Diferența Dintre CPU și GPU

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Modificat ultima dată: 2023-12-16 08:41

CPU vs GPU

CPU, acronimul pentru Unitatea Centrală de Procesare, este creierul unui sistem de calcul care efectuează „calculele” date ca instrucțiuni printr-un program de calculator. Prin urmare, a avea un procesor este semnificativ numai atunci când aveți un sistem de calcul care este „programabil” (astfel încât să poată executa instrucțiuni) și ar trebui să reținem că CPU este unitatea de procesare „centrală”, unitatea care controlează celelalte unități / părți ale unui sistem de calcul. În contextul de astăzi, un procesor este de obicei situat într-un singur chip de siliciu cunoscut și ca microprocesor. Pe de altă parte, GPU, acronimul pentru Graphics Processing Unit (Unitate de procesare grafică), este conceput pentru a descărca sarcini de procesare grafică intensă din punct de vedere calculatic din CPU. Scopul final al acestor sarcini este de a proiecta grafica pe o unitate de afișare, cum ar fi un monitor. Având în vedere că astfel de sarcini sunt bine cunoscute și specifice,în esență, nu trebuie să fie programate și, în plus, astfel de sarcini sunt inerent paralele datorită naturii unităților de afișare. Din nou, în contextul actual, în timp ce GPU-urile mai puțin capabile sunt de obicei situate în același cip de siliciu în care găsiți CPU (această configurare este cunoscută sub numele de GPU integrat) altele, GPU-urile mai capabile și mai puternice se găsesc în propriul lor cip de siliciu, de obicei pe un PCB separat (placa de circuit imprimat).

Ce este CPU?

Termenul CPU este utilizat în sistemele de calcul de mai bine de cinci decenii și a fost singura unitate de procesare din primele computere până când au fost introduse „alte” unități de procesare (cum ar fi GPU-urile) pentru a-și completa puterea de procesare. Cele două componente majore ale unui CPU sunt unitatea sa logică aritmetică (aka ALU) și Control Unit (aka CU). ALU-ul unui CPU este responsabil pentru operațiile aritmetice și logice ale sistemului de calcul, iar CU este responsabil pentru preluarea programului de instrucțiuni din memorie, decodificarea acestora și instruirea altor unități, cum ar fi ALU, pentru a executa instrucțiunile. Prin urmare, unitatea de control a procesorului este responsabilă pentru aducerea gloriei pentru ca procesorul să fie unitatea de procesare „centrală”. CU pentru a prelua instrucțiunile din memorie, instrucțiunile trebuie stocate ca programe în memorie și, prin urmare,un astfel de sistem de instruire este, de asemenea, cunoscut sub numele de „programe stocate”. Ar fi clar că CU nu va executa instrucțiunile, ci le va facilita comunicând cu unitățile potrivite, cum ar fi ALU.

Ce este GPU (aka VPU)?

Termenul Unitate de procesare grafică (GPU) a fost introdus la sfârșitul anilor nouăzeci de NVIDIA, o companie producătoare de GPU, care a pretins că a comercializat primul GPU din lume (GeForce256) în 1999. Potrivit Wikipedia, la momentul GeForce256, NVIDIA a definit GPU ca fiind următoarele: „un procesor cu un singur cip cu transformare integrată, iluminare, configurare / decupare a triunghiurilor și motoare de redare care este capabil să proceseze minimum 10 milioane de poligoane pe secundă”. Câțiva ani mai târziu, rivala NVIDIA ATI Graphics, o altă companie similară, a lansat un procesor similar (Radeon300) cu termenul VPU pentru Visual Processing Unit. Cu toate acestea, deoarece este clar că termenul GPU a devenit mai popular decât termenul VPU.

Astăzi GPU-urile sunt implementate peste tot, cum ar fi sistemele încorporate, telefoanele mobile, computerele personale și laptopurile și consolele de jocuri. GPU-urile moderne sunt extrem de puternice în manipularea graficii și sunt făcute programabile astfel încât să poată fi adaptate la diferite situații și aplicații. Cu toate acestea, chiar și acum, GPU-urile tipice sunt programate din fabrică prin ceea ce sunt cunoscute sub numele de firmware. În general, GPU-urile sunt mai eficiente decât CPU-urile pentru algoritmi în care prelucrarea blocurilor mari de date se face în paralel. Este de așteptat, deoarece GPU-urile sunt concepute pentru a manipula grafica computerizată, care sunt extrem de paralele în natură.

Există, de asemenea, acest nou concept cunoscut sub numele de GPGPU (General Purpose computing on GPU), de a utiliza GPU-uri pentru a exploata paralelismul de date disponibil în unele aplicații (cum ar fi bioinformatica) și, prin urmare, de a efectua prelucrări non-grafice în GPU. Cu toate acestea, acestea nu sunt luate în considerare în această comparație.

Care este diferența dintre CPU și GPU?

• În timp ce raționamentul din spatele desfășurării unui procesor este de a acționa ca creierul unui sistem de calcul, un GPU este introdus ca o unitate de procesare complementară care se ocupă de procesarea intensă de calcul și procesare grafică necesară sarcinii de proiectare a graficelor pe ecran unități.

• Prin natură, procesarea grafică este inerent paralelă și, prin urmare, poate fi ușor paralelizată și accelerată.

• În era sistemelor multi-core, CPU-urile sunt proiectate cu doar câteva nuclee care pot gestiona câteva fire de software, care pot fi exploatate într-un program de aplicație (instrucțiuni și paralelism la nivel de fir). GPU-urile sunt proiectate cu sute de nuclee, pentru a utiliza paralelismul disponibil.