Có thể bạn chưa biết: Sự khác nhau giữa CPU và GPU

Có thể bạn chưa biết: Sự khác nhau giữa CPU và GPU

01-09-2021 Lượt xem: 1,123

Các đơn vị xử lý trung tâm (CPU) và đơn vị xử lý đồ họa (GPU) là các công cụ tính toán cơ bản. Nhưng khi nhu cầu điện toán phát triển, không phải lúc nào cũng rõ ràng sự khác biệt giữa CPU và GPU là gì và khối lượng công việc nào là tốt nhất để phù hợp với từng loại.

CPU là gì?

Được cấu tạo từ hàng triệu bóng bán dẫn, CPU có thể có nhiều lõi xử lý và thường được gọi là bộ não của máy tính. Nó rất cần thiết cho tất cả các hệ thống máy tính hiện đại vì nó thực thi các lệnh và quy trình cần thiết cho máy tính và hệ điều hành của bạn. CPU cũng rất quan trọng trong việc xác định tốc độ chạy của các chương trình, từ lướt web đến xây dựng bảng tính.

GPU là gì?

GPU là một bộ xử lý được tạo thành từ nhiều lõi nhỏ hơn và chuyên biệt hơn. Bằng cách làm việc cùng nhau, các lõi mang lại hiệu suất lớn khi một tác vụ xử lý có thể được phân chia và xử lý trên nhiều lõi.

CPU có 1 vài lõi xử lý và GPU được tạo thành từ nhiều lõi nhỏ chuyên biệt hơn.

 

Sự khác biệt giữa CPU và GPU

CPU và GPU có rất nhiều điểm chung, cả hai đều là công cụ tính toán quan trọng, đều là bộ vi xử lý dựa trên silicon và cả hai đều xử lý dữ liệu. Thế nhưng, CPU và GPU có kiến ​​trúc khác nhau và được xây dựng cho các mục đích khác nhau.

Sự khác biệt chính giữa CPU và GPU là CPU được thiết kế để xử lý một loạt các tác vụ một cách nhanh chóng (được đo bằng tốc độ xung nhịp của CPU), nhưng bị giới hạn ở sự đồng thời của các tác vụ có thể chạy. GPU được thiết kế để nhanh chóng hiển thị đồng thời hình ảnh và video có độ phân giải cao.

Vì GPU có thể thực hiện các hoạt động song song trên nhiều tập dữ liệu, chúng cũng thường được sử dụng cho các tác vụ phi đồ họa như học máy và tính toán khoa học. Được thiết kế với hàng nghìn lõi xử lý chạy đồng thời, GPU cho phép chạy song song lớn, trong đó mỗi lõi tập trung vào việc thực hiện các phép tính hiệu quả.

CPU phù hợp với nhiều loại khối lượng công việc, đặc biệt là những khối lượng mà độ trễ hoặc hiệu suất trên mỗi lõi là quan trọng. Một công cụ thực thi mạnh mẽ, CPU tập trung số lượng lõi nhỏ hơn của nó vào các tác vụ riêng lẻ và để hoàn thành công việc một cách nhanh chóng. Điều này làm cho nó được trang bị độc đáo cho các công việc từ tính toán nối tiếp đến cơ sở dữ liệu đang chạy.

GPU bắt đầu là ASIC chuyên biệt được phát triển để tăng tốc các tác vụ kết xuất 3D cụ thể. Theo thời gian, các động cơ chức năng cố định này trở nên dễ lập trình hơn và linh hoạt hơn. Mặc dù đồ họa và hình ảnh ngày càng sống động như thật của các trò chơi hàng đầu hiện nay vẫn là chức năng chính của chúng, nhưng GPU cũng đã phát triển để trở thành bộ xử lý song song đa năng hơn, xử lý một loạt các ứng dụng ngày càng tăng.

Khả năng xử lý của CPU và GPU

Trong khi GPU có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn nhiều bậc so với CPU do tính song song lớn, GPU không linh hoạt như CPU. CPU có các tập lệnh lớn và rộng, quản lý mọi đầu vào và đầu ra của máy tính, điều mà GPU không thể làm được. Trong môi trường máy chủ, có thể có 24 đến 48 lõi CPU rất nhanh. Thêm 4 đến 8 GPU vào cùng một máy chủ này có thể cung cấp tới 40.000 lõi bổ sung. Trong khi các lõi CPU riêng lẻ nhanh hơn (được đo bằng tốc độ xung nhịp CPU) và thông minh hơn các lõi GPU riêng lẻ (được đo bằng các tập lệnh có sẵn), thì số lượng lõi GPU tuyệt đối và số lượng lớn song song mà chúng cung cấp nhiều hơn so với việc tạo thành đơn lẻ - chênh lệch tốc độ xung nhịp và các tập lệnh giới hạn.

GPU phù hợp nhất cho các tác vụ tính toán lặp đi lặp lại và có độ song song cao. Ngoài kết xuất video, GPU vượt trội trong học máy, mô phỏng tài chính và mô hình rủi ro, và nhiều loại tính toán khoa học khác. Trong những năm trước đây, GPU được sử dụng để khai thác tiền điện tử như Bitcoin hoặc Ethereum, GPU nói chung không còn được sử dụng trên quy mô lớn, nhường chỗ cho phần cứng chuyên dụng như Mảng lưới lập trình trường (FPGA) và sau đó là Mạch tích hợp ứng dụng cụ thể (ASIC).

CPU

GPU

Bộ phận xử lý trung tâm; đơn vị xử lý trung tâm; Bộ phận điện tử Trung tâm

Đơn vị xử lý đồ họa

Một vài lõi

Nhiều lõi

Độ trễ thấp

Thông lượng cao

Tốt cho quá trình xử lý nối tiếp

Tốt cho quá trình xử lý song song

Có thể thực hiện một số thao tác cùng một lúc

Có thể thực hiện hàng nghìn thao tác cùng một lúc

 Sự khác nhau cơ bản giữa CPU và GPU.

Ví dụ vai trò của CPU và GPU trong việc sử dụng thực tế

  • Video kết xuất CPU và GPU: Card đồ họa giúp chuyển mã video từ định dạng đồ họa này sang định dạng đồ họa khác nhanh hơn so với việc dựa vào CPU.

  • Tăng tốc dữ liệu: GPU có khả năng tính toán nâng cao giúp tăng tốc lượng dữ liệu mà CPU có thể xử lý trong một khoảng thời gian nhất định. Khi có các chương trình chuyên biệt yêu cầu tính toán toán học phức tạp, chẳng hạn như học sâu hoặc học máy, những tính toán đó có thể được GPU giảm tải. Điều này giải phóng thời gian và tài nguyên để CPU hoàn thành các tác vụ khác hiệu quả hơn.

  • Khai thác tiền điện tử: Thu được các loại tiền ảo như Bitcoin bao gồm việc sử dụng máy tính làm thiết bị chuyển tiếp để xử lý các giao dịch. Trong khi CPU có thể xử lý tác vụ này, GPU trên card đồ họa có thể giúp máy tính tạo ra tiền tệ nhanh hơn nhiều.

Bài viết liên quan


0913.111111

Chỉ đường

Chat FB

Chat Zalo

0913.111111