CPU mot GPU
CPU, forkortelsen for Central Processing Unit, er hjernen til et databehandlingssystem som utfører "beregningene" gitt som instruksjoner gjennom et dataprogram. Derfor er det kun meningsfylt å ha en CPU når du har et databehandlingssystem som er "programmerbart" (slik at det kan utføre instruksjoner), og vi bør være oppmerksom på at CPU er "Sentral" prosessorenhet, enheten som styrer de andre enhetene deler av et datasystem. I dagens sammenheng er en CPU vanligvis lokalisert i en enkelt silisiumbrikke, også kjent som en mikroprosessor. På den annen side er GPU, forkortelsen for Graphics Processing Unit, designet for å avlaste beregningsintensive grafikkbehandlingsoppgaver fra CPUen. Det endelige målet med slike oppgaver er å projisere grafikken til en skjermenhet som en skjerm. Gitt at slike oppgaver er velkjente og spesifikke,de trenger i det vesentlige ikke å programmeres, og i tillegg er slike oppgaver iboende parallelle på grunn av displayenhetene. Igjen, i de nåværende sammenhengene, mens de mindre dyktige GPU-ene vanligvis er plassert i den samme silisiumbrikken der du finner CPUen (dette oppsettet er kjent som integrert GPU) andre, er de mer dyktige, kraftige GPU-ene funnet i deres egen silisiumbrikke, vanligvis på et eget PCB (Printed Circuit Board).
Hva er CPU?
Begrepet CPU er brukt i databehandlingssystemer i mer enn fem tiår nå, og det var den eneste prosessorenheten i de tidlige datamaskinene til “andre” prosesseringsenheter (som GPUer) ble introdusert for å utfylle prosessorkraften. De to hovedkomponentene i en CPU er dens aritmetiske logiske enhet (aka ALU) og kontrollenhet (aka CU). ALU til en CPU er ansvarlig for den aritmetiske og logiske operasjonen til databehandlingssystemet, og CU er ansvarlig for å hente instruksjonsprogrammet fra minnet, dekode dem og instruere andre enheter som ALU om å utføre instruksjonene. Derfor er kontrollenheten til CPUen ansvarlig for å gi æren for at CPU skal være den "sentrale" prosesseringsenheten. CU for å hente instruksjonene fra minnet, instruksjonene må lagres som programmer i minnet, og derforet slikt instruksjonssystem er også kjent som “lagrede programmer”. Det ville være klart at CU ikke vil utføre instruksjonene, men vil legge til rette for det samme ved å kommunisere med de rette enhetene som ALU.
Hva er GPU (aka VPU)?
Begrepet Graphics Processing Unit (GPU) ble introdusert på slutten av nittitallet av NVIDIA, et GPU-produksjonsfirma, som hevdet å ha markedsført verdens første GPU (GeForce256) i 1999. Ifølge Wikipedia, på tidspunktet for GeForce256, definerte NVIDIA GPU som følgende: “en enkeltchipsprosessor med integrert transformasjon, belysning, trekantoppsett / klipping og gjengivelsesmotorer som er i stand til å behandle minst 10 millioner polygoner per sekund”. Et par år senere ga NVIDIAs rival ATI Graphics, et annet lignende selskap, ut en lignende prosessor (Radeon300) med betegnelsen VPU for Visual Processing Unit. Men som det er klart at begrepet GPU har blitt mer populært enn begrepet VPU.
I dag er GPU-er distribuert overalt, for eksempel i innebygde systemer, mobiltelefoner, PC-er og bærbare datamaskiner og spillkonsoller. Moderne GPUer er ekstremt kraftige når det gjelder å manipulere grafikk, og de er gjort programmerbare slik at de kan tilpasses forskjellige situasjoner og applikasjoner. Men allerede nå er typiske GPUer programmert fra fabrikken gjennom det som kalles firmware. Generelt er GPUer mer effektive enn CPUer for algoritmer der behandling av store datablokker gjøres parallelt. Det forventes, siden GPU-er er designet for å manipulere datagrafikk, som er ekstremt parallell.
Det er også dette nye konseptet kjent som GPGPU (General Purpose computing on GPU), for å bruke GPUer til å utnytte dataparallellismen som er tilgjengelig i noen applikasjoner (for eksempel bioinformatikk) og derfor utføre ikke-grafisk prosessering i GPU. Imidlertid blir de ikke vurdert i denne sammenligningen.
Hva er forskjellen mellom CPU og GPU?
• Mens begrunnelsen bak distribusjonen av en CPU er å fungere som hjernen til et databehandlingssystem, introduseres en GPU som en komplementær prosessorenhet som håndterer beregningsintensiv grafikkbehandling og prosessering som kreves av oppgaven med å projisere grafikk til skjermen. enheter.
• Grafisk prosessering er i sin natur parallelt og kan derfor lett parallelliseres og akselereres.
• I en tid med flerkjernesystemer er CPUer designet med bare noen få kjerner som kan håndtere noen få programvaretråder, som kan utnyttes i et applikasjonsprogram (instruksjon og trådnivåparallellisme). GPUer er designet med hundrevis av kjerner for å utnytte tilgjengelig parallellitet.
