jak CPU i GPU współpracują ze sobą

procesor (jednostka centralna) współpracuje z GPU (jednostka graficzna) w celu zwiększenia przepustowości danych i liczby jednoczesnych obliczeń w aplikacji. Karty graficzne zostały pierwotnie zaprojektowane do tworzenia obrazów dla grafiki komputerowej i konsol do gier wideo, ale Od początku 2010 roku, Karty graficzne mogą być również wykorzystywane do przyspieszania obliczeń obejmujących ogromne ilości danych.,

procesor nie może być w pełni zastąpiony przez GPU: GPU uzupełnia architekturę CPU, umożliwiając równoległe wykonywanie powtarzalnych obliczeń w aplikacji, podczas gdy główny program nadal działa na CPU. Procesor może być traktowany jako mistrz zadań całego systemu, koordynujący szeroki zakres zadań obliczeniowych ogólnego przeznaczenia, przy czym GPU wykonuje węższy zakres bardziej wyspecjalizowanych zadań (zwykle matematycznych). Korzystając z możliwości równoległości, procesor graficzny może wykonać więcej pracy w tym samym czasie, co procesor CPU.,

Najczęściej zadawane pytania

różnica między CPU a GPU

główną różnicą między architekturą CPU a GPU jest procesor został zaprojektowany tak, aby szybko obsługiwać szeroki zakres zadań (mierzony prędkością zegara procesora), ale ma ograniczoną współbieżność zadań, które mogą być uruchomione. Procesor graficzny został zaprojektowany do szybkiego renderowania obrazów i wideo w wysokiej rozdzielczości jednocześnie.,

ponieważ GPU mogą wykonywać operacje równoległe na wielu zestawach danych, są one również powszechnie używane do zadań niegraficznych, takich jak uczenie maszynowe i obliczenia naukowe. Zaprojektowane z tysiącami rdzeni procesora działających jednocześnie, układy GPU umożliwiają masową równoległość, w której każdy rdzeń koncentruje się na wydajnych obliczeniach.

procesor vs procesor GPU

podczas gdy GPU mogą przetwarzać dane o kilka rzędów wielkości szybciej niż procesor ze względu na masową równoległość, GPU nie są tak wszechstronne jak procesory., Procesory mają duże i szerokie zestawy instrukcji, zarządzające każdym wejściem i wyjściem komputera, czego GPU nie może zrobić. W środowisku serwerowym może być od 24 do 48 bardzo szybkich rdzeni procesora. Dodanie 4 do 8 procesorów graficznych do tego samego serwera może dostarczyć aż 40 000 dodatkowych rdzeni. Podczas gdy poszczególne rdzenie procesora są szybsze (mierzone prędkością zegara procesora) i inteligentniejsze niż poszczególne rdzenie GPU( mierzone dostępnymi zestawami instrukcji), sama liczba rdzeni GPU i ogromna liczba równoległości, które oferują więcej niż składają się na różnicę prędkości zegara jednordzeniowego i ograniczone zestawy instrukcji.,

GPU najlepiej nadają się do powtarzalnych i bardzo równoległych zadań obliczeniowych. Oprócz renderowania wideo, GPU excel w uczeniu maszynowym, symulacjach finansowych i modelowaniu ryzyka oraz wielu innych rodzajach obliczeń naukowych. Podczas gdy w przeszłości GPU były używane do wydobywania kryptowalut, takich jak Bitcoin lub Ethereum, GPU nie są już wykorzystywane na dużą skalę, ustępując wyspecjalizowanemu sprzętowi, tak jak Field-Programmable Grid Arrays (FPGA), a następnie specyficzne dla aplikacji Układy scalone (ASIC).,

przykłady przetwarzania CPU na GPU

procesor i renderowanie GPU Wideo — karta graficzna pomaga transkodować wideo z jednego formatu graficznego do drugiego szybciej niż procesor.

przyspieszanie danych — procesor graficzny ma zaawansowaną zdolność obliczeniową, która przyspiesza ilość danych, które procesor może przetworzyć w danym czasie. Gdy istnieją wyspecjalizowane programy wymagające złożonych obliczeń matematycznych, takie jak uczenie głębokie lub uczenie maszynowe, obliczenia te mogą zostać odciążone przez GPU. Zwalnia to czas i zasoby procesora do bardziej wydajnego wykonywania innych zadań.,

wydobywanie kryptowalut — pozyskiwanie wirtualnych walut, takich jak Bitcoin, obejmuje wykorzystanie komputera jako przekaźnika do przetwarzania transakcji. Podczas gdy procesor może obsłużyć to zadanie, GPU na karcie graficznej może pomóc komputerowi generować walutę znacznie szybciej.

czy OmniSci obsługuje procesor i GPU?

tak. GPU Open Analytics Initiative (GOAI) i jej pierwszy projekt, GPU Data Frame (GDF, obecnie cudf), były pierwszym w branży krokiem w kierunku otwartego ekosystemu dla kompleksowych obliczeń GPU., Obecnie znany jako projekt RAPIDS, głównym celem jest umożliwienie efektywnej komunikacji wewnątrz GPU między różnymi procesami działającymi na GPU.

wraz z rozwojem technologii cudf w ekosystemie data science, użytkownicy będą mogli bezproblemowo przenieść proces działający na GPU do innego procesu bez kopiowania danych do procesora. Dzięki usunięciu pośrednich serializacji danych między narzędziami do analizy danych GPU czasy przetwarzania znacznie się zmniejszają., Co więcej, ponieważ cudf wykorzystuje funkcjonalność komunikacji między procesami (IPC)w interfejsie API programowania NVIDIA CUDA, procesy mogą przekazać uchwyt do danych zamiast kopiować same dane, zapewniając transfer praktycznie bez obciążenia. Wynikiem netto jest to, że GPU staje się obywatelem pierwszej klasy obliczeniowej, a procesy mogą się ze sobą komunikować tak samo łatwo, jak procesy działające na CPU.