hogyan működik együtt a CPU és a GPU

egy CPU (központi feldolgozó egység) egy GPU-val (grafikus feldolgozó egység) együtt, hogy növelje az adatok teljesítményét és az alkalmazáson belüli egyidejű számítások számát. A GPU-k eredetileg számítógépes grafika és videojáték-konzolok számára készültek, de a 2010-es évek eleje óta a GPU-k felhasználhatók a hatalmas mennyiségű adatot tartalmazó számítások felgyorsítására is.,

a CPU-t soha nem lehet teljesen helyettesíteni egy GPU-val: a GPU kiegészíti a CPU architektúrát azáltal, hogy lehetővé teszi az alkalmazáson belüli ismétlődő számítások párhuzamos futtatását, miközben a fő program továbbra is fut a CPU-n. A CPU lehet gondolni, mint a feladatmester a teljes rendszer, koordináló széles körű általános célú számítási feladatok, a GPU végző szűkebb körű specializált feladatok (általában matematikai). A párhuzamosság erejét használva a GPU több munkát végezhet ugyanabban az időben, mint egy CPU.,

Gyik

Különbség a Között, hogy a CPU, mind a GPU

A fő különbség, hogy a CPU, mind a GPU-architektúra, hogy egy CPU-t úgy tervezték, hogy kezelni egy széles feladatok körét, gyorsan (mérve CPU órajel), de korlátozottak a konkurens a feladata, hogy meg lehet menekülni. A GPU-t úgy tervezték, hogy gyorsan nagy felbontású képeket és videókat készítsen egyidejűleg.,

mivel a GPU-k több adatkészleten is végezhetnek párhuzamos műveleteket, gyakran nem grafikus feladatokhoz is használják őket, mint például a gépi tanulás és a tudományos számítás. Úgy tervezték, hogy több ezer processzormag egyidejűleg fut, a GPU-k hatalmas párhuzamosságot tesznek lehetővé, ahol minden mag hatékony számításokra összpontosít.

CPU vs GPU Processing

míg a GPU-k több nagyságrenddel gyorsabban képesek feldolgozni az adatokat, mint egy CPU a hatalmas párhuzamosság miatt, a GPU-k nem olyan sokoldalúak, mint a CPU-k., A CPU-k nagy és széles utasításkészletekkel rendelkeznek, amelyek egy számítógép minden bemenetét és kimenetét kezelik, amit egy GPU nem tud megtenni. Szerver környezetben 24-48 nagyon gyors CPU mag lehet. 4-8 GPU hozzáadása ugyanahhoz a kiszolgálóhoz akár 40 000 további magot is biztosíthat. Míg egyes CPU-magok vagy gyorsabb (mérve CPU órajel), okosabb, mint az egyéni GPU magok (mérve rendelkezésre álló utasítás beállítja), a puszta száma GPU magok a hatalmas mennyiségű párhuzamosság kínálnak több, mint a single-core órajel különbség csak az utasítás beállítja.,

a GPU-k a legalkalmasabbak az ismétlődő és nagyon párhuzamos számítási feladatokhoz. A videó megjelenítésen túl a GPU-k kitűnnek a gépi tanulásban, a pénzügyi szimulációkban és a kockázatmodellezésben, valamint számos más típusú tudományos számításban. Míg az elmúlt években a GPU-kat kriptovaluták, például Bitcoin vagy Ethereum bányászatára használták, a GPU-kat általában már nem használják skálán, így helyet adva a speciális hardvereknek, például a mező programozható rács tömböknek (FPGA), majd az alkalmazásspecifikus integrált áramköröknek (ASIC).,

példák CPU GPU Computing

CPU és GPU rendering video-a grafikus kártya segít átkódolni videó egyik grafikus formátum a másikra gyorsabb, mint támaszkodva a CPU.

adatok gyorsítása-a GPU fejlett számítási képességgel rendelkezik, amely felgyorsítja a CPU által egy adott idő alatt feldolgozható adatok mennyiségét. Ha vannak olyan speciális programok, amelyek összetett matematikai számításokat igényelnek, mint például a mély tanulás vagy a gépi tanulás, ezeket a számításokat a GPU ki tudja tölteni. Ez időt és erőforrásokat szabadít fel a CPU számára, hogy más feladatokat hatékonyabban végezzen.,

Cryptocurrency bányászat-a virtuális valuták, például a Bitcoin megszerzése magában foglalja a számítógép használatát relékként a tranzakciók feldolgozásához. Míg a CPU képes kezelni ezt a feladatot, a grafikus kártyán lévő GPU segíthet a számítógépnek sokkal gyorsabb pénznem előállításában.

támogatja-e az OmniSci a CPU-t és a GPU-t?

Igen. A GPU Open Analytics Initiative (GOAI) és első projektje, a GPU Data Frame (GDF, most cudf) volt az első iparági lépés a nyílt ökoszisztéma felé a végpontok közötti GPU-számítástechnika számára., A RAPIDS projekt néven ismert fő cél a GPU-n futó különböző folyamatok közötti hatékony GPU-n belüli kommunikáció lehetővé tétele.

ahogy a cudf elfogadása növekszik az adattudományi ökoszisztémán belül, a felhasználók zökkenőmentesen átvihetik a GPU-n futó folyamatot egy másik folyamatra anélkül, hogy az adatokat átmásolnák a CPU-ra. A GPU data science eszközök közötti közbenső adatsorok eltávolításával a feldolgozási idők drámaian csökkennek., Még inkább, mivel a cudf kihasználja az NVIDIA CUDA programozási API inter-process communication (IPC) funkcionalitását, a folyamatok az adatok másolása helyett egy fogantyút továbbíthatnak az adatokra, gyakorlatilag átvitel nélkül. A nettó eredmény az, hogy a GPU első osztályú számítási polgárrá válik, és a folyamatok ugyanolyan könnyen kommunikálhatnak egymással, mint a CPU-n futó folyamatok.