는 방법 CPU 및 GPU 작업을 함께
CPU(중앙처리장치)와 함께 작동하는 GPU(graphics processing unit)의 처리량을 높이기 위해 데이터를 동시 계산하는 응용 프로그램. Gpu 는 원래 설계를 만드는 이미지에 대한 컴퓨터 그래픽스 그리고 비디오 게임 콘솔,그러나 초기 이후 2010 년,Gpu 를 사용할 수도 있습을 가속 계산을 포함하는 엄청난 양의 데이터입니다.,
CPU 할 수 있는 결코 완전히 대체되 GPU:a GPU 을 보완한 CPU 에 의해 건축 수 있도록 반복적인 계산하는 응용 프로그램을 병렬로 실행되는 동안에는 주요 프로그램을 계속 CPU 에서 실행됩니다. CPU 으로 생각할 수 있습의 감독관의 전체 시스템,조정의 광범위한 일반적인 컴퓨팅 작업과 함께,GPU 을 수행하는 좁은 범위의 특수 작업(일반적으로 수학). 병렬 처리의 힘을 사용하여 GPU 는 CPU 와 비교하여 동일한 시간 내에 더 많은 작업을 완료 할 수 있습니다.,
FAQs
차이 CPU 및 GPU
사이의 주요 차이점은 CPU 와 GPU 아키텍처는 CPU 를 처리할 수 있도록 설계되었습니다 넓 범위의 작업을 빠르게(으로 측정한 CPU 클럭 속도)지만,정에서의 동시성하는 작업을 실행할 수 있습니다. GPU 는 고해상도 이미지와 비디오를 동시에 빠르게 렌더링하도록 설계되었습니다.,
기 때문에 Gpu 를 수행할 수 있는 병렬 작업에 여러 세트의 데이터,그들은 또한 일반적으로 사용되는 그래픽이 아닌과 같은 작업을 기계 학습 및 과학적 계산이 수행됩니다. 설계 수천 개의 코어 프로세서 실행하는 동시에,Gpu 를 사용하기 시작하면 병렬 처리는 각각의 핵심은 만들기에 초점을 맞춘 효율적인을 계산합니다.
CPU 대 GPU 가공
는 Gpu 를 처리할 수 있는 데이터의 크기보다 몇 배 이상 빠른 CPU 으로 인해 거대한 병렬 처리,Gpu 지 않으로 다양한 게임을 즐길 수 있습니다., Cpu 에는 GPU 가 할 수없는 컴퓨터의 모든 입력 및 출력을 관리하는 크고 광범위한 명령어 세트가 있습니다. 서버 환경에서는 24~48 개의 매우 빠른 CPU 코어가있을 수 있습니다. 이 동일한 서버에 4~8 개의 Gpu 를 추가하면 40,000 개의 추가 코어를 제공 할 수 있습니다. 하는 동안 개별 CPU 코어가 더 빨리(으로 측정한 CPU 클럭 속도)와 스마트 개별 GPU 코어(으로 측정하여 사용할 수 있는 명령 세트),수의 GPU 코어 및 대량의 병렬 처리하는 그들이 제공하는 것보다 더 많은 단일 코어 클럭 속도의 차이며 제한된 지시합니다.,Gpu 는 반복적이고 병렬 처리되는 컴퓨팅 작업에 가장 적합합니다. 비디오 렌더링 외에도 Gpu 는 기계 학습,재무 시뮬레이션 및 위험 모델링 및 기타 여러 유형의 과학적 계산에 탁월합니다. 는 동안에 지난 몇 년 동안,Gpu 를 사용되었다는 광업에 대한 모든 암호화 통화를 수행하는 등과 같은 비트코인이나 그는,Gpu 에 대한 자세한 내용은 일반적으로 더 이상에서 활용되는 규모는 방법을 제공,전문화와 같은 하드웨어 분야 프로그래밍 가능 Grid Array(FPGA)및 그 응용 프로그램 특정 집적 회로(ASIC).,
의 예 CPU GPU Computing
CPU 및 GPU 를 렌더링 비디오—그래픽 카드는 데 도움이 트랜스 비디오에서는 그래픽 형식을 보다 더 빨리에 의존했다.
가속 데이터-GPU 는 주어진 시간 내에 CPU 가 처리 할 수있는 데이터의 양을 가속화하는 고급 계산 능력을 갖추고 있습니다. 이 있을 때는 전문 프로그램이 필요한 복잡한 수학 계산과 같은 깊은 학습이나 기계 학습,그러한 계산을 수행하는 오프로드로 의미합니다. 이렇게하면 CPU 가 다른 작업을보다 효율적으로 완료 할 수있는 시간과 리소스가 확보됩니다.,
Cryptocurrency mining-Bitcoin 과 같은 가상 통화를 얻는 것은 거래 처리를위한 중계로 컴퓨터를 사용하는 것을 포함합니다. 는 동안 CPU,이 작업을 처리 할 수 있습니 GPU 에 그래픽 카드 데 도움이 될 수 있는 컴퓨터 생성화 훨씬 빠릅니다.나는 이것이 어떻게 작동 하는지를 알지 못하지만,나는 그것이 어떻게 작동 하는지를 알지 못한다.
예. GOAI(GPU Open Analytics Initiative)와 첫 번째 프로젝트 인 GPU 데이터 프레임(gdf,현재 cudf)은 엔드 투 엔드 GPU 컴퓨팅을위한 개방형 생태계를 향한 업계 전반의 첫 걸음이었습니다., 현재 RAPIDS 프로젝트로 알려진 주요 목표는 Gpu 에서 실행되는 서로 다른 프로세스간에 효율적인 GPU 내 통신을 가능하게하는 것입니다.
로프트웨어로 채택가 데이터 과학 생태계,사용자가 전송 할 수 있는 프로세스에서 실행 되는 GPU 원활하게 다른 프로세스를 복사하지 않고 데이터를 CPU. GPU 데이터 과학 도구 간의 중간 데이터 직렬화를 제거하면 처리 시간이 크게 줄어 듭니다., 더 많은 이후,프트웨어로 활용하여 프로세스 간의 통신(IPC)기능에 Nvidia CUDA 프로그래밍 API,프로세스 전달할 수 있습 핸들을 대신 데이터의 복사하는 데이터 자체,제공 전송없이 거의 오버헤드가 발생합니다. 순 결과는 GPU 가 일류 컴퓨팅 시민이되고 프로세스가 CPU 에서 실행되는 프로세스만큼 쉽게 상호 통신 할 수 있다는 것입니다.