Hvordan CPU og GPU Arbejde Sammen
EN CPU (central processing unit) arbejder sammen med en GPU (graphics processing unit) til at øge omsætningen af data og antallet af samtidige beregninger i et program. GPU ‘er blev oprindeligt designet til at oprette billeder til computergrafik og videospilkonsoller, men siden begyndelsen af 2010’ erne kan GPU ‘ er også bruges til at fremskynde beregninger, der involverer enorme mængder data.,
en CPU kan aldrig erstattes fuldt ud af en GPU: en GPU supplerer CPU-arkitekturen ved at tillade gentagne beregninger i et program, der skal køres parallelt, mens hovedprogrammet fortsætter med at køre på CPU ‘ en. CPU ‘en kan betragtes som taskmaster for hele systemet, der koordinerer en bred vifte af generelle computeropgaver, hvor GPU’ en udfører et snævrere udvalg af mere specialiserede opgaver (normalt matematisk). Ved hjælp af kraften i parallelisme kan en GPU fuldføre mere arbejde i samme tid sammenlignet med en CPU.,
ofte Stillede spørgsmål
Forskellen Mellem CPU og GPU
Den største forskel mellem CPU og GPU arkitektur er, at CPU ‘ en er designet til at håndtere en bred vifte af opgaver hurtigt (som målt ved CPU-ur hastighed), men der er begrænset samtidighed af opgaver, der kan kører. En GPU er designet til hurtigt at gengive billeder og video i høj opløsning samtidigt., da GPU ‘ er kan udføre parallelle operationer på flere datasæt, bruges de også ofte til ikke-grafiske opgaver såsom maskinlæring og videnskabelig beregning. Designet med tusinder af processorkerner, der kører samtidigt, muliggør GPU ‘ er massiv parallelisme, hvor hver kerne er fokuseret på at foretage effektive beregninger.
CPU vs GPU-behandling
mens GPU ‘er kan behandle data flere størrelsesordener hurtigere end en CPU på grund af massiv parallelisme, er GPU’ er ikke så alsidige som CPU ‘ er., CPU ‘ er har store og brede instruktionssæt, der styrer alle input og output fra en computer, som en GPU ikke kan gøre. I et servermiljø kan der være 24 Til 48 meget hurtige CPU-kerner. Tilføjelse af 4 til 8 GPU ‘ er til denne samme server kan give så mange som 40.000 ekstra kerner. Mens individuelle CPU-kerner er hurtigere (målt ved CPU-urhastighed) og smartere end individuelle GPU-kerner (målt ved tilgængelige instruktionssæt), udgør det store antal GPU-kerner og den enorme mængde parallelisme, som de tilbyder mere end forskellen i enkeltkernens urhastighed og begrænsede instruktionssæt.,
GPU ‘ er er bedst egnet til gentagne og meget parallelle computeropgaver. Ud over video rendering, GPU ‘ er udmærke sig i machine learning, finansielle simuleringer og risiko modellering, og mange andre typer af videnskabelige beregninger. Mens GPU ‘er i de forløbne år blev brugt til minedrift af cryptocurrencies som Bitcoin eller Ethereum, anvendes GPU’ er generelt ikke længere i skala, hvilket giver plads til specialiseret hard .are som Field-Programmable Grid Arrays (FPGA) og derefter Application Specific Integrated Circuits (ASIC).,
eksempler på CPU til GPU Computing
CPU og GPU rendering video — grafikkortet hjælper transcode video fra et grafikformat til et andet hurtigere end at stole på en CPU. accelererende data-en GPU har avanceret beregningsevne, der accelererer mængden af data, en CPU kan behandle i en given tid. Når der er specialiserede programmer, der kræver komplekse matematiske beregninger, såsom dyb læring eller maskinlæring, kan disse beregninger aflastes af GPU ‘ en. Dette frigør tid og ressourcer til CPU ‘ en til at udføre andre opgaver mere effektivt.,Cryptocurrency mining-opnåelse af virtuelle valutaer som Bitcoin inkluderer brug af en computer som et relæ til behandling af transaktioner. Mens en CPU kan håndtere denne opgave, kan en GPU på et grafikkort hjælpe computeren med at generere valuta meget hurtigere.
Er OmniSci Støtte CPU og GPU?
Ja. GPU Open Analytics Initiative (GOAI) og dets første projekt, GPU-datarammen (GDF, nu cudf), var det første branchetrin mod et åbent økosystem til ende-til-ende GPU-computing., Nu kendt som RAPIDS-projektet, det vigtigste mål er at muliggøre effektiv intra-GPU-kommunikation mellem forskellige processer, der kører på GPU ‘ er.
efterhånden som cudf-adoptionen vokser inden for data science-økosystemet, vil brugerne være i stand til at overføre en proces, der kører på GPU ‘en problemfrit til en anden proces uden at kopiere dataene til CPU’ en. Ved at fjerne mellemliggende data serialiseringer mellem GPU data science tools, behandlingstider falde dramatisk., Endnu mere, da cudf udnytter inter-process kommunikation (IPC) funktionalitet i NVIDIA CUDA programmering API, processerne kan passere et håndtag til data i stedet for at kopiere selve data, giver overførsler næsten uden overhead. Nettoresultatet er, at GPU ‘en bliver en første klasses compute Citi .en, og processer kan kommunikere lige så let som processer, der kører på CPU’ en.