CPU vs GPU (Română)

cum funcționează CPU și GPU împreună

un procesor (central processing unit) funcționează împreună cu un GPU (graphics processing unit) pentru a crește debitul de date și numărul de calcule simultane dintr-o aplicație. GPU-urile au fost inițial concepute pentru a crea imagini pentru grafică pe calculator și console de jocuri video, dar de la începutul anilor 2010, GPU-urile pot fi de asemenea utilizate pentru a accelera calculele care implică cantități masive de date., un procesor nu poate fi niciodată înlocuit complet de un GPU: un GPU completează arhitectura procesorului permițând ca calculele repetitive din cadrul unei aplicații să fie rulate în paralel, în timp ce programul principal continuă să ruleze pe CPU. CPU-ul poate fi gândit ca taskmaster al întregului sistem, coordonând o gamă largă de sarcini de calcul de uz general, GPU efectuând o gamă mai restrânsă de sarcini mai specializate (de obicei matematice). Folosind puterea paralelismului, un GPU poate finaliza mai multă muncă în același timp în comparație cu un procesor.,

intrebari Frecvente

Diferența Între CPU și GPU-ului

principala diferență între CPU și GPU-ului de arhitectură este ca un PROCESOR este proiectat să se ocupe de o gamă gama de sarcini rapid (măsurată prin viteza de ceas a PROCESORULUI), dar sunt limitate în concurenta de sarcini care pot fi difuzate. Un GPU este proiectat pentru a reda rapid imagini de înaltă rezoluție și video simultan., deoarece GPU – urile pot efectua operații paralele pe mai multe seturi de date, acestea sunt, de asemenea, utilizate în mod obișnuit pentru sarcini non-grafice, cum ar fi învățarea automată și calculul științific. Proiectate cu mii de nuclee de procesoare care rulează simultan, GPU-urile permit paralelismul masiv în care fiecare nucleu este concentrat pe efectuarea unor calcule eficiente.în timp ce GPU-urile pot procesa date cu mai multe ordine de mărime mai rapid decât un procesor din cauza paralelismului masiv, GPU-urile nu sunt la fel de versatile ca procesoarele., Procesoarele au seturi de instrucțiuni mari și largi, gestionând fiecare intrare și ieșire a unui computer, pe care un GPU nu le poate face. Într-un mediu de server, ar putea exista 24 până la 48 de nuclee CPU foarte rapide. Adăugarea a 4 până la 8 GPU-uri la același server poate oferi până la 40.000 de nuclee suplimentare. În timp ce individuale de nuclee CPU sunt mai rapide (măsurată prin viteza de ceas a PROCESORULUI) și mai deștept decât individuale GPU (măsurată prin dispoziție seturi de instrucțiuni), numărul de nuclee GPU și cantitate masivă de paralelism pe care le oferă mai mult decât face single-core ceas diferență de viteză și limitat de seturi de instrucțiuni.,GPU-urile sunt cele mai potrivite pentru sarcini de calcul repetitive și extrem de paralele. Dincolo de redarea video, GPU-urile excelează în învățarea mașinilor, simulări financiare și modelarea riscurilor și multe alte tipuri de calcule științifice. În timp ce în anii trecuți, GPU-urile au fost utilizate pentru minarea criptomonedelor, cum ar fi Bitcoin sau Ethereum, GPU-urile nu mai sunt în general utilizate la scară, dând loc hardware-ului specializat, cum ar fi array-urile de rețea programabile pe câmp (FPGA) și apoi circuitele integrate specifice aplicației (ASIC).,

Exemple de CPU la GPU de calcul

CPU și GPU redare video — placa grafică ajută transcodarea video de la un format grafic la altul mai repede decât bazându-se pe un procesor. accelerarea datelor-un GPU are o capacitate avansată de calcul care accelerează cantitatea de date pe care un procesor o poate procesa într-o anumită perioadă de timp. Atunci când există programe specializate care necesită calcule matematice complexe, cum ar fi învățarea profundă sau învățarea automată, aceste calcule pot fi descărcate de GPU. Acest lucru eliberează timp și resurse pentru ca CPU să finalizeze mai eficient alte sarcini.,mineritul criptocurrency-obținerea monedelor virtuale precum Bitcoin include utilizarea unui computer ca releu pentru procesarea tranzacțiilor. În timp ce un procesor se poate ocupa de această sarcină, un GPU de pe o placă grafică poate ajuta computerul să genereze monedă mult mai rapid.

Nu OmniSci Suport CPU și GPU-ului?

Da. Inițiativa GPU Open Analytics (GOAI) și primul său proiect, GPU Data Frame (GDF, acum cudf), au fost primul pas la nivel de industrie către un ecosistem deschis pentru calculul GPU end-to-end., Acum cunoscut sub numele de proiectul RAPIDS, obiectivul principal este de a permite o comunicare eficientă intra-GPU între diferite procese care rulează pe GPU-uri.pe măsură ce adoptarea cudf crește în ecosistemul științei datelor, utilizatorii vor putea transfera un proces care rulează pe GPU fără probleme într-un alt proces fără a copia datele pe procesor. Prin eliminarea serializărilor de date intermediare între instrumentele de știință a datelor GPU, timpii de procesare scad dramatic., Chiar mai mult, deoarece cudf foloseste comunicare inter-proces (IPC) funcționalitatea la Nvidia CUDA API de programare, procesele pot trece un mâner de date în loc de copierea datelor în sine, oferind transferuri practic fără deasupra capului. Rezultatul net este că GPU devine un cetățean de calcul de primă clasă, iar procesele pot comunica între ele la fel de ușor ca procesele care rulează pe CPU.