Gpu и cpu в чем разница?

В чем разница между CPU и GPU

Современные смартфоны работают за счет разных компонентов, но главными считаются именно центральный и графический процессор (CPU и GPU).

Несмотря на схожее название и то, что в целом их главная роль — обрабатывать огромные массивы данных, между GPU и CPU существует огромная разница. Но прежде, чем углубиться в их различия, рассмотрим что же у них общего.

Ядра графического и центрального процессоров представляют собой блоки, каждый из которых выполняет определенные задачи. Размер и объем блоков может быть разным. Это зависит от архитектуры процессора. И у GPU, и у CPU есть АЛУ. Это арифметико-логическое устройство, которое необходимо для выполнения математических операций. Другие блоки имеют доступ к памяти (для загрузки и сохранения данных), выполняют задачи декодеров или кэша. На этом сходства заканчиваются. Теперь поговорим о различиях между CPU и GPU.

Что такое CPU

Центральный процессор компьютера или смартфона можно сравнить с человеческим мозгом. Это довольно гибкий компонент, выполняющий целый спектр задач и отвечающий за работоспособность устройства. CPU выполняет все логические и арифметические задачи. Именно это гарантирует работу операционной системы Android и устанавливаемых на смартфон приложений.

Процессоры часто встречаются в конфигурациях с несколькими ядрами: от четырех до восьми для мобильных устройств и до 16 для стационарных компьютеров и серверного оборудования. Конструкция многоядерных процессоров позволяет одновременно запускать несколько приложений и потоков задач, что значительно повышает производительность и эффективность использования энергии.

Каждое ядро работает на тактовой частоте, обычно это от 2 до 3 ГГц для мобильных устройств, и до 5 ГГц для компьютеров. Кроме того, CPU может иметь разные объемы высокоскоростной закрытой памяти, которая используется для хранения инструкций и данных (т.е. кэш). Кэш-память может быть либо индивидуальной для каждого ядра или делится между ними. Она необходима для ускорения выполнения задач и переключения между ними.

Процессор обрабатывает различные типы данных и обеспечивает общую функциональность устройства.

Внутри большинства современных процессоров находится несколько АЛУ, выполняющих математические операции. Кроме того, CPU обрабатывает и перестраивает виртуальную память для всех запускаемых пользователем приложений. Именной по этой причине процессор является самым необходимым инструментом для запуска операционной системы.

Следующее составное устройство CPU — модуль предсказания переходов. Его использование позволяет предварительно загружать и исполнять инструкции, которые могут понадобится в ближайшем будущем. Это значительно экономит время и позволяет оптимально использовать вычислительные ресурсы процессора.

Что такое GPU

GPU имеет отличный от CPU характер рабочей нагрузки. Поэтому графические процессоры не используют модули предсказания переходов. Именно в этом и кроется ключ понимания различий между GPU и CPU.

Если центральный процессор необходим для выполнения различных задач, то видеокарта имеет строго определенное предназначение — рендеринг и обработка трехмерной графики. GPU намного быстрее и энергоэффективнее решает эти задачи. Однако графический процессор не столь гибок в своем диапазоне рабочих нагрузок.

Ядра видеокарты имеют один или несколько АЛУ, но в отличие от тех, что используются CPU они разработаны совершенно иначе. Они способны обрабатывать 8, 16 или 32 операции одновременно. Кроме того, ядра GPU могут состоять из десятков или сотен отдельных блоков АЛУ, благодаря чему графический процессор выполняет тысячи операций. Это особенно полезно во время обработки теней на дисплеях с высоким разрешением.

GPU это отдельное устройство компьютера или смартфона, разработанное для графического рендеринга и применяемое в качестве ускорителя трехмерной графики.

Из-за того, что GPU предназначен для обработки компьютерной графики, он рассчитан на массивные параллельные вычисления. Поэтому видеокарты имеют очевидное преимущество при больших объемах обрабатываемой информации.

По сравнению с центральными процессорами, графические имеют особую архитектуру, нацеленную на увеличение скорости расчета текстур и сложных графических объектов. Кроме того, у GPU более ограниченный набор команд.

