CPU vs. GPU
CPU, das Akronym für Central Processing Unit, ist das Gehirn eines Computersystems, das die „Berechnungen“durchführt, die als Anweisungen durch ein Computerprogramm gegeben werden. Daher ist es nur sinnvoll, eine CPU zu haben, wenn Sie ein Computersystem haben, das „programmierbar“ist (so dass es Anweisungen ausführen kann), und wir sollten beachten, dass die CPU die „zentrale“Verarbeitungseinheit ist, die Einheit, die die anderen Einheiten steuert / Teile eines Computersystems. Im heutigen Kontext befindet sich eine CPU typischerweise in einem einzelnen Siliziumchip, der auch als Mikroprozessor bekannt ist. Auf der anderen Seite ist GPU, das Akronym für Graphics Processing Unit, darauf ausgelegt, rechenintensive Grafikverarbeitungsaufgaben von der CPU zu entlasten. Das letztendliche Ziel solcher Aufgaben besteht darin, die Graphik auf eine Anzeigeeinheit, wie beispielsweise einen Monitor, zu projizieren. Da solche Tasks gut bekannt und spezifisch sind, müssen sie nicht unbedingt programmiert werden, und außerdem sind solche Tasks aufgrund der Art der Anzeigeeinheiten inhärent parallel. Während sich im aktuellen Kontext die weniger leistungsfähigen GPUs normalerweise auf demselben Siliziumchip befinden, auf dem sich die CPU befindet (dieses Setup wird als integrierte GPU bezeichnet), befinden sich andere, die leistungsfähigeren, leistungsfähigeren GPUs in ihrem eigenen Siliziumchip. typischerweise auf einem separaten PCB (Printed Circuit Board).
Was ist CPU?
Der Begriff CPU wird seit mehr als fünf Jahrzehnten in Computersystemen verwendet und war die einzige Verarbeitungseinheit in den frühen Computern, bis „andere“Verarbeitungseinheiten (wie GPUs) eingeführt wurden, um ihre Verarbeitungsleistung zu ergänzen. Die beiden Hauptkomponenten einer CPU sind die Arithmetic Logic Unit (auch bekannt als ALU) und die Steuereinheit (auch bekannt als CU). Die ALU einer CPU ist für die arithmetischen und logischen Operationen des Rechensystems verantwortlich, und die CU ist dafür verantwortlich, das Befehlsprogramm aus dem Speicher zu holen, sie zu decodieren und andere Einheiten wie die ALU anzuweisen, die Befehle auszuführen. Daher ist die Steuereinheit der CPU dafür verantwortlich, der CPU den Ruhm zu verleihen, die „zentrale“Verarbeitungseinheit zu sein. Damit die CU die Anweisungen aus dem Speicher abruft, müssen die Anweisungen als Programme im Speicher gespeichert werden, und daher ist ein solches Anweisungssystem auch als „gespeicherte Programme“bekannt. Es wäre klar, dass die CU die Anweisungen nicht ausführen wird, aber dies erleichtern wird, indem sie mit den richtigen Einheiten wie der ALU kommuniziert.
Was ist GPU (auch bekannt als VPU)?
Der Begriff Graphics Processing Unit (GPU) wurde Ende der 90er Jahre von NVIDIA eingeführt, einem GPU-Hersteller, der behauptete, 1999 die weltweit erste GPU (GeForce256) auf den Markt gebracht zu haben. Laut Wikipedia zur Zeit von GeForce256, NVIDIA definierte GPU wie folgt: „ein Ein-Chip-Prozessor mit integrierten Transformations-, Beleuchtungs-, Dreiecks-Setup/Clipping- und Rendering-Engines, der in der Lage ist, mindestens 10 Millionen Polygone pro Sekunde zu verarbeiten“. Einige Jahre später veröffentlichte NVIDIAs Konkurrent ATI Graphics, ein weiteres ähnliches Unternehmen, einen ähnlichen Prozessor (Radeon300) mit dem Begriff VPU für Visual Processing Unit. Allerdings ist klar, dass der Begriff GPU populärer geworden ist als der Begriff VPU.
GPUs werden heute überall eingesetzt, beispielsweise in eingebetteten Systemen, Mobiltelefonen, PCs und Laptops sowie Spielekonsolen. Moderne GPUs sind extrem leistungsfähig bei der Manipulation von Grafiken und sie sind programmierbar, sodass sie an verschiedene Situationen und Anwendungen angepasst werden können. Aber auch heute noch werden typische GPUs ab Werk durch sogenannte Firmware programmiert. Im Allgemeinen sind GPUs effektiver als CPUs für Algorithmen, bei denen die Verarbeitung großer Datenblöcke parallel erfolgt. Es wird erwartet, da GPUs darauf ausgelegt sind, Computergrafiken zu manipulieren, die von Natur aus extrem parallel sind.
Es gibt auch dieses neue Konzept namens GPGPU (General Purpose Computing on GPU), um GPUs zu nutzen, um die in einigen Anwendungen (z. B. Bioinformatik) verfügbare Datenparallelität auszunutzen und daher nicht-grafische Verarbeitung in GPU durchzuführen. Sie werden in diesem Vergleich jedoch nicht berücksichtigt.
Was ist der Unterschied zwischen CPU und GPU?• Während die Überlegung hinter dem Einsatz einer CPU darin besteht, als Gehirn eines Computersystems zu fungieren, wird eine GPU als ergänzende Verarbeitungseinheit eingeführt, die die rechenintensive Grafikverarbeitung und -verarbeitung übernimmt, die für die Aufgabe erforderlich sind Projizieren von Grafiken auf die Anzeigeeinheiten. • Die Grafikverarbeitung ist von Natur aus parallel und kann daher leicht parallelisiert und beschleunigt werden. • Im Zeit alter von Multi-Core-Systemen werden CPUs mit nur wenigen Kernen entworfen, die wenige Software-Threads handhaben können, die in einem Anwendungsprogramm ausgenutzt werden können (Parallelität auf Befehls- und Thread-Ebene). GPUs sind mit Hunderten von Kernen ausgelegt, um die verfügbare Parallelität zu nutzen. |
