приходится не более 1-2 вычислений, в то время как в GPU на каждый из мультипроцессоров могут идти тысячные потоки (а их в чипе предусмотрено по несколько штук). Разница есть и в скорости перехода между потоками. Так, на переключение между ними в ЦП потребуются сотни тактов, а вот в ГП всего за один такт сможет переключить несколько потоков.
5. Отличия в оперативности вычислений. Важный технический показатель любого процессора – тактовая частота. Измеряется она в герцах. Чем выше она будет, тем больше вычислений за единицу времени выполнит оборудование. А это значит, что приложения на ГП будут функционировать быстро, без скачков. Так, на ЦП может быть максимум 2 ядра, а на ГП – от 4 до 10. Выполняя сравнение скорости вычислений на CPU и GPU, очевидным становится преимущественно графического процессора.

CPU и GPU в процессах майнинга

CPU способен только принимать решения на основании указаний, идущих от программы. А вот GPU применяется для выполнения большого числа однотипных вычислений. То есть, графический процессор значительно лучше и быстрее справляется с простейшими математическими операциями. Этой особенностью и воспользовались майнеры криптовалюты. Они устанавливают на аппаратное обеспечение GPU вместо CPU. В ходе майнига ГП решают математические задачи, направленные на нахождение единственного правильного хэша под новые транзакции и сгенерированный секретный ключ из огромного количества комбинаций. В результате и создается криптографическая валюта. Чем больше исполнительных блоков у процессора, тем выше будет скорость вычисления и, как результат – выше шанс получить криптовалюту. И лучше обеспечить это сможет GPU.

Используя графический процессор, можно майнить разные виды криптовалют:

• Bitcoin,
• Ethereum,
• Monero,
• DogeCoin,
• Steem и пр.

Наибольшую прибыли можно получить от производства Bitcoin. Но изначально надо знать, что успех в этом деле ждет только тех майнеров, в распоряжении которых есть мощные специализированные компьютеры (такие модели в избытке есть в линейках Nvidia Corporation, AMD). В противном случае на оплату счетов за электроэнергию будет уходить больше денег, чем заработается.

CPU и GPU в серверном оборудовании

Мы уже говорили о том, что в центральном процессоре потоковая обработка информации выполняется последовательно. И это оптимально подходит под выполнение задач с одинаковым уровнем приоритетности. Но если на каком-то этапе произойдет сбой, нарушится вся цепочка. Использование нескольких ядер позволят достичь многозадачности, но все равно данные будут обрабатываться потоково, просто по отдельности на каждом ядре.

А вот GPU архитектура выглядит совсем по-другому. Здесь уже предусмотрено параллельное решение задач, что гарантирует как многозадачность, так и повышенную устойчивость в работе. То есть производительность CPU и GPU существенно отличаются – у графического процессора она значительно выше. А еще ГП не нуждается в кэше для обработки массивов данных. Эти особенности и стали причиной частого использования GPU в серверах, работающих с большими массивами данных, графикой, видео.

Подводя итоги, стоит еще раз выделить факт, что коды, разработанные для одного вида процессора, совершенно не подходят для другого. Поэтому одно устройство нельзя заменить другим. Они лишь выступают ускорением для доступной инфраструктуры. Чтобы подобрать правильно оборудование, необходимо понимать, для каких целей оно вам необходимо. И если на этом этапе возникнут сложности, если потребуются дополнительные консультации и помощь, свяжитесь со специалистами компании «Xelent». Это можно сделать по телефону или через форму обратной связи.