Что касается тактовой частоты, то у GPU данный показатель, как правило, ниже чем у CPU. При это зачастую речь идет о сотнях МГц. Это обусловлено ограничениями тепла и мощности, поскольку для параллельной обработки массивных объемов данных требуется гораздо больше транзисторов.

Параллельные вычисления могут использоваться не только в качестве ускорителя трехмерной графики. С его помощью рендеринг видеороликов, разные алгоритмы криптографии и машинного обучения (вроде обнаружения объектов) будут работать намного быстрее на GPU, а не на CPU.

В чем разница между CPU и GPU

В качестве последней аналогии представьте себе CPU в качестве швейцарского ножа, а GPU в виде мачете. Первый полезен для выполнения самых разных задач: от перерезания веревки до вскрытия консервов. Согласитесь, что попытаться открыть банку фасоли мачете — не самая лучшая идея. Но если вам нужно будет пройти через густые заросли джунглей, то вы наверняка предпочтете именно мачете, а не швейцарский нож.

Центральный процессор подходит для самых разных типов вычислений, тем более что по сравнению с видеокартой у него более широкий набор команд. Его ядра более гибкие, благодаря чему CPU позволяет нескольким задачам включаться и выключаться одновременно. Графический процессор имеет ограниченный набор команд и фокусируется на выполнении одной, строго определенной задачи. При этом GPU выполняет гораздо больше вычислений за один такт.

Несмотря на то, что графический и центральный процессор имеют примерно схожую структуру (оба построены из транзисторов), обрабатывают данные и числа, главная между ними разница в том, что каждый выполняет строго определенные.

Какая разница между CPU, GPU и APU – базовые различия

Большинство аппаратных средств на вашем ПК связано с аббревиатурой, и – по мере развития технологий – увеличивается количество этих имён, что ведёт к путанице. Ради того, чтобы сохранить всё в порядке и помочь вам получить необходимое оборудование, давайте посмотрим на различия между терминами CPU, GPU и APU.

Что такое центральный процессор (CPU)

Процессор можно считать мозгом вашего ПК. Он обрабатывает все задачи и расчеты, выполняемые другим оборудованием, что делает его важным звеном производительности вашего устройства. Большинство современных процессоров ПК используют несколько ядер для обработки нескольких задач одновременно, а общая производительность измеряется в гигагерцах (ГГц). Например, если процессор имеет базовую тактовую частоту 2,4 ГГц, он способен обрабатывать до 2,4 миллиарда инструкций в секунду.

Когда дело доходит до производителей процессоров, вы, вероятно, услышите об Intel и Advanced Micro Devices (AMD). Оба создают продукты, которые могут запускать Windows. Теперь, когда AMD имеет Ryzen, между двумя компаниями сокращается разрыв, особенно в плане цены и производительности.

Производительность варьируется довольно широко во всех процессорах от обоих производителей, предлагая множество вариантов, если говорить о цене и энергопотреблении. Вы можете найти низкоэффективный процессор, который отлично подходит для обработки текстов, просмотра веб-страниц и автономной работы, вы также можете найти высокопроизводительный процессор, который будет абсолютно «кромсать» всё, что вы подбросите ему, но также будет высасывать энергию, как пылесос.

Читайте также  Мастер карт и виза в чем разница?

Что такое графический процессор (GPU)

Графический процессор на вашем ПК по существу отвечает за то, что вы видите на мониторах, подключенных к компьютеру. Обычно существует два типа GPU: интегрированный и выделенный (также называемый дискретным).

Интегрированные графические процессоры совместно используют пространство с чипсетом процессора, в то время как выделенные графические процессоры представляют собой отдельную аппаратную часть, подключенную к отдельной шине на материнской плате.

Графический процессор предназначен для высокопроизводительных рабочих местах, которые требуют много энергии. Интенсивные игры, VR и редактирование видео – всё это задачи, связанные с графическими процессорами. В то время как центральный процессор является капитаном «команды вашего ПК», GPU можно считать главным помощником, готовым решать самые напряженные задачи.

