How CPU and GPU Work Together
a CPU (central processing unit) works together with a GPU (graphics processing unit) to increase the throughput of data and the number of concurrent calculations within an application. GPUs foram originalmente projetados para criar imagens para gráficos de computador e consoles de videogame, mas desde o início de 2010, GPUs também pode ser usado para acelerar cálculos envolvendo grandes quantidades de dados.,
uma CPU nunca pode ser totalmente substituída por uma GPU: uma GPU complementa a arquitetura de CPU, permitindo que cálculos repetitivos dentro de uma aplicação sejam executados em paralelo, enquanto o programa principal continua a ser executado na CPU. A CPU pode ser considerada como o mestre de tarefas de todo o sistema, coordenando uma ampla gama de tarefas de computação de propósito geral, com a GPU realizando uma gama mais estreita de tarefas mais especializadas (geralmente matemáticas). Usando o poder do paralelismo, uma GPU pode completar mais trabalho na mesma quantidade de tempo em comparação com uma CPU.,
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Diferença Entre a CPU e a GPU
A principal diferença entre a CPU e a GPU arquitetura é que uma CPU é projetada para lidar com uma ampla gama de tarefas de forma rápida (como medido pela velocidade do relógio da CPU), mas são limitados a simultaneidade de tarefas que pode ser executado. Uma GPU é projetada para renderizar rapidamente imagens de alta resolução e vídeo simultaneamente.,
porque as GPUs podem realizar operações paralelas em vários conjuntos de dados, eles também são comumente usados para tarefas não-Gráficas, tais como a aprendizagem de máquinas e computação científica. Projetado com milhares de núcleos de processador funcionando simultaneamente, GPUs permite um paralelismo massivo onde cada núcleo é focado em fazer cálculos eficientes.
CPU vs processamento de GPU
enquanto GPUs pode processar dados de várias ordens de magnitude mais rápido do que uma CPU devido ao paralelismo massivo, GPUs não são tão versáteis como CPUs., CPUs têm conjuntos de instruções grandes e amplos, gerenciando cada entrada e saída de um computador, o que uma GPU não pode fazer. Em um ambiente de servidor, pode haver 24 a 48 núcleos de CPU muito rápidos. Adicionar 4 a 8 GPUs a este mesmo servidor pode fornecer até 40.000 núcleos adicionais. Enquanto os núcleos de CPU individuais são mais rápidos (medidos pela velocidade do relógio de CPU) e mais inteligentes do que os núcleos de GPU individuais (medidos pelos conjuntos de instruções disponíveis), o grande número de núcleos de GPU e a enorme quantidade de paralelismo que eles oferecem mais do que compensar a diferença de Velocidade do relógio de núcleo único e conjuntos de instruções limitados.,
GPUs são mais adequados para tarefas de computação repetitivas e altamente paralelas. Além de renderização de vídeo, GPUs excel em aprendizagem de máquinas, simulações financeiras e modelagem de risco, e muitos outros tipos de computações científicas. Enquanto em anos anteriores, GPUs foram usados para mineração de Criptocurrencies como Bitcoin ou Ethereum, GPUs geralmente não são mais utilizados em escala, dando lugar a hardware especializado como Field-Programmable Grid Arrays (FPGA) e, em seguida, aplicações de Circuitos integrados específicos (ASIC).,
exemplos de CPU para GPU computando
CPU e GPU renderização vídeo — a placa gráfica ajuda a transcodificar vídeo de um formato gráfico para outro mais rápido do que depender de uma CPU.
dados de Aceleração — uma GPU tem capacidade avançada de cálculo que acelera a quantidade de dados que uma CPU pode processar em uma determinada quantidade de tempo. Quando existem programas especializados que requerem cálculos matemáticos complexos, tais como aprendizado profundo ou aprendizado de máquina, esses cálculos podem ser descarregados pela GPU. Isso liberta tempo e recursos para que a CPU complete outras tarefas de forma mais eficiente.,
Cryptocurrency mining-obtenção de moedas virtuais como Bitcoin inclui o uso de um computador como um relé para processamento de transações. Enquanto uma CPU pode lidar com esta tarefa, uma GPU em uma placa gráfica pode ajudar o computador a gerar moeda muito mais rápido.
Não OmniSci Suporte de CPU e GPU?sim. A GPU Open Analytics Initiative (GOAI) e seu primeiro projeto, o GPU Data Frame (GDF, agora cudf), foi o primeiro passo em direção a um ecossistema aberto para computação GPU de ponta a ponta., Agora conhecido como o projeto RAPIDS, o principal objetivo é permitir uma comunicação intra-GPU eficiente entre diferentes processos rodando em GPUs.
à medida que a adoção do cudf cresce dentro do ecossistema de ciência dos dados, os usuários serão capazes de transferir um processo rodando na GPU de forma perfeita para outro processo sem copiar os dados para a CPU. Ao remover serializações intermediárias de dados entre as ferramentas de ciência de dados GPU, Os tempos de processamento diminuem dramaticamente., Ainda mais, uma vez que a cudf utiliza a funcionalidade de comunicação entre processos (IPC) na API de programação NVIDIA CUDA, os processos podem passar um cabo para os dados em vez de copiar os próprios dados, proporcionando transferências virtualmente sem despesas gerais. O resultado líquido é que a GPU se torna um cidadão computado de primeira classe e os processos podem se comunicar tão facilmente quanto os processos em execução na CPU.