Unterschied zwischen CPU und GPU

Die CPU und die GPU sind die beiden Hauptprozessoren, die auf allen PCs vorhanden sind. Der erste ist für alle Arten von Aufgaben zuständig, während der zweite auf Grafik spezialisiert ist. Daher ist es logisch, dass zwischen ihnen große Unterschiede bestehen, obwohl beide vorhanden sind Sie bestehen aus denselben Grundelementen, Transistoren. In diesem Artikel überprüfen wir die allgemeine Architektur von CPU und GPU, um ihre großen Unterschiede zu verstehen.

Wie unterscheidet sich die CPU von der GPU?

Sowohl die GPU als auch die CPU sind Prozessoren, die aus vielen Transistoren bestehen. Auf einfache Weise können wir sagen, dass die Transistoren mathematische Operationen ausführen und Daten in einer Binärsprache lesen, einer Sprache, die aus Nullen besteht und die als einzige fähig ist Computer verstehen. Darüber hinaus sind alle Unterschiede.

Zunächst konzentrieren wir uns auf die CPU, die der Allzweckprozessor ist. Dies bedeutet, dass sie alle Arten von Berechnungen durchführen kann. Die CPU ist für die serielle Datenverarbeitung ausgelegt. Letzteres impliziert das Vorhandensein sehr großer Kerne in einer sehr kleinen Anzahl, daher ist es in der Lage, eine kleine Anzahl von Programmen gleichzeitig auszuführen. Diese Programme sind jedoch enorm komplex und enthalten viele Anweisungen.

Auf der anderen Seite haben wir den Grafikprozessor oder die GPU, der viel spezialisierter für Aufgaben ist, die ein hohes Maß an Parallelität erfordern. Die GPU besteht aus Tausenden von Kernen im Inneren, Kernen, die viel kleiner sind und daher eine viel geringere Anzahl von Operationen ausführen können. Dadurch wird eine GPU optimiert, um große Datenmengen zu verarbeiten und dieselben spezifischen Vorgänge immer wieder auszuführen. Eine GPU kann Tausende von Programmen gleichzeitig ausführen, obwohl diese viel spezifischer sein müssen als das, was eine CPU verarbeiten kann. Traditionell bestehen die Programme, die eine GPU ausführt, aus einem einzelnen Befehl und mehreren Daten.

Die GPU befindet sich in der Grafikkarte und ihre Fähigkeit, parallel zu arbeiten, ist so groß, dass sie die Leistung, die eine CPU bei speziellen Operationen mit Vektoren und Matrizen erzielen kann, mit 100 oder sogar noch mehr multiplizieren kann. Dies sind geometrische Operationen.

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Ursprünglich wurden GPUs nur für die Grafikverarbeitung verwendet, aber die große Entwicklung, die sie durchlaufen haben, hat dazu geführt, dass ihre Kapazitäten stark zugenommen haben. Daher gibt es heute viele Bereiche, in denen Sie beispielsweise ihre große Fähigkeit nutzen können, parallel zu arbeiten. Zum Beispiel in der wissenschaftlichen Forschung mit Modellsimulation, künstlicher Intelligenz oder Cryptocurrency Mining.

Um den großen Unterschied zwischen einer CPU und einer GPU zu verstehen, gibt es nichts Besseres als das folgende Video von Hunters of Myths. Erstens sehen wir einen kleinen Roboter, der ein Gesicht zeichnet, zweitens sehen wir eine große Maschine, die die GPU darstellt und tut etwas viel komplexeres in kürzerer Zeit.