Что такое ускоренный процессор (APU)

APU – это термин, который AMD придумала для обозначения GPU, интегрированного в архитектуру процессора. И графические процессорные ядра, и стандартные процессорные ядра совместно используют один и тот же кэш и матрицу, и данные передаются по одной и той же шине.

Зачем создавать APU? Наличие как CPU, так и GPU в одном месте позволяет им работать более эффективно для увеличения вычислительной мощности. Аналогично, наличие интегрированных GPU и CPU обычно более энергоэффективно, чем наличие CPU и отдельного выделенного GPU. Многие современные APU достаточно мощны для неинтенсивных игр; однако APU почти всегда будет превзойден современным выделенным графическим процессором.

Первый APU, использующий кодовое имя Llano, был анонсирован AMD ещё в 2011 году, но проект работает с 2006 года. Если вам интересно, где всё это время был Intel, большинство их процессоров также используют интегрированную графику. Например, Intel Core-i7-8700K, обычно в паре с мощным выделенным графическим процессором, имеет встроенную графику Intel UHD 630. Однако термин APU не используется Intel, вероятно, из-за ассоциации с конкурирующим продуктом AMD.

CPU и GPU: в чем разница?

Строение любого сервера во многом похоже на системный компьютерный блок. Внутри корпуса помещена материнская плата, на которой установлены комплектующие. Основную функцию выполняет CPU — центральный процессор, который отвечает за обработку всех данных. Но в последнее время востребованы сервера с GPU — графическим процессором, который способен не только одновременно работать с большим массивом данных, но и обрабатывать графические материалы. И здесь назревает вопрос: а с каким процессором нужно выбрать сервер для тех или иных задач? Для ответа нужно разобрать в чем их разница.

Для начала нужно отметить, что компьютерные процессоры (ЦП и видеокарта) отличаются от серверных архитектурой. Так как к CPU, установленных на серверах, выдвигают особые требования в надежности, безотказности и наличии самокорректирующейся системы. Небольшое изменение в архитектуре, заточенное под работу 24/7 и высокую нагрузку, является единственным отличием серверного процессора от компьютерного. Именно поэтому в технических характеристиках серверов чаще можно встретить не какой-нибудь CPU Intel Core i7, а, например, Intel Xeon E5620 (4 Core, 12M Cache, 2.40 GHz).

Графические процессоры в серверах тоже имеют несколько иную архитектуру, заточенную под задачи обработки больших массивов данных в режиме non stop. Видеокарты в системных блоках и в серверах внешне могут быть похожи, но они отличаются технически. У Nvidia для серверного оборудования есть специальные линейки GPU с названием TESLA и QUADRO. Видеокарты из серии QUADRO имеют архитектуру, ориентированную под машинное обучение и видеоаналитику, без ограничений по числу входных видеопотоков (у игровой серии Geforce максимум 3 потока). А GPU в линейке TESLA поддерживает виртуализацию, что позволяет выполнять еще более сложные задачи. А у AMD есть особое решение для серверов под названием FirePro или Radeon & Vega.

Для работы приложений с математическим модулем видеокарты на серверах используются две технологии — CUDA и OpenCL.

Зачем в серверах используют GPU

А теперь перейдем к непосредственной разнице возможностей CPU и GPU в серверах. Еще несколько лет назад в СХД использовались только CPU, которые отвечали за обработку всех данных, включая графику и видео. Любой центральный процессор способен обрабатывать графические материалы, но только когда речь идет о простых задачах. Например, вывести изображение на экран или предоставить к графике удаленный доступ. По такому принципу работали первые компьютеры, на которых можно было играть в 2D-игры, но в них не было дискретных видеокарт.

Сейчас же стала востребованной обработка графической информации, что невозможно именно без GPU — графического процессора. Только благодаря видеокарте в сервере можно работать со сложными массивами данных, касающихся графики. Например, удаленно работать с программами по обработке фото (тот же Photoshop), предоставить облачный доступ к геймингу, управлять видео с системы видеонаблюдения (например, использовать систему распознавания лиц или автомобильных номеров). Помимо этого, серверы с GPU позволяют использовать их для 3D-моделирования и программирования при помощи CUDA. А еще их наличие в целом увеличивает вычислительную мощность за счет особенностей архитектуры.

