comment CPU et GPU fonctionnent ensemble
un CPU (unité centrale de traitement) fonctionne avec un GPU (Unité de traitement graphique) pour augmenter le débit de données et le nombre de calculs simultanés dans une application. Les GPU ont été conçus à l’origine pour créer des images pour l’infographie et les consoles de jeux vidéo, mais depuis le début des années 2010, les GPU peuvent également être utilisés pour accélérer les calculs impliquant des quantités massives de données.,
un processeur ne peut jamais être entièrement remplacé par un GPU: un GPU complète l’architecture du processeur en permettant d’exécuter des calculs répétitifs au sein d’une application en parallèle pendant que le programme principal continue de s’exécuter sur le processeur. Le processeur peut être considéré comme le chef de tâche de l’ensemble du système, coordonnant un large éventail de tâches informatiques à usage général, le GPU effectuant une gamme plus étroite de tâches plus spécialisées (généralement mathématiques). En utilisant la puissance du parallélisme, un GPU peut effectuer plus de travail dans le même laps de temps par rapport à un CPU.,
FAQ
différence entre CPU et GPU
La principale différence entre L’architecture CPU et GPU est qu’un CPU est conçu pour gérer rapidement un large éventail de tâches (mesurées par la vitesse d’horloge du processeur), mais limité dans la simultanéité des tâches pouvant être en cours d’exécution. Un GPU est conçu pour restituer rapidement des images et des vidéos haute résolution simultanément.,
étant donné que les GPU peuvent effectuer des opérations parallèles sur plusieurs ensembles de données, ils sont également couramment utilisés pour des tâches non graphiques telles que l’apprentissage automatique et le calcul scientifique. Conçus avec des milliers de cœurs de processeur fonctionnant simultanément, les GPU permettent un parallélisme massif où chaque cœur se concentre sur des calculs efficaces.
traitement CPU vs GPU
bien que les GPU puissent traiter les données plusieurs ordres de grandeur plus rapidement qu’un CPU en raison du parallélisme massif, les GPU ne sont pas aussi polyvalents que les processeurs., Les processeurs ont de grands ensembles d’instructions, gérant chaque entrée et sortie d’un ordinateur, ce qu’un GPU ne peut pas faire. Dans un environnement serveur, il peut y avoir 24 à 48 cœurs de processeur très rapides. L’ajout de 4 à 8 GPU à ce même serveur peut fournir jusqu’à 40 000 cœurs supplémentaires. Alors que les cœurs de processeur individuels sont plus rapides (mesurés par la vitesse D’horloge du processeur) et plus intelligents que les cœurs de GPU individuels (mesurés par les jeux d’instructions disponibles), Le nombre de cœurs de GPU et la quantité massive de parallélisme qu’ils offrent font plus que compenser la différence de vitesse d’horloge à un,
Les GPU sont les mieux adaptés aux tâches de calcul répétitives et hautement parallèles. Au-delà du rendu vidéo, les GPU excellent dans l’apprentissage automatique, les simulations financières et la modélisation des risques, et de nombreux autres types de calculs scientifiques. Alors que dans les années passées, les GPU étaient utilisés pour l’extraction de crypto-monnaies telles que Bitcoin ou Ethereum, les GPU ne sont généralement plus utilisés à grande échelle, cédant la place à du matériel spécialisé tel que des tableaux de grille programmables sur le terrain (FPGA), puis des Circuits intégrés spécifiques à L’Application (ASIC).,
exemples de calcul CPU vers GPU
rendu vidéo CPU et GPU — la carte graphique permet de transcoder la vidéo d’un format graphique à un autre plus rapidement que de s’appuyer sur un processeur.
accélération des données — un GPU a une capacité de calcul avancée qui accélère la quantité de données qu’un processeur peut traiter dans un laps de temps donné. Lorsqu’il existe des programmes spécialisés qui nécessitent des calculs mathématiques complexes, tels que l’apprentissage en profondeur ou l’apprentissage automatique, ces calculs peuvent être déchargés par le GPU. Cela libère du temps et des ressources pour que le processeur puisse effectuer d’autres tâches plus efficacement.,
extraction de crypto — monnaie-obtenir des monnaies virtuelles comme Bitcoin comprend l’utilisation d’un ordinateur comme relais pour le traitement des transactions. Alors qu’un processeur peut gérer cette tâche, un GPU sur une carte graphique peut aider l’ordinateur à générer de la monnaie beaucoup plus rapidement.
Ne OmniSci de charge CPU et GPU?
Oui. La GPU Open Analytics Initiative (GOAI) et son premier projet, le GPU Data Frame (GDF, maintenant cudf), ont été la première étape à l’échelle de l’industrie vers un écosystème ouvert pour L’informatique GPU de bout en bout., Maintenant connu sous le nom de projet RAPIDS, l’objectif principal est de permettre une communication intra-GPU efficace entre différents processus s’exécutant sur des GPU.
à mesure que l’adoption de cudf se développe dans l’écosystème de la science des données, les utilisateurs pourront transférer de manière transparente un processus exécuté sur le GPU vers un autre processus sans copier les données sur le processeur. En supprimant les sérialisations de données intermédiaires entre les outils de science des données GPU, les temps de traitement diminuent considérablement., De plus, étant donné que cudf exploite la fonctionnalité de communication inter-processus (IPC) dans L’API de programmation Nvidia CUDA, les processus peuvent transmettre un handle aux données au lieu de copier les données elles-mêmes, fournissant des transferts pratiquement sans surcharge. Le résultat net est que le GPU devient un citoyen de calcul de première classe et que les processus peuvent interagir aussi facilement que les processus s’exécutant sur le CPU.