Jak CPU a GPU Pracovat Společně

CPU (central processing unit) pracuje spolu s GPU (graphics processing unit) pro zvýšení propustnosti dat a počet souběžných výpočtů v rámci aplikace. GPU byly původně navrženy tak, aby vytvářely obrázky pro počítačovou grafiku a herní konzole, ale Od počátku roku 2010 lze GPU také použít k urychlení výpočtů zahrnujících obrovské množství dat.,

CPU nelze nikdy plně nahradit GPU: GPU doplňuje architekturu CPU tím, že umožňuje paralelní výpočty v aplikaci, zatímco hlavní program pokračuje v běhu na CPU. CPU může být myšlenka jako vůdce celého systému, koordinuje širokou škálu general-purpose computing úkoly, s GPU provedení užší rozsah další specializované úkoly (obvykle matematické). Pomocí síly paralelismu může GPU dokončit více práce ve stejném čase ve srovnání s CPU.,

často kladené otázky

Rozdíl Mezi CPU a GPU

hlavní rozdíl mezi CPU a GPU architektura je, že CPU je navržen tak, aby zvládnout široké-rozsah úkolů rychle (měřeno CPU clock speed), ale jsou omezeny v souběžnosti úkolů, které mohou být spuštěny. GPU je navržen tak, aby rychle vykreslil obrázky a video ve vysokém rozlišení současně.,

protože GPU mohou provádět paralelní operace na více sadách dat, jsou také běžně používány pro ne-grafické úkoly, jako je strojové učení a vědecké výpočty. Navrženo s tisíci procesorových jader běžících současně, GPU umožňují masivní paralelismus, kde je každé jádro zaměřeno na efektivní výpočty.

zpracování CPU vs GPU

zatímco GPU mohou zpracovávat data o několik řádů rychleji než CPU kvůli masivnímu paralelismu, GPU nejsou tak univerzální jako procesory., CPU mají velké a široké sady instrukcí, které spravují každý vstup a výstup počítače, což GPU nemůže udělat. V serverovém prostředí může být 24 až 48 velmi rychlých procesorových jader. Přidání 4 až 8 GPU na stejný server může poskytnout až 40 000 dalších jader. Při jednotlivých jader CPU jsou rychlejší (měřeno CPU clock speed) a chytřejší než jednotlivé GPU jader (měřeno podle dostupné instrukční sady), prostý počet GPU jader a obrovské množství paralelismus, které nabízejí více, než single-core clock speed rozdíl a omezené instrukční sady.,

GPU jsou nejvhodnější pro opakující se a vysoce paralelní výpočetní úlohy. Kromě vykreslování videa vynikají GPU ve strojovém učení, finančních simulacích a modelování rizik a mnoha dalších typech vědeckých výpočtů. Zatímco v minulých letech, Gpu byly použity pro mining kryptoměn jako Bitcoin nebo Ethereum, Gpu jsou obvykle již využívány v rozsahu, dávat cesta k speciální hardware, jako jsou Field-Programmable Mřížky Pole (FPGA) a pak aplikačně Specifické Integrované Obvody (ASIC).,

příklady CPU na GPU Computing

CPU a GPU rendering video-Grafická karta pomáhá překódovat video z jednoho grafického formátu do druhého rychleji než spoléhání se na CPU.

zrychlující data — GPU má pokročilou výpočetní schopnost, která urychluje množství dat, které CPU může zpracovat v daném čase. Pokud existují specializované programy, které vyžadují složité matematické výpočty, jako je hluboké učení nebo strojové učení, mohou být tyto výpočty vyloženy GPU. Tím se uvolní čas a prostředky pro CPU k efektivnějšímu dokončení dalších úkolů.,

těžba kryptoměny-získání virtuálních měn, jako je Bitcoin, zahrnuje použití počítače jako relé pro zpracování transakcí. Zatímco CPU zvládne tento úkol, GPU na grafické kartě může pomoci počítači generovat měnu mnohem rychleji.

OmniSci Podporu CPU a GPU?

Ano. GPU Open Analytics Iniciativě (CÍL) a jeho první projekt, GPU Datový Rámec (GDF, teď cudf), byl první, průmysl-široký krok k otevřenému ekosystému pro end-to-end GPU computing., Nyní známý jako projekt RAPIDS, hlavním cílem je umožnit efektivní komunikaci uvnitř GPU mezi různými procesy běžícími na GPU.

jak adopce cudf roste v ekosystému datové vědy, uživatelé budou moci bez problémů přenést proces běžící na GPU do jiného procesu bez kopírování dat do CPU. Odstraněním mezilehlých datových serializací mezi nástroji GPU data science se doba zpracování dramaticky snižuje., Ještě více, protože cudf využívá inter-process communication (IPC) funkce Nvidia CUDA programming API, procesy mohou předat popisovač dat namísto kopírování dat sám o sobě, poskytuje převody prakticky bez režie. Čistým výsledkem je, že GPU se stává prvotřídním výpočetním občanem a procesy mohou komunikovat stejně snadno jako procesy běžící na CPU.