CPUとGPUの連携

CPU(central processing unit)はGPU(graphics processing unit)と連携して、アプリケーション内のデータのスループットと同時計算の数を増やします。 Gpuはもともとコンピュータグラフィックスやビデオゲーム機用のイメージを作成するために設計されていましたが、2010年代初頭以降、Gpuは大量のデータを含む,

CPUをGPUに完全に置き換えることはできません：GPUは、メインプログラムがCPU上で実行され続けている間に、アプリケーション内の反復計算を並列に実行できるようにすることで、CPUアーキテクチャを補完します。 CPUは、システム全体のタスクマスターと考えることができ、広範囲の汎用コンピューティングタスクを調整し、GPUはより狭い範囲のより特殊なタスク（通常は数学的処理）を実行することができます。 並列処理のパワーを使用すると、GPUはCPUと比較して同じ時間でより多くの作業を完了できます。,

よくある質問

CPUとGPUの違い

CPUとGPUのアーキテクチャの主な違いは、CPUが幅広いタスクを迅速に処理するように設計されていることです（CPUクロックしかし、実行できるタスクの同時実行に制限されています。 GPUコンピューティングは、速やかに描画する高解像度の映像を同時に取得します。,

Gpuは複数のデータセットに対して並列操作を実行できるため、機械学習や科学計算などのグラフィカルでないタスクにも一般的に使用されます。 数千のプロセッサコアを同時に実行して設計されたGpuは、各コアが効率的な計算を行うことに焦点を当てている大規模な並列処理を可能にします。

CPU対GPU処理

gpuは大規模な並列処理のためにCPUよりも数桁高速にデータを処理できますが、GpuはCpuほど汎用性がありません。, Cpuには大きくて幅広い命令セットがあり、GPUではできないコンピュータのすべての入力と出力を管理します。 サーバー環境では、24から48の非常に高速なCPUコアが存在する可能性があります。 この同じサーバーに4～8個のGpuを追加すると、最大40,000個の追加コアを提供できます。 個々のCPUコアは（CPUクロック速度によって測定されるように）高速であり、（利用可能な命令セットによって測定されるように）個々のGPUコアよりも賢いが、GPUコアの膨大な数と、それらが提供する膨大な並列処理の量は、シングルコアのクロック速度の違いと限られた命令セットを構成する以上のものである。,

Gpuは、繰り返しの高並列計算タスクに最適です。 Gpuは、ビデオレンダリング以外にも、機械学習、金融シミュレーション、リスクモデリング、その他多くの種類の科学計算に優れています。 過去数年間、GpuはBitcoinやEthereumなどの暗号化通貨のマイニングに使用されていましたが、Gpuは一般的に大規模では利用されなくなり、Field-Programmable Grid Arrays(FPGA)やApplication Specific集積回路(ASIC)などの特殊なハードウェアに移行しました。,

CPUからGPUへのコンピューティングの例

CPUとGPUのレンダリングビデオ—グラフィックスカードは、CPUに依存するよりも速く、あるグラフィックスフォーマット

データの加速—GPUには、CPUが所定の時間内に処理できるデータ量を加速する高度な計算能力があります。 深層学習や機械学習など、複雑な数学的計算を必要とする特殊なプログラムがある場合、それらの計算をGPUによってオフロードすることができます。 これにより、CPUが他のタスクをより効率的に完了するための時間とリソースが解放されます。,

Cryptocurrency鉱業—取得仮想通貨のようにビットコインを含むコンピュータとしてリレーのための処理ます。 がCPUに対応することでGPUコンピューティング、グラフィックカードでのコンピュータを通貨により高速にします。

OmniSciはCPUとGPUをサポートしていますか？

はい。 GPU Open Analytics Initiative（GOAI）とその最初のプロジェクトであるGPU Data Frame（GDF、現cudf）は、エンドツーエンドのGPUコンピューティングのためのオープンなエコシステムに向けた業界, 現在RAPIDSプロジェクトとして知られている主な目標は、Gpu上で実行されている異なるプロセス間の効率的なGPU内通信を可能にすることです。

データサイエンスエコシステム内でcudfの採用が増えるにつれて、ユーザーはデータをCPUにコピーすることなく、GPU上で実行されているプロセスを別のプロセ を除去し、中間データserializationsとGPUデータ科学のツール処理時間の減少です。, さらに、cudfはNvidia CUDAプログラミングAPIのプロセス間通信(IPC)機能を活用しているため、プロセスはデータ自体をコピーするのではなく、データにハンドルを渡すことができ、事実上オーバーヘッドなしで転送を提供します。 最終的な結果は、GPUがファーストクラスの計算市民になり、プロセスはCPU上で実行されているプロセスと同じくらい簡単に相互通信できることです。