Разница в CPU и GPU в серверном оборудовании

С технической стороны разница между CPU и GPU заключается в принципах потоковой обработки информации. Ядра CPU выполняют задачи последовательно.

Если появляются приоритетные задачи высокой важности, то они обрабатываются тоже в порядке общей очереди. Если на каком-то этапе происходит сбой, то возникает ошибка и весь процесс сбивается. За счет нескольких ядер достигается многозадачность, но по-прежнему все данные обрабатываются в едином потоке на каждом ядре отдельно.

Архитектура GPU построена несколько иначе. Там все задачи выполняются параллельно. За счет этого достигается высокая многозадачность и устойчивость. Именно поэтому для майнинга криптовалюты при очень больших объемах обрабатываемых данных используются GPU, а не CPU. Видеокарты поэтому и называют еще графическим ускорителем.

А еще разница заключается в доступе к памяти каждого из видов процессоров. GPU попросту не нужно много кэша, чтобы обрабатывать массивы данных. Даже при работе с графикой достаточно пары сотен килобайт кэша. В современных графических процессорах используется 2048 и более исполнительных блоков, а у центральных процессоров — от 2 до 48.

Заключение

Исходя из особенностей GPU, их стали использовать на многих серверах, которые задействуются в обработке больших массивов данных и работе с графикой/видео. Многие компании выбирают именно такие сервера с GPU при работе с Big Data и Artificial Intelligence, 3D-моделированием и криптографией. Но даже современные системы видеонаблюдения с системой анализа и корпоративные облачные сети трудно представить без серверов с GPU.

Осталось только определить, для каких целей вам нужен сервер, и действительно ли нельзя обойтись только CPU? В этом вам помогут специалисты ittelo, которые не только подберут оптимальную конфигурацию, но и проведут развернутую консультацию по выбору серверного оборудования под конкретные цели.

Разница между GPU и CPU

Я знаю, что такое процессор (я думаю). Это то, чья скорость измеряется в GigaHertz (в наши дни).

Читайте также  Точка доступа и маршрутизатор в чем разница?

Тем не менее, вы много слышите о графическом процессоре и о том, чтобы позволить ему взять на себя управление графическим процессором, не процессор, а графический процессор, рендеринг на основе графического процессора и т. Д.

Что это за графическая карта? Как я могу получить к нему доступ и использовать его в своих интересах? Что мне здесь не хватает?

Графический процессор является графическим процессором. Это процессор видеокарты.

Традиционно процессор выполнял всю графическую обработку, пока производители видеокарт не начали включать графические процессоры на адаптерах дисплея. Графический процессор представлял собой выделенную часть оборудования, похожую на старый FPU (модуль с плавающей запятой, который был предназначен для выполнения сложных математических процедур быстрее, чем центральный процессор), который мог действительно быстро выполнять обычные графические процедуры. (На самом деле графические процессоры стали частью того, что производители видеокарт включили графическое ускорение в карту вместо того, чтобы требовать отдельную плату, точно так же, как функция FPU была в конечном итоге встроена непосредственно в процессоры.)

В конце концов, графические процессоры обогнали процессоры, так что графический процессор на самом деле имел больше транзисторов, работал быстрее (и горячее), и так далее. Производители видеокарт поняли, что графический процессор стал действительно мощным аппаратным обеспечением, которое часто бездействует (например, при просмотре Интернета, редактировании документов и т. Д.). Итак, начиная с X1300, карты ATI включали AVIVO , что позволило пользователь может запускать программное обеспечение для преобразования видео на процессоре видеокарты, а не только на более медленном процессоре. Nvidia ответила CUDA , первым настоящим GPGPU, который по сути является способом использования графических процессоров на видеокарте в качестве дополнительных процессоров общего назначения, которые можно использовать для любых целей, а не только для графики или видео.

Поскольку графический процессор сильно оптимизирован для выполнения сложных вычислений, таких как арифметика с плавающей точкой, матричная арифметика и тому подобное, они могут выполнять такие функции, как преобразование видео, постобработка, а также такие задачи, как BOINC или Folding @ Home, гораздо лучше, чем с процессор один.

