CPU vs. GPU Comprendere le differenze chiave
Poiché la GPU ha superato una fase centrale nel moderno super-calcolo, è diventato ampiamente impiegato per accelerare le attività dal networking a giochi e crittografia ad AI. Oggi, sia la CPU che la GPU sono considerati fattori essenziali per un'attività di calcolo. Ecco perché le migliori combo CPU e GPU stanno guidando progressi in macchine da gioco, workstation professionali, PC desktop più piccoli e le ultime generazioni di laptop.
In questo articolo, stiamo dando un'occhiata alle loro differenze chiave.
In questo articolo, stiamo dando un'occhiata alle loro differenze chiave.
Cos'è una CPU?
Una CPU (unità di elaborazione centrale) è il componente di elaborazione principale del computer. Definisce un dispositivo di elaborazione ma funziona al fianco di altri hardware. Il chip di elaborazione si trova in una presa specifica sulla scheda madre. Una CPU normale è separata dalla memoria in quanto non può archiviare le informazioni. Elabora semplicemente tutte le informazioni all'interno della memoria. Una CPU viene costruita posizionando centinaia di milioni di transistor microscopici in un singolo chip.
Il progresso della tecnologia CPU oggi si occupa di rendere più piccoli questi transistor e migliorare la velocità della CPU. In effetti, secondo la legge di Moore, il numero di transistor su un chip raddoppia ogni due anni. I dispositivi moderni, come telefoni cellulari e tablet, utilizzano un sistema speciale su Chip (SOC) che confeziona la CPU con grafica e componenti di memoria. Pertanto, possono fare più delle funzioni standard di una CPU.
Cos'è una GPU?
Una GPU (unità di elaborazione grafica) è una CPU specializzata progettata per manipolare la memoria e accelerare le prestazioni di un computer per diverse attività. Ha un numero molto più elevato di alus rispetto alla CPU. Pertanto, abbattere problemi complessi in migliaia di compiti separati e risolvendoli contemporaneamente. Per quanto riguarda l'architettura, la memoria interna di una GPU è una connessione punto-punto, accelerando al contempo il throughput della memoria e la quantità di dati che può elaborare.
Una GPU utilizza migliaia di core con set di istruzioni ottimizzati per i calcoli a punta mobile e aritmetica. Ciò rende una GPU molto più veloce con l'algebra lineare e lavori simili che richiedono un grado più elevato di parallelismo. Pertanto, le GPU sono considerate il componente principale responsabile della grafica. Il rendering di forme, trame e illuminazione deve essere completato immediatamente per mantenere le immagini in movimento attraverso il display.
GPU vs. CPU: uno sguardo alle loro differenze
Come devi aver notato dalla discussione sopra, c'è una notevole differenza tra i due componenti e come funzionano. Prendiamo le loro differenze in dettaglio in modo che sia facile per te decidere se ne hai bisogno sia per la tua configurazione o no.
Energia
Sebbene una GPU abbia più core di una CPU, sono meno potenti nella velocità dell'orologio pura. Normalmente, la velocità di clock di una GPU varia da 500 a 800 MHz con nuclei più densi su un singolo chip. Al contrario, le CPU oggi possono andare veloce come 3.Da 5 a 4 GHz. Le GPU sono anche meno versatili in quanto hanno set di istruzioni limitate. Puoi andare con i core CPU superfast da 24 a 48 in un ambiente server, ma l'aggiunta di solo 4-8 GPU può offrire 40.000 core aggiuntivi. In questo modo, il solo numero di nuclei GPU e un enorme parallelismo che portano sul tavolo può compensare i nuclei meno potenti, meno versatili e meno intelligenti.
Memoria
La RAM GPU è una memoria dedicata. È un'interfaccia molto più ampia con percorsi brevi e una connessione P2P. Ecco perché esegue una velocità di clock molto più alta di una memoria della CPU. La memoria GPU può offrire fino a diverse centinaia di GB al secondo alla GPU. La RAM della CPU è una memoria di sistema. È per lo più largo 2 dimm e ha un autobus multi-drop. Pertanto, ha bisogno di più potenza per guidare anche quando funziona a velocità di clock più basse. La memoria della CPU consegna a metà decine di GB al secondo. Tuttavia, diversi CPU più recenti utilizzano interfacce più ampie per fornire fino a 100 GB di dati al secondo. Per quanto riguarda il design interno, entrambi questi tipi di memoria sono molto simili tra loro.
Set di istruzioni
Una GPU può funzionare con un set di istruzioni molto più grandi e complesse. La CPU, d'altra parte, ha un set di istruzioni limitate. Sebbene molti produttori di chipset CPU stiano ora cercando di incorporare istruzioni sempre più complesse nelle loro architetture CPU, la tecnologia non è ancora lì. Farlo ha diversi svantaggi. Ad esempio, una CPU deve attraversare migliaia di cicli di clock quando lavora con istruzioni complesse. Intel ha recentemente integrato alcuni parallelismo a livello di istruzione ai suoi nuovi chip per levigare il processo. Tuttavia, impedisce le prestazioni complessive della CPU.
