CPU vs GPU
CPU, acronimul pentru Unitatea centrală de procesare, este creierul unui sistem de calcul care realizează „calculele” date ca instrucțiuni printr-un program de calculator. Prin urmare, a avea un CPU are sens doar atunci când ai un sistem de calcul care este „programabil” (astfel încât să poată executa instrucțiuni) și trebuie să remarcăm că CPU-ul este unitatea de procesare „Centrală”, unitatea care controlează celel alte unități/ părți ale unui sistem de calcul. În contextul actual, un procesor este de obicei situat într-un singur cip de siliciu, cunoscut și ca microprocesor. Pe de altă parte, GPU, acronimul pentru Graphics Processing Unit, este proiectat pentru a descărca sarcinile de procesare grafică intensive din punct de vedere computațional din CPU. Scopul final al unor astfel de sarcini este de a proiecta grafica pe o unitate de afișare, cum ar fi un monitor. Având în vedere că astfel de sarcini sunt bine cunoscute și specifice, ele nu trebuie în mod esențial programate și, în plus, astfel de sarcini sunt în mod inerent paralele datorită naturii unităților de afișare. Din nou, în contextul actual, în timp ce GPU-urile mai puțin capabile sunt de obicei situate în același cip de siliciu în care găsiți procesorul (această configurație este cunoscută sub numele de GPU integrat), altele, GPU-urile mai capabile și mai puternice se găsesc în propriul cip de siliciu, de obicei, pe un PCB separat (placă de circuit imprimat).
Ce este procesorul?
Termenul CPU este folosit în sistemele de calcul de mai bine de cinci decenii și a fost singura unitate de procesare din primele computere până când au fost introduse „ alte” unități de procesare (cum ar fi GPU-urile) pentru a-și completa puterea de procesare. Cele două componente majore ale unui procesor sunt unitatea sa aritmetică logică (aka ALU) și unitatea de control (aka CU). ALU al unui CPU este responsabil pentru operațiile aritmetice și logice ale sistemului de calcul, iar CU este responsabil pentru preluarea programului de instrucțiuni din memorie, decodificarea acestora și instruirea altor unități, cum ar fi ALU, să execute instrucțiunile. Prin urmare, unitatea de control a CPU este responsabilă pentru a aduce gloria CPU de a fi unitatea de procesare „centrală”. CU pentru a prelua instrucțiunile din memorie, instrucțiunile trebuie să fie stocate ca programe în memorie și, prin urmare, un astfel de sistem de instruire este cunoscut și sub denumirea de „programe stocate”. Ar fi clar că CU nu va executa instrucțiunile, ci va facilita același lucru prin comunicarea cu unitățile potrivite, cum ar fi ALU.
Ce este GPU (alias VPU)?
Termenul Unitate de procesare grafică (GPU) a fost introdus la sfârșitul anilor 90 de NVIDIA, o companie de producție de GPU, care a susținut că a comercializat primul GPU din lume (GeForce256) în 1999. Potrivit Wikipedia, la momentul GeForce256, NVIDIA a definit GPU ca fiind următorul: „un procesor cu un singur cip cu transformare integrată, iluminare, setare/decupare triunghiulară și motoare de randare care este capabil să proceseze minimum 10 milioane de poligoane pe secundă”. Câțiva ani mai târziu, rivalul NVIDIA ATI Graphics, o altă companie similară, a lansat un procesor similar (Radeon300) cu termenul VPU pentru Visual Processing Unit. Cu toate acestea, deoarece este clar că termenul GPU a devenit mai popular decât termenul VPU.
Astăzi, GPU-urile sunt implementate peste tot, cum ar fi sistemele încorporate, telefoanele mobile, computerele personale și laptopurile și consolele de jocuri. GPU-urile moderne sunt extrem de puternice în manipularea graficelor și sunt programate astfel încât să poată fi adaptate la diferite situații și aplicații. Cu toate acestea, chiar și acum, GPU-urile tipice sunt programate din fabrică prin ceea ce este cunoscut sub numele de firmware. În general, GPU-urile sunt mai eficiente decât CPU-urile pentru algoritmii în care procesarea blocurilor mari de date se face în paralel. Este de așteptat, deoarece GPU-urile sunt concepute pentru a manipula grafica computerizată, care este extrem de paralelă în natură.
Există și acest nou concept cunoscut sub numele de GPGPU (General Purpose computing on GPU), pentru a utiliza GPU-uri pentru a exploata paralelismul de date disponibil în unele aplicații (cum ar fi bioinformatica) și, prin urmare, pentru a efectua procesări non-grafice în GPU. Cu toate acestea, ele nu sunt luate în considerare în această comparație.
Care este diferența dintre CPU și GPU?• În timp ce raționamentul din spatele implementării unui procesor este acela de a acționa ca creierul unui sistem de calcul, un GPU este introdus ca o unitate de procesare complementară care se ocupă de procesarea și procesarea grafică intensivă în calcul cerută de sarcina de a proiectarea graficelor către unitățile de afișare. • Prin natura lor, procesarea grafică este în mod inerent paralelă și, prin urmare, poate fi paralelizată și accelerată cu ușurință. • În era sistemelor multi-core, CPU-urile sunt proiectate doar cu câteva nuclee care pot gestiona câteva fire de execuție software, care pot fi exploatate într-un program de aplicație (paralelism la nivel de instrucțiuni și fire). GPU-urile sunt proiectate cu sute de nuclee, pentru a utiliza paralelismul disponibil. |