Современный компьютер может быть достаточно мощным, с многоядерным процессором и видеокартой с несколькими графическими процессорами, которые могут выступать в качестве супер-процессоров, вычислительная мощность современных компьютеров действительно невероятна. Более того, производители делают чипы более энергоэффективными, чтобы они были действительно мощными, но также могли потреблять как можно меньше энергии и генерировать как можно меньше тепла, когда они не нужны, что дает нам лучшее из обоих миров!

GPU является графическим процессором. По сути, это ЦП вашей видеокарты (ЦП — это центральный процессор, «мозг» или процессор компьютера). Видеокарты в наши дни настолько сложны, что представляют собой, по сути, компьютеры сами по себе, со своей собственной памятью, шинами и процессорами.

Исторически графические процессоры были относительно специального назначения, рассчитанными на максимальную мощность при выполнении дискретного набора графических операций с определенными типами примитивов данных (вершины, пиксели и т. Д.). Однако такие компании, как Intel, nVidia и ATI, начинают стремиться к тому, чтобы использовать компоненты графического процессора более общего назначения, чтобы разработчикам программного обеспечения было проще, чем когда-либо прежде, использовать дополнительную вычислительную мощность, доступную на видеокарте, для выполнения неграфических операций. В сочетании с такими вещами, как CUDA и другими специализированными языками графического процессора, эти новые чипы открывают множество возможностей.

GPGPU является своего рода штаб-квартирой для вычислений на GPU общего назначения. Как пользователь, а не как программист, вся эта проблема «разгрузки с графическим процессором» на самом деле вас не касается, за исключением ситуации, в которой вы будете использовать программное обеспечение, разработанное таким образом (не так уж много конечных пользователей). программное обеспечение существует в настоящее время).

GPU vs CPU: Почему для анализа финансовых данных применяют графические процессоры

В «Европейском физическом журнале» опубликована интересная и очень обширная статья немецкого исследователя об использовании вычислений GPU в эконофизике и статистической физике, в том числе для осуществления анализа информации на фондовом рынке. Мы представляем вашему вниманию основные тезисы этого материала.

Примечание: Статья в журнале датирована 2011 годом, с тех пор появились новые модели GPU-устройств, однако общие подходы к использованию этого инструмента в инфраструктуре для онлайн-трейдинга остались неизменными

Требования к вычислительным мощностям растут в различных сферах. Одна из них — финансовый анализ, который необходим для успешной торговли на фондовом рынке, особенно средствами HFT. Для того, чтобы принять решение о покупке или продаже акций, алгоритм должен проанализировать серьезный объём входных данных — информация о транзакциях и их параметрах, текущих котировках и трендах изменения цены и т.д.

Время, которое пройдет от создания заявки на покупку или продажу до получения ответа о ее успешныом выполнеии от биржевого сервера называется раундтрипом (round-trip, RTT). Участники рынка всеми силами стремятся снизить это время, в частности для этого используются технологии прямого доступа на биржу, а серверы с торговым софтом располагаются на колокации рядом с торговым движком бирж.

Однако технологические возможности по сокращению раундтрипа ограничены, и после их исчерпания перед трейдерами встает вопрос о том, как еще можно ускорить торговые операции. Для этого применяются новые подходы к построению инфраструктуры для онлайн-трейдинга. В частности используются FPGA и GPU. Об ускорении HFT-трейдинга с помощью «программируемого железа» мы писали ранее, сегодня речь пойдет о том, как для этого можно применять графические процессоры.

Что такое GPU

Архитектура современных графических карт строится на основе масштабируемого массива потоковых мультипроцессоров. Один такой мультипроцессор содержит восемь скалярных процессорных ядер, многопоточный модуль инструкций, разделяемую память, расположенную на чипе (on-chip).