Il tempo di commutazione del contesto
La latenza del tempo di commutazione di contesto o del contesto, in termini semplici, è la quantità di tempo impiegata per un'unità di elaborazione per eseguire un processo. Una CPU è relativamente lenta quando si tratta di passare da più thread. Il motivo è che deve archiviare informazioni nei registri. Ripristina queste informazioni quando necessario, scaricare la cache ed eseguire altre operazioni di pulizia allo stesso tempo che consumano un grosso pezzo delle sue risorse. Mentre i moderni chip di elaborazione cercano di superare questo problema utilizzando i segmenti di stato delle attività, la commutazione del contesto rimane lenta. Tuttavia, non esiste un contesto inter-warp che cambia GPU, almeno nel senso tradizionale della parola. In genere eseguono solo un'attività alla volta.
Limitazioni hardware
La legge di Moore, l'idea che il numero di transistor per pollice di un chip di silicio raddoppia ogni due anni si avvicina alla sua fine. Dopotutto, non puoi semplicemente continuare ad aggiungere transistor su un pezzo di silicio. C'è un limite hardware impossibile da attraversare a causa delle semplici leggi della fisica. Questa limitazione hardware è un grande blocco stradale per i produttori di CPU. Certo, ora stanno cercando di superarlo con l'aiuto di calcolo distribuito, computer quantistici e sostituzioni del silicio. Tuttavia, come va è indovinare chiunque. Una GPU, d'altra parte, non ha tali limiti. In effetti, la legge di Huang, in contrasto con la legge di Moore, prevede che le prestazioni delle GPU saranno più che raddoppiate ogni due anni. Secondo Jensen Huang, CEO di Nvidia, “L'innovazione non riguarda solo le patatine. Riguarda l'intero stack."
Limitazioni API
Le GPU hanno anche API grafiche molto limitate. Inoltre, sono difficili da debug, il che limita ulteriormente le loro applicazioni. Le due API grafiche più popolari che rendono le API, CUDA e OpenCl, sono famose al riguardo. Mentre OpenCL è open-source, funziona bene solo con hardware AMD ed è molto lento su Nvidia. D'altra parte, CUDA viene fornito in fabbrica per Nvidia. Tuttavia, ti blocca nel loro ecosistema, rendendo impossibile un cambiamento in futuro. In confronto, non esiste una tale limitazione dell'API sui CPU di diversi produttori. I dati API funzionano in modo impeccabile con la CPU, non ostacolando mai i tuoi progressi del lavoro.
CPU vs. Differenze GPU in breve
| processore | GPU |
|---|---|
| Unità di elaborazione centrale del computer | Unità di elaborazione grafica del computer |
| Dispone di più core | Presenta migliaia di core |
| Componente a bassa latenza | Componente di throughput elevato |
| Eccellente per l'elaborazione seriale | Eccellente per l'elaborazione parallela |
| Ha una cache a sé stante | Nessuna cache |
| Limitazioni hardware, nessuna limitazione API | Limitazioni API, nessuna limitazione hardware |
| Meno core, più velocità dell'orologio | Più core, meno velocità dell'orologio |
Conclusione
Sia la CPU che la GPU servono in diversi settori di elaborazione del computer. Entrambi hanno diverse sfere di eccellenza, nonché limitazioni. Conoscere ogni componente ti aiuta a ottimizzare meglio il tuo hardware per qualsiasi progetto tu voglia lavorare. Inoltre, può aiutarti a evitare il temuto collo di bottiglia GPU della CPU. Speriamo che le informazioni fornite in questo articolo fungano da guida in futuro. LinuxHint è una risorsa online per tutto ciò che riguarda i computer e Linux in particolare. Assicurati di controllare gli articoli correlati per ulteriori informazioni. Grazie per aver letto!
Domande frequenti (FAQ)
La CPU è migliore o GPU?
La risposta a questa domanda dipende dalle applicazioni che si desidera eseguire sul tuo sistema. Se fai un sacco di rendering video, giochi e altri lavori ad alta intensità di grafica, investire in una GPU migliore sarà la decisione giusta. Tuttavia, ottieni una CPU migliore se stai utilizzando il tuo computer solo per il lavoro di routine per ufficio, la navigazione su Internet e lo streaming video. Potresti non aver bisogno di una GPU.
GPU vs. CPU: ciò che conta di più per i giochi?
Bene, dipende dal tipo di giochi che giochi. Se ti piacciono i giochi frenetici come tiratori in prima persona, come COD, Overwatch o videogiochi di strategia in tempo reale come The Age of Empires e Blades di Shogun o MMorpg come Elder Scrolls e World of Warcraft, quindi Suggeriamo prima di aggiornare la tua CPU. Tuttavia, ottieni una GPU migliore se ti piacciono i videogiochi online del mondo aperto, come GTA 5, Witcher 3 o Red Dead Redemption 2 con ambienti altamente definiti e coinvolgenti.
Qual è la migliore GPU CPU?
Dipende dalla tua applicazione e usa. Abbiamo parlato in dettaglio delle migliori combo GPU della CPU nel nostro articolo. Puoi trovarlo nella nostra sezione "Post di suggerimenti Linux correlati" nell'angolo in alto a sinistra di questa pagina.
Riferimenti utilizzati in questo articolo
1. Cos'è il calcolo della GPU