hoe CPU en GPU samenwerken
een CPU (central processing unit) werkt samen met een GPU (graphics processing unit) om de doorvoer van gegevens en het aantal gelijktijdige berekeningen binnen een toepassing te verhogen. GPU ’s werden oorspronkelijk ontworpen om afbeeldingen te maken voor computer graphics en video game consoles, maar sinds de vroege 2010 ‘s, GPU’ s kunnen ook worden gebruikt om berekeningen te versnellen waarbij enorme hoeveelheden gegevens.,
een CPU kan nooit volledig worden vervangen door een GPU: een GPU vult de CPU-architectuur aan door repetitieve berekeningen in een toepassing parallel te laten draaien terwijl het hoofdprogramma op de CPU blijft draaien. De CPU kan worden beschouwd als de taskmaster van het hele systeem, het coördineren van een breed scala van algemene computertaken, met de GPU het uitvoeren van een smallere reeks van meer gespecialiseerde taken (meestal wiskundige). Met behulp van de kracht van parallellisme, een GPU kan meer werk te voltooien in dezelfde hoeveelheid tijd in vergelijking met een CPU.,
FAQs
verschil tussen CPU en GPU
het belangrijkste verschil tussen CPU en GPU architectuur is dat een CPU is ontworpen om een breed scala aan taken snel af te handelen (zoals gemeten door de kloksnelheid van de CPU), maar zijn beperkt in de Concurrency van taken die kunnen worden uitgevoerd. Een GPU is ontworpen om snel beelden met hoge resolutie en video tegelijkertijd te maken.,
omdat GPU ‘ s parallelle bewerkingen kunnen uitvoeren op meerdere reeksen gegevens, worden ze ook vaak gebruikt voor niet-grafische taken zoals machine learning en wetenschappelijke berekeningen. Ontworpen met duizenden processorkernen die tegelijkertijd draaien, maken GPU ‘ s enorme parallellisme mogelijk waarbij elke kern is gericht op het maken van efficiënte berekeningen.
CPU vs GPU Processing
hoewel GPU ’s gegevens meerdere ordes van grootte sneller kunnen verwerken dan een CPU als gevolg van massale parallellisme, zijn GPU’ s niet zo veelzijdig als CPU ‘ s., CPU ‘ s hebben grote en brede instructiesets, het beheren van elke input en output van een computer, die een GPU niet kan doen. In een serveromgeving kunnen er 24 tot 48 zeer snelle CPU-cores zijn. Het toevoegen van 4 tot 8 GPU ‘ s aan dezelfde server kan maar liefst 40.000 extra cores bieden. Terwijl individuele CPU-kernen sneller zijn (gemeten aan de hand van de kloksnelheid van de CPU) en slimmer dan individuele GPU-kernen (gemeten aan de hand van de beschikbare instructiesets), vormen het enorme aantal GPU-kernen en de enorme hoeveelheid parallellisme die ze bieden meer dan het verschil in kloksnelheid met één kern en beperkte instructiesets.,
GPU ‘ s zijn het meest geschikt voor repetitieve en zeer parallelle computertaken. Naast video rendering, GPU ‘ s blinken uit in machine learning, financiële simulaties en risicomodellering, en vele andere soorten wetenschappelijke berekeningen. Terwijl in de afgelopen jaren, GPU ’s werden gebruikt voor de mijnbouw cryptocurrencies zoals Bitcoin of Ethereum, GPU’ s worden over het algemeen niet meer gebruikt op schaal, het geven van plaats voor gespecialiseerde hardware zoals Field-Programmable Grid Arrays (FPGA) en vervolgens Toepassing specifieke geïntegreerde schakelingen (ASIC).,
voorbeelden van CPU naar GPU Computing
CPU en GPU rendering video – de grafische kaart helpt bij het transcoderen van video van het ene grafische formaat naar het andere sneller dan te vertrouwen op een CPU.
data versnellen-een GPU heeft een geavanceerde rekencapaciteit die de hoeveelheid data versnelt die een CPU in een bepaalde tijd kan verwerken. Wanneer er gespecialiseerde programma ‘ s zijn die complexe wiskundige berekeningen vereisen, zoals deep learning of machine learning, kunnen die berekeningen worden gelost door de GPU. Dit maakt tijd en middelen vrij voor de CPU om andere taken efficiënter te voltooien.,
cryptogeld mining-verkrijgen van virtuele valuta ‘ s zoals Bitcoin omvat het gebruik van een computer als relais voor het verwerken van transacties. Terwijl een CPU deze taak aankan, kan een GPU op een grafische kaart de computer helpen veel sneller valuta te genereren.
ondersteunt OmniSci CPU en GPU?
Ja. De GPU Open Analytics Initiative (GOAI) en zijn eerste project, de GPU Data Frame (GDF, nu cudf), was de eerste industrie-brede stap naar een open ecosysteem voor end-to-end GPU computing., Nu bekend als het RAPIDS project, het belangrijkste doel is om efficiënte intra-GPU communicatie mogelijk te maken tussen de verschillende processen die op GPU ‘ s.
naarmate cudf-adoptie groeit binnen het data science-ecosysteem, zullen gebruikers in staat zijn om een proces dat op de GPU draait naadloos over te dragen naar een ander proces zonder de gegevens naar de CPU te kopiëren. Door het verwijderen van tussenliggende data serialisaties tussen GPU data science tools, verwerkingstijden drastisch verminderen., Nog meer, omdat cudf maakt gebruik van inter-proces communicatie (IPC) functionaliteit in de NVIDIA CUDA programming API, de processen kunnen een handvat aan de gegevens in plaats van het kopiëren van de gegevens zelf, het verstrekken van overdrachten vrijwel zonder overhead. Het nettoresultaat is dat de GPU wordt een eersteklas berekenen burger en processen kunnen inter-communiceren net zo gemakkelijk als processen die draaien op de CPU.