Когда программа на C, использующая расширения CUDA, вызывает ядро GPU, копии этого ядра или потоки, нумеруются и распределяются на доступные мультипроцессоры, где уже начинается их выполнение. Для такой нумерации и распределения сеть ядра подразделяется на блоки, каждый из которых делится на различные потоки. Потоки в таких блоках выполняются одновременно на доступных мультипроцессорах. Для управления большим количеством потоков используется модуль SIMT (single-instruction multiple-thread). Этот модуль группирует их в «пачки» по 32 потока. Такие группы исполняются на том же мультипроцессоре.

Анализ финансовых данных на GPU

В финансовом анализе применяется множество мер и показателей, расчет которых требует серьезных вычислительных мощностей. Ниже мы перечислим некоторые из них и сравним быстродействие при их обработке, показанное «обычным» процессоромо Intel Core 2 Quad CPU (Q6700) c тактовой частотой 2,66 ГГц и размером кэша 4096 килобайт, а также популярных графических карт.

Экспонента Херста

Мера, называемая экспонентной Херста, используется в анализе временных рядов. Эта величина уменьшается в том случае, если задержка между двумя одинаковыми парами значений во временном ряду увеличивается. Изначально это понятие применялось в гидрологии для определения размеров плотины на реке Нил в условиях непредсказуемых дождей и засух.

Читайте также  Айфон 6 и 6с в чем разница?

Впоследствии показатель Херста начали применять в экономике, в частности, в техническом анализе для предсказания трендов движения ценовых рядов. Ниже представлено сравнение быстродействия вычисления показателя Херста на CPU и GPU (показатель «ускорения» β = общее время выисления на CPU / общее время вычисления на GPU GeForce 8800 GT):

Модель Изинга и метод Монте-Карло

Еще одним инструментом, перекочевавшим в сферу финансов на этот раз из физики, является модель Изинга. Эта математическая модель статистической физики предназначена для описания намагничивания материала.

Каждой вершине кристаллической решётки (рассматриваются не только трёхмерные, но и одно- и двумерные вариации) сопоставляется число, называемое спином и равное +1 или −1 («поле вверх»/«поле вниз»). Каждому из 2^N возможных вариантов расположения спинов (где N — число атомов решётки) приписывается энергия, получающаяся из попарного взаимодействия спинов соседних атомов. Далее для заданной температуры рассматривается распределение Гиббса — рассматривается его поведение при большом числе атомов N.

В некоторых моделях (например, при размерности > 1) наблюдается фазовый переход второго рода. Температура, при которой исчезают магнитные свойства материала, называется критической (точка Кюри). В ее окрестности ряд термодинамических характеристик расходится.

Изначально модель Изинга использовалась для понимания природы ферромагнетизма, однако позднее получила и более широкое распространение. В частности, она применяется для обобщений в социально-экономических системах. Например, обобщение модели Изинга определяет взаимодействие участников финансового рынка. Каждый из них обладает стратегией поведения, рациональность которой может быть ограничена. Решения о том, продавать или покупать акции и по какой цене, зависят от предыдущих решений человека и их результата, а также от действий других участников рынка.

Модель Изинга используется для моделирования взаимодействия между участниками рынка. Для реализации модели Изинга и имитационного моделирования используется метод Монте-Карло, который позволяет построить математическую модель для проекта с неопределенными значениями параметров.

Ниже представлено сравнение быстродействия моделирования на CPU и GPU (NVIDIA GeForce GTX 280):

Существуют реализации модели Изинга с использованием в ходе анализа различного количества спинов. Мультиспиновые реализации позволяет загружать несколько спинов параллельно.

Ускорение с помощью нескольких GPU

Для ускорения обработки данных также используются кластеры GPU-устройств — в данном случае исследователи собрали кластер из двух карточек Tesla C1060 GPU, коммуникация между которыми осуществлялась через Double Data Rate InfiniBand.

В случае симуляции модели Изинга методом Монте-Карло результаты говорят о том, что производительность повышается практически линейно при добавлении большего количества GPU.

Заключение

Эксперименты показывают, что использование графических процессоров может приводить к существуенному повышению производительности финансового анализа. При этом выигрыш в скорости по сравнению с использованием архитектуры с CPU может достигать нескольких десятков раз. При этом добиться еще большего повышения производительности можно с помощью создания кластеров GPU — в таком случае она растет практически линейно.