CPU vs GPU (Deutsch)

Wie CPU und GPU zusammenarbeiten

Eine CPU (Central Processing Unit) arbeitet mit einer GPU (Graphics Processing Unit) zusammen, um den Datendurchsatz und die Anzahl gleichzeitiger Berechnungen innerhalb einer Anwendung zu erhöhen. GPUs wurden ursprünglich entwickelt, um Bilder für Computergrafiken und Videospielkonsolen zu erstellen, aber seit den frühen 2010er Jahren können GPUs auch verwendet werden, um Berechnungen mit großen Datenmengen zu beschleunigen.,

Eine CPU kann niemals vollständig durch eine GPU ersetzt werden: Eine GPU ergänzt die CPU-Architektur, indem wiederholte Berechnungen innerhalb einer Anwendung parallel ausgeführt werden können, während das Hauptprogramm weiterhin auf der CPU ausgeführt wird. Die CPU kann als Taskmaster des gesamten Systems betrachtet werden und koordiniert eine Vielzahl von allgemeinen Rechenaufgaben, wobei die GPU eine engere Palette spezialisierter Aufgaben (normalerweise mathematisch) ausführt. Mit der Leistung der Parallelität kann eine GPU mehr Arbeit in der gleichen Zeit erledigen wie eine CPU.,

FAQs

Unterschied zwischen CPU und GPU

Der Hauptunterschied zwischen CPU-und GPU-Architektur besteht darin, dass eine CPU für eine Vielzahl von Aufgaben schnell ausgelegt ist (gemessen an der CPU-Taktrate)., sind aber in der Parallelität von Aufgaben, die ausgeführt werden können, begrenzt. Eine GPU wurde entwickelt, um schnell hochauflösende Bilder und Videos gleichzeitig zu rendern.,

Da GPUs parallele Operationen an mehreren Datensätzen ausführen können, werden sie häufig auch für nicht-grafische Aufgaben wie maschinelles Lernen und wissenschaftliche Berechnungen verwendet. Entwickelt mit Tausenden von Prozessorkernen, die gleichzeitig ausgeführt werden, ermöglichen GPUs eine massive Parallelität, bei der sich jeder Kern auf effiziente Berechnungen konzentriert.

CPU vs GPU-Verarbeitung

Während GPUs Daten aufgrund massiver Parallelität um mehrere Größenordnungen schneller verarbeiten können als eine CPU, sind GPUs nicht so vielseitig wie CPUs., CPUs verfügen über große und breite Befehlssätze, die jeden Ein-und Ausgang eines Computers verwalten, was eine GPU nicht kann. In einer Serverumgebung können 24 bis 48 sehr schnelle CPU-Kerne vorhanden sein. Durch Hinzufügen von 4 bis 8 GPUs zu demselben Server können bis zu 40.000 zusätzliche Kerne bereitgestellt werden. Während einzelne CPU-Kerne schneller (gemessen an der CPU-Taktrate) und intelligenter sind als einzelne GPU-Kerne (gemessen an verfügbaren Befehlssätzen), machen die schiere Anzahl von GPU-Kernen und die enorme Parallelität, die sie bieten, mehr aus als die Single-Core-Taktgeschwindigkeitsdifferenz und begrenzte Befehlssätze.,

GPUs eignen sich am besten für sich wiederholende und hochparallele Rechenaufgaben. Über das Video-Rendering hinaus zeichnen sich GPUs durch maschinelles Lernen, Finanzsimulationen und Risikomodellierung sowie viele andere Arten wissenschaftlicher Berechnungen aus. Während in den vergangenen Jahren GPUs für den Abbau von Kryptowährungen wie Bitcoin oder Ethereum verwendet wurden, werden GPUs im Allgemeinen nicht mehr im Maßstab verwendet, was spezialisierter Hardware wie feldprogrammierbaren Gitterarrays (FPGA) und dann anwendungsspezifischen integrierten Schaltungen (ASIC) Platz macht.,

Beispiele für CPU-zu-GPU-Computing

CPU — und GPU-Rendering-Video-Die Grafikkarte hilft dabei, Videos schneller von einem Grafikformat in ein anderes umzucodieren, als sich auf eine CPU zu verlassen.

Daten beschleunigen-Eine GPU verfügt über eine erweiterte Berechnungsfähigkeit, die die Datenmenge beschleunigt, die eine CPU in einer bestimmten Zeit verarbeiten kann. Wenn es spezielle Programme gibt, die komplexe mathematische Berechnungen erfordern, wie z. B. Deep Learning oder maschinelles Lernen, können diese Berechnungen von der GPU entladen werden. Dadurch werden Zeit und Ressourcen für die CPU frei, um andere Aufgaben effizienter auszuführen.,

Kryptowährungs-Mining-Das Erhalten virtueller Währungen wie Bitcoin umfasst die Verwendung eines Computers als Relais für die Verarbeitung von Transaktionen. Während eine CPU diese Aufgabe bewältigen kann, kann eine GPU auf einer Grafikkarte dem Computer helfen, Währung viel schneller zu generieren.

Unterstützt OmniSci CPU und GPU?

ja. Die GPU Open Analytics Initiative (GOAI) und ihr erstes Projekt, der GPU Data Frame (GDF, jetzt cudf), war der erste branchenweite Schritt in Richtung eines offenen Ökosystems für End-to-End-GPU-Computing., Jetzt als RAPIDS-Projekt bekannt, besteht das Hauptziel darin, eine effiziente Intra-GPU-Kommunikation zwischen verschiedenen Prozessen zu ermöglichen, die auf GPUs ausgeführt werden.

Da die cudf-Akzeptanz innerhalb des Data Science-Ökosystems zunimmt, können Benutzer einen Prozess, der auf der GPU ausgeführt wird, nahtlos in einen anderen Prozess übertragen, ohne die Daten auf die CPU zu kopieren. Durch das Entfernen von Zwischendatenserialisierungen zwischen GPU Data Science-Tools verringern sich die Verarbeitungszeiten dramatisch., Da cudf die IPC-Funktionalität (Inter-Process Communication) in der Nvidia CUDA-Programmier-API nutzt, können die Prozesse ein Handle an die Daten übergeben, anstatt die Daten selbst zu kopieren, was Übertragungen praktisch ohne Overhead ermöglicht. Das Nettoergebnis ist, dass die GPU zu einem erstklassigen Compute Citizen wird und Prozesse genauso einfach miteinander kommunizieren können wie Prozesse, die auf der CPU ausgeführt werden.