vs CPU GPU

Hvordan CPU og GPU Arbeide Sammen

EN CPU (central processing unit) fungerer sammen med en GPU (graphics processing unit) for å øke gjennomstrømming av data og antall samtidige beregninger innen et program. Gpu-er, som opprinnelig ble laget for å lage bilder for datamaskin grafikk og video spillkonsoller, men siden tidlig på 2010-tallet, Gpu-er kan også brukes for å akselerere beregninger som involverer enorme mengder data.,

EN CPU kan aldri bli fullt ut erstattet av en GPU: en GPU utfyller CPU-arkitektur ved at gjentatte beregninger innenfor et program som skal kjøres i parallell mens de viktigste programmet fortsetter å kjøre på CPU-en. CPU kan bli tenkt på som oppdragsgiver for hele systemet, koordinere et bredt spekter av general-purpose oppgaver, med GPU utføre et smalere spekter av mer spesialiserte oppgaver (vanligvis matematiske). Bruke kraften av parallellitet, en GPU kan gjøre mer arbeid på samme tid som i forhold til en CPU.,

Faq

Forskjellen Mellom CPU og GPU

Den viktigste forskjellen mellom CPU og GPU-arkitektur er det en CPU er designet for å håndtere et bredt spekter av oppgaver på en rask måte (målt ved prosessorhastighet), men er begrenset i concurrency av oppgaver som kan være i gang. En GPU er utviklet for å raskt gjengi bilder med høy oppløsning og video samtidig.,

Fordi Gpu kan utføre parallelle operasjoner på flere sett av data, er de også ofte brukt for ikke-grafiske oppgaver som maskinlæring og vitenskapelige beregninger. Designet med tusenvis av prosessorkjerner som kjører samtidig, Gpu aktivere massive parallellitet hvor hver kjerne er fokusert på å gjøre effektive beregninger.

vs CPU GPU Processing

Mens Gpu-er, kan behandle data på flere størrelsesordener raskere enn en CPU på grunn av massiv parallellitet, Gpu-er, er ikke like allsidig som Cpuer., Cpuer har stor og bred opplæringssett, administrerende hver inngang og utgang av en datamaskin, som en GPU ikke kan gjøre. I en server-miljø, kan det være 24 til 48 veldig rask CPU-kjerner. Å legge til 4 til 8 Gpu-er dette samme server kan gi så mange som 40 000 og flere kjerner. Mens enkelte CPU-kjerner er raskere (målt ved prosessorhastighet) og smartere enn enkelte GPU-kjerner (målt med tilgjengelig opplæringssett), er det store antallet av GPU-kjerner og den massive mengden av parallellitet at de tilbyr mer enn gjør opp single-core, klokkefrekvens forskjell og begrenset opplæringssett.,

Gpu-er som er best egnet for repeterende og svært parallelle oppgaver. Utover video-gjengivelse, Gpu-excel-maskinlæring, økonomiske simuleringer og risiko modellering, og mange andre typer vitenskapelige beregninger. Mens det i tidligere år, Gpu-er ble brukt for gruvedrift cryptocurrencies som Bitcoin eller Ethereum, Gpu-er er generelt ikke lenger benyttes i stor skala, noe som gir vei til spesialisert maskinvare som Field-Programmable Grid-Matriser (FPGA), og deretter Application Specific Integrated Circuits (ASIC).,

Eksempler på CPU til GPU Computing

CPU og GPU-gjengivelse video — grafikk-kortet, bidrar til å omkode en video fra ett grafikk format til et annet raskere enn å stole på en CPU.

Akselererende data — EN GPU har avansert beregning evne som akselererer mengden av data som en CPU kan prosessen i en gitt tidsperiode. Når det er spesialiserte programmer som krever kompliserte matematiske beregninger, som for eksempel dyp læring eller maskinlæring, de beregninger kan bli avlastet av GPU. Dette frigjør tid og ressurser til CPU for å fullføre andre oppgaver mer effektivt.,

Cryptocurrency mining å Skaffe virtuell valuta som Bitcoin inkluderer bruk av en datamaskin som et relé for å behandle transaksjoner. Mens en CPU-en kan håndtere denne oppgaven, en GPU på et skjermkort som kan hjelpe datamaskinen generere valuta mye raskere.

Gjør OmniSci Støtte CPU og GPU?

Ja. GPU Åpne Analytics-Initiativet (GOAI) og det første prosjektet, GPU Data Ramme (GDF, nå cudf), var den første bransjen skritt mot et åpent økosystem for ende-til-ende GPU computing., Nå er kjent som RAPIDS-prosjektet, rektor målet er å muliggjøre effektiv intra-GPU kommunikasjon mellom ulike prosesser som kjører på Gpu.

Som cudf adopsjon vokser i dataene vitenskap økosystem, brukere vil være i stand til å overføre en prosess som kjører på GPU sømløst til en annen prosess uten å kopiere data til CPU. Ved å fjerne middels data serializations mellom GPU data science verktøy, behandlingstiden reduseres dramatisk., Enda mer, siden cudf utnytter inter-process communication (IPC) funksjonalitet i Nvidia CUDA-programmering API, prosesser kan passere et håndtak til data i stedet for å kopiere dataene i seg selv, og gir overfører praktisk talt uten overhead. Resultatet er at GPU blir en første klasse beregne statsborger og prosesser kan inter-kommunisere like enkelt som prosesser som kjører på CPU-en.