hur CPU och GPU arbetar tillsammans
en CPU (central processing unit) arbetar tillsammans med en GPU (graphics processing unit) för att öka genomströmningen av data och antalet samtidiga beräkningar inom ett program. GPU: erna var ursprungligen utformade för att skapa bilder för datorgrafik och videospelskonsoler, men sedan början av 2010-talet kan GPU: er också användas för att påskynda beräkningar som involverar massiva mängder data.,
en CPU kan aldrig helt ersättas av en GPU: en GPU kompletterar CPU-arkitektur genom att tillåta repetitiva beräkningar inom ett program som ska köras parallellt medan huvudprogrammet fortsätter att köras på CPU. Processorn kan ses som en uppgift för hela systemet, samordna ett brett spektrum av generella datoruppgifter, med GPU utför ett smalare utbud av mer specialiserade uppgifter (vanligtvis matematiska). Med hjälp av parallellismens kraft kan en GPU slutföra mer arbete på samma tid som jämfört med en CPU.,
Vanliga frågor
skillnad mellan CPU och GPU
huvudskillnaden mellan CPU och GPU-arkitektur är att en CPU är utformad för att hantera ett brett spektrum av uppgifter snabbt (som en CPU-enhet). mätt med CPU klockhastighet), men är begränsade i samtidigheten av uppgifter som kan köras. En GPU är utformad för att snabbt göra högupplösta bilder och video samtidigt.,
eftersom GPU kan utföra parallella operationer på flera uppsättningar data används de också ofta för icke-grafiska uppgifter som maskininlärning och vetenskaplig beräkning. Designad med tusentals processorkärnor som körs samtidigt, GPU möjliggör massiv parallellitet där varje kärna är inriktad på att göra effektiva beräkningar.
CPU mot GPU-Bearbetning
Medan Grafikprocessorer kan bearbeta data flera storleksordningar snabbare än en PROCESSOR på grund av massiv parallellism, Grafikprocessorer är inte lika mångsidig som Processorer., Processorer har stora och breda instruktionsuppsättningar, hantera varje ingång och utgång på en dator, som en GPU inte kan göra. I en servermiljö kan det finnas 24 till 48 Mycket snabba CPU-kärnor. Att lägga till 4 till 8 GPU: er till samma server kan ge så många som 40,000 ytterligare kärnor. Medan enskilda CPU-kärnor är snabbare (mätt med CPU-klockhastighet) och smartare än enskilda GPU-kärnor (mätt med tillgängliga instruktionssatser), är det stora antalet GPU-kärnor och den massiva mängden parallellitet som de erbjuder mer än att kompensera klockhastighetsskillnaden med en kärna och begränsade instruktionsuppsättningar.,
GPU: er är bäst lämpade för repetitiva och mycket parallella datoruppgifter. Utöver video rendering, GPU excel i maskininlärning, finansiella simuleringar och riskmodellering, och många andra typer av Vetenskapliga Beräkningar. Medan i år tidigare användes GPU-enheter för gruvdrift av kryptokurvor som Bitcoin eller Ethereum, används GPU-enheter i allmänhet inte längre i skala, vilket ger plats åt specialiserad hårdvara som Fältprogrammerbara Grid Arrays (FPGA) och sedan applikationsspecifika integrerade kretsar (ASIC).,
exempel på CPU till GPU Computing
CPU och GPU rendering video — grafikkortet hjälper koda video från ett grafikformat till ett annat snabbare än att förlita sig på en CPU.
accelererande data — en GPU har avancerad beräkningsförmåga som accelererar mängden data som en CPU kan bearbeta under en viss tid. När det finns specialiserade program som kräver komplexa matematiska beräkningar, såsom djupt lärande eller maskininlärning, kan dessa beräkningar avlastas av GPU. Detta frigör tid och resurser för CPU att slutföra andra uppgifter mer effektivt.,
Cryptocurrency mining — att få virtuella valutor som Bitcoin inkluderar att använda en dator som ett relä för behandling av transaktioner. Medan en CPU kan hantera den här uppgiften kan en GPU på ett grafikkort hjälpa datorn att generera valuta mycket snabbare.
stöder OmniSci CPU och GPU?
Ja. GPU Open Analytics Initiative (GOAI) och dess första projekt, GPU Data Frame (GDF, nu cudf), var det första branschövergripande steget mot ett öppet ekosystem för end-to-end GPU computing., Nu känd som RAPIDS projektet, är det huvudsakliga målet att möjliggöra effektiv intra-GPU kommunikation mellan olika processer som körs på GPU.
När cudf adoption växer inom datavetenskapens ekosystem, kommer användarna att kunna överföra en process som körs på GPU sömlöst till en annan process utan att kopiera data till CPU. Genom att ta bort mellanliggande data serialiseringar mellan GPU Data science verktyg, bearbetningstider minskar dramatiskt., Ännu mer, eftersom cudf utnyttjar Inter-process communication (IPC) funktionalitet i Nvidia CUDA programming API, processerna kan passera ett handtag till data i stället för att kopiera själva data, vilket ger överföringar praktiskt taget utan overhead. Nettoresultatet är att GPU blir en förstklassig datormedborgare och processer kan kommunicera lika enkelt som processer som körs på CPU.