Miten CPU ja GPU Yhdessä
CPU (central processing unit) toimii yhdessä GPU (graphics processing unit) lisätä läpijuoksu tiedot ja samanaikaisten laskelmat sisällä hakemuksen. Gpu on alun perin suunniteltu luomaan kuvia varten tietokonegrafiikka ja video pelikonsolit, mutta koska vuoden 2010 alussa on, Gpu voidaan käyttää myös nopeuttaa laskelmia, joihin liittyy suuria määriä tietoja.,
CPU voi koskaan täysin korvata GPU: GPU täydentää CPU arkkitehtuuri, jonka avulla toistuvia laskelmat sisällä sovellus voidaan ajaa rinnakkain, kun taas pääohjelma jatkuu CPU. CPU voi olla ajatellut kuin piiskuri koko järjestelmän, koordinoida monenlaisia general-purpose computing tehtäviä, GPU suorittaa kapeampi valikoima enemmän erikoistuneita tehtäviä (yleensä matemaattinen). Käyttävät valtaa rinnakkaisuus, GPU voi suorittaa enemmän työtä samassa ajassa kuin CPU.,
usein kysytyt kysymykset
Ero CPU ja GPU
suurin ero välillä CPU ja GPU arkkitehtuuri on, että CPU on suunniteltu käsittelemään laaja-erilaisia tehtäviä nopeasti (mitattuna SUORITTIMEN kellotaajuus), mutta on rajoitettu samanaikaisuuden tehtäviä, jotka voivat olla käynnissä. GPU on suunniteltu nopeasti tehdä korkean resoluution kuvia ja video samanaikaisesti.,
Koska Gpu voi suorittaa rinnakkaisia operaatioita useita erilaista tietoa, ne ovat myös yleisesti käytetty ei-graafisia tehtäviä, kuten oppimisen kone, ja tieteellinen laskenta. Suunniteltu tuhansia prosessorin ydintä käynnissä samanaikaisesti Gpu avulla massiivinen rinnakkaisuus, jossa jokainen ydin on keskittynyt tekemään tehokasta laskelmat.
CPU vs. GPU Käsittely
Vaikka Gpu voi käsitellä tietoja useita kertaluokkia nopeammin kuin CPU johtuu massiivinen rinnakkaisuus, Gpu: t eivät ole yhtä monipuolinen kuin Suorittimia., Suorittimia on suuri ja laaja ohje määrittää, toimitusjohtaja jokaisen tulon ja lähdön tietokoneen, joka GPU ei voi tehdä. Palvelinympäristössä saattaa olla 24-48 erittäin nopeaa suorittimen ydintä. Lisäämällä 4 8 GPU tähän samaan palvelimeen voi tarjota jopa 40,000 lisää ydintä. Vaikka yksittäisten ydintä ovat nopeampia (mitattuna SUORITTIMEN kellotaajuus) ja älykkäämpi kuin yksittäinen GPU ydintä (mitattuna saatavilla käskykantoja), pelkkä määrä GPU-ydintä ja massiivinen määrä rinnakkaisuus, että ne tarjoavat enemmän kuin tehdä yhden ytimen kellotaajuus ero ja rajoitettu käskykantoja.,
GPU soveltuu parhaiten toistuviin ja hyvin rinnakkaisiin laskentatehtäviin. Yli video mallinnus, Gpu excel koneoppimisen, taloudelliset simulaatiot ja riskien mallinnus ja monia muita tieteellisiä laskelmia. Vaikka menneinä vuosina, Gpu käytettiin kaivostoiminta cryptocurrencies kuten Bitcoin tai Ethereum, Gpu: t ovat yleensä ei enää käytetä mittakaavassa, väistymässä erikoistuneita laitteita, kuten Field-Programmable Grid Arrays (FPGA) ja sitten sovelluskohtaiset Integroidut Piirit (ASIC).,
Esimerkkejä CPU GPU Computing
CPU ja GPU rendering video — näytönohjain auttaa muuntamaan videota, grafiikkaa formaatista toiseen nopeammin kuin luottaa CPU.
Nopeuttaa data — GPU on kehittynyt laskenta kyky, joka nopeuttaa tietojen määrän CPU pystyy käsittelemään tietyssä ajassa. Kun on olemassa erikoistuneita ohjelmia, jotka vaativat monimutkaisia matemaattisia laskelmia, kuten syvä oppiminen tai oppimisen kone, ne laskelmat voi olla puretaan GPU. Tämä vapauttaa aikaa ja resursseja suorittimen suorittaa muita tehtäviä tehokkaammin.,
Kryptovaluutta kaivos — Saada virtuaalinen valuutat kuten Bitcoin sisältää tietokoneen kuin rele tapahtumien käsittelyä. Vaikka suoritin voi hoitaa tämän tehtävän, näytönohjaimen GPU voi auttaa tietokonetta tuottamaan valuuttaa paljon nopeammin.
Ei OmniSci Tukea CPU ja GPU?
Kyllä. GPU Avata Analytics-Aloite (PÄÄMÄÄRÄ) ja sen ensimmäinen hanke, GPU Tiedot Runko (GDF, nyt cudf), oli ensimmäinen alan laaja askel kohti avoimen ekosysteemin end-to-end GPU computing., Nyt RAPIDS project-nimellä tunnettu päätavoitteena on mahdollistaa tehokas GPU: n sisäinen viestintä GPU: n eri prosessien välillä.
Kuten cudf hyväksyminen kasvaa sisällä tietoja tieteen ekosysteemin, käyttäjät voivat siirtää prosessi käynnissä GPU saumattomasti toinen prosessi ilman kopioimalla tiedot CPU. Poistamalla keskitason data serializations välillä GPU data science tools, käsittelyajat vähenevät dramaattisesti., Jopa enemmän, koska cudf hyödyntää inter-prosessi viestintä (IPC) toiminnallisuus Nvidia CUDA-ohjelmointi API, prosessit voivat kulkea kahva tietojen sijasta kopioimalla tiedot itse, joka tarjoaa siirtää lähes ilman yläpuolella. Lopputuloksena on, että GPU tulee ensimmäisen luokan laskea kansalainen ja prosessit voivat inter-kommunikoida yhtä helposti kuin prosesseja käynnissä CPU.