cómo la CPU y la GPU funcionan juntas
una CPU (unidad central de procesamiento) funciona junto con una GPU (unidad de procesamiento de gráficos) para aumentar el rendimiento de los datos y el número de cálculos simultáneos dentro de una aplicación. Las GPU fueron diseñadas originalmente para crear imágenes para gráficos por computadora y consolas de videojuegos, pero desde principios de la década de 2010, las GPU también se pueden usar para acelerar los cálculos que involucran cantidades masivas de datos.,
una CPU nunca puede ser completamente reemplazada por una GPU: una GPU complementa la arquitectura de la CPU al permitir que los cálculos repetitivos dentro de una aplicación se ejecuten en paralelo mientras el programa principal continúa ejecutándose en la CPU. La CPU se puede considerar como el jefe de tareas de todo el sistema, coordinando una amplia gama de tareas de computación de propósito general, con la GPU realizando una gama más estrecha de tareas más especializadas (generalmente matemáticas). Usando la potencia del paralelismo, una GPU puede completar más trabajo en la misma cantidad de tiempo que una CPU.,
FAQs
diferencia entre CPU y GPU
la principal diferencia entre la arquitectura de CPU y GPU para manejar una amplia gama de tareas rápidamente (como se mide por la velocidad del reloj de la CPU), pero están limitadas en la concurrencia de tareas que se pueden ejecutar. Una GPU está diseñada para renderizar rápidamente imágenes y videos de alta resolución simultáneamente.,
debido a que las GPU pueden realizar operaciones paralelas en múltiples conjuntos de datos, también se utilizan comúnmente para tareas no gráficas, como el aprendizaje automático y la computación científica. Diseñadas con miles de núcleos de procesador que se ejecutan simultáneamente, las GPU permiten un paralelismo masivo donde cada núcleo se centra en hacer cálculos eficientes.
CPU vs GPU Processing
mientras que las GPU pueden procesar datos varios órdenes de magnitud más rápido que una CPU debido al paralelismo masivo, Las GPU no son tan versátiles como las CPU., Las CPU tienen conjuntos de instrucciones grandes y amplios, que administran cada entrada y salida de un equipo, lo que una GPU no puede hacer. En un entorno de servidor, puede haber de 24 a 48 núcleos de CPU muy rápidos. Agregar de 4 a 8 gpu a este mismo servidor puede proporcionar hasta 40,000 núcleos adicionales. Si bien los núcleos de CPU individuales son más rápidos (medidos por la velocidad del reloj de la CPU) e inteligentes que los núcleos de GPU individuales (medidos por los conjuntos de instrucciones disponibles), el gran número de núcleos de GPU y la enorme cantidad de paralelismo que ofrecen más que componen la diferencia de velocidad de reloj de un solo núcleo y los conjuntos de instrucciones limitados.,
Las GPU son las más adecuadas para tareas de computación repetitivas y altamente paralelas. Más allá de la representación de video, Las GPU sobresalen en aprendizaje automático, simulaciones financieras y modelado de riesgos, y muchos otros tipos de cálculos científicos. Mientras que en años anteriores, las GPU se usaban para minar criptomonedas como Bitcoin o Ethereum, Las GPU generalmente ya no se utilizan a escala, dando paso a hardware especializado como matrices de red programables en campo (FPGA) y luego Circuitos integrados específicos de aplicación (ASIC).,
ejemplos de procesamiento de CPU a GPU
vídeo de renderizado de CPU y GPU: la tarjeta gráfica ayuda a transcodificar vídeo de un formato gráfico a otro más rápido que depender de una CPU.
aceleración de datos: una GPU tiene una capacidad de cálculo avanzada que acelera la cantidad de datos que una CPU puede procesar en un período de tiempo determinado. Cuando hay programas especializados que requieren cálculos matemáticos complejos, como el aprendizaje profundo o el aprendizaje automático, la GPU puede descargar esos cálculos. Esto libera tiempo y recursos para que la CPU complete otras tareas de manera más eficiente.,
minería de Criptomonedas: la obtención de monedas virtuales como Bitcoin incluye el uso de una computadora como relé para procesar transacciones. Mientras que una CPU puede manejar esta tarea, una GPU en una tarjeta gráfica puede ayudar a la computadora a generar moneda mucho más rápido.
¿ OmniSci Apoyo de la CPU y de la GPU?
Sí. La GPU Open Analytics Initiative (GOAI) y su primer proyecto, GPU Data Frame (GDF, ahora cudf), fue el primer paso en toda la industria hacia un ecosistema abierto para la computación de GPU de extremo a extremo., Ahora conocido como el proyecto RAPIDS, el objetivo principal es permitir una comunicación eficiente dentro de la GPU entre los diferentes procesos que se ejecutan en las GPU.
a medida que crece la adopción de cudf dentro del ecosistema de ciencia de datos, los usuarios podrán transferir un proceso que se ejecuta en la GPU sin problemas a otro proceso sin copiar los datos a la CPU. Al eliminar las serializaciones de datos intermedias entre las herramientas de ciencia de datos de GPU, Los tiempos de procesamiento disminuyen drásticamente., Aún más, dado que cudf aprovecha la funcionalidad de comunicación entre procesos (IPC) en la API de programación Nvidia CUDA, los procesos pueden pasar un controlador a los datos en lugar de copiar los datos en sí, proporcionando transferencias prácticamente sin sobrecarga. El resultado neto es que la GPU se convierte en un ciudadano informático de primera clase y los procesos pueden comunicarse entre sí tan fácilmente como los procesos que se ejecutan en la CPU.