CPU vs. GPU verstehen die wichtigsten Unterschiede
Als die GPU eine zentrale Bühne in der modernen Superkomputierung absolvierte, wurde sie weithin eingesetzt, um Aufgaben von der Vernetzung über Gaming und Verschlüsselung bis AI zu beschleunigen. Heute werden sowohl CPU als auch GPU als wesentliche Faktoren für eine Computeraufgabe angesehen. Aus diesem Grund treiben die besten CPU- und GPU -Combos Fortschritte in Spielmaschinen, professionellen Workstationen, kleineren Desktop -PCs und den neuesten Generationen von Laptops voran.
In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf ihre wichtigsten Unterschiede.
In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf ihre wichtigsten Unterschiede.
Was ist eine CPU?
Eine CPU (Central Processing Unit) ist die Kernverarbeitungskomponente des Computers. Es definiert ein Computergerät, funktioniert jedoch neben anderen Hardware. Der Verarbeitungschip befindet sich in einer bestimmten Sockel auf dem Motherboard. Eine reguläre CPU ist vom Speicher getrennt, da sie keine Informationen speichern kann. Es verarbeitet lediglich alle Informationen im Speicher. Eine CPU wird gebaut, indem Hunderte Millionen mikroskopischer Transistoren in einen einzelnen Chip gelegt werden.
Die Weiterentwicklung der CPU -Technologie ist heute damit zu tun, diese Transistoren kleiner zu machen und die CPU -Geschwindigkeit zu verbessern. Tatsächlich verdoppelt sich die Anzahl der Transistoren eines Chips nach Moore's Law alle zwei Jahre effektiv alle zwei Jahre. Moderne Geräte wie Mobiltelefone und Tablets verwenden ein spezielles System auf Chip (SOC), das CPU mit Grafiken und Speicherkomponenten verpackt. Daher können sie mehr als die Standardfunktionen einer CPU erledigen.
Was ist eine GPU?
Eine GPU (Grafikverarbeitungseinheit) ist eine spezialisierte CPU, die zum Manipulieren des Speichers und zur Beschleunigung der Leistung eines Computers für mehrere Aufgaben entwickelt wurde. Es hat eine viel höhere Anzahl von Alus als die CPU. Daher zerlegen. In der Architektur ist der interne Speicher einer GPU eine Punkt-zu-Punkt-Verbindung, während der Speicherdurchsatz und die Datenmenge, die sie verarbeiten kann, beschleunigt.
Eine GPU verwendet Tausende von Kernen mit Befehlssätzen, die für Gleitpunkte und arithmetische Berechnungen optimiert sind. Dies macht eine GPU mit linearen Algebra und ähnlichen Jobs viel schneller, die einen höheren Grad an Parallelität erfordern. Daher gelten GPUs als die Kernkomponente, die für Grafiken verantwortlich ist. Die Darstellung von Formen, Texturen und Beleuchtung muss sofort abgeschlossen werden, um die Bilder über das Display zu bewegen.
GPU vs. CPU: Ein Blick auf ihre Unterschiede
Wie Sie in der obigen Diskussion bemerkt haben müssen, gibt es einen erheblichen Unterschied zwischen den beiden Komponenten und ihrer Funktionsweise. Nehmen wir ihre detaillierten Unterschiede so, dass Sie einfach entscheiden können, ob Sie beide für Ihr Setup benötigen oder nicht.
Leistung
Obwohl eine GPU mehr Kerne als eine CPU hat, sind sie in bloßer Taktrate weniger leistungsfähig. Normalerweise reicht die Taktgeschwindigkeit einer GPU von 500 bis 800 MHz mit dichteren Kernen auf einem einzelnen Chip. Umgekehrt kann CPUs heute bis zu 3 gehen.5 bis 4 GHz. GPUs sind auch weniger vielseitig, da sie nur begrenzte Anweisungssätze haben. Sie können mit 24 bis 48 Superfast -CPU -Kernen in einer Serverumgebung gehen, aber nur 4 bis 8 GPUs können 40.000 zusätzliche Kerne anbieten. Auf diese Weise kann die schiere Anzahl von GPU -Kernen und die massive Parallelität, die sie auf den Tisch bringen.
Speicher
Der GPU -RAM ist ein dedizierter Speicher. Es ist eine viel größere Schnittstelle mit kurzen Pfaden und einer P2P -Verbindung. Deshalb führt es eine viel höhere Taktgeschwindigkeit als ein CPU -Speicher. Der GPU -Speicher kann bis zu mehrere hundert GB pro Sekunde zur GPU liefern. Der CPU -RAM ist ein Systemspeicher. Es ist meistens 2 dimm breit und hat einen Multinrop-Bus. Daher benötigt es mehr Leistung, um zu fahren, auch wenn es mit niedrigeren Taktgeschwindigkeiten ausgeführt wird. CPU-Speicher liefert in der Mitte von GB pro Sekunde. Mehrere neueste CPUs verwenden jedoch breitere Schnittstellen, um bis zu 100 GB Daten pro Sekunde zu liefern. Was das interne Design betrifft, so sind diese beiden Gedächtnispunkte einander sehr ähnlich.
Anweisungssätze
Eine GPU kann mit einem viel größeren und komplexen Anweisungssatz arbeiten. CPU hingegen hat einen begrenzten Anweisungssatz. Obwohl viele Hersteller von CPU -Chipsätzen nun versuchen, immer komplexere Anweisungssätze in ihre CPU -Architekturen einzubetten, ist die Technologie noch nicht da. Dies hat mehrere Nachteile. Zum Beispiel muss eine CPU bei der Arbeit mit komplexen Anweisungen Tausende von Taktzyklen durchdrehen. Intel hat kürzlich einige Parallelität auf Befehlsebene in seine neuesten Chips integriert, um den Prozess zu glätten. Es behindert jedoch die gesamte CPU -Leistung.
Kontextschalterzeit
Die Kontextschalterzeit oder die Latenz des Kontextschalters in einfachen Worten, ist die Zeit, die für eine Verarbeitungseinheit benötigt wird, um einen Prozess auszuführen. Eine CPU ist relativ langsam, wenn es darum geht, zwischen mehreren Threads zu wechseln. Der Grund dafür ist, dass es Informationen in Registern speichern muss. Wiederherstellen Sie diese Informationen bei Bedarf, spülen Sie den Cache und führen Sie andere Aufräumarbeiten gleichzeitig aus, die einen großen Teil seiner Ressourcen verbrauchen. Während moderne Verarbeitungschips versuchen, dieses Problem durch die Verwendung von Aufgabenstaatsegmenten zu überwinden, bleibt der Kontextschalter langsam. In der GPU wechselt jedoch kein Wechsel-Kontext-Wechsel, zumindest im traditionellen Sinne des Wortes. Sie führen normalerweise nur eine Aufgabe gleichzeitig aus.
Hardware -Einschränkungen
Mooresche Gesetz, die Vorstellung, dass sich die Anzahl der Transistoren pro Zoll ein Siliziumchip alle zwei Jahre verdoppelt, nähert sich seinem Ende. Schließlich können Sie nicht einfach weiterhin Transistoren auf einem Stück Silizium hinzufügen. Es gibt eine Hardware -Grenze, die aufgrund der einfachen Gesetze der Physik unmöglich zu überschreiten ist. Diese Hardware -Einschränkung ist eine wichtige Straßensperre für CPU -Hersteller. Sicher, sie versuchen nun, es mit Hilfe verteilter Computer-, Quantencomputer- und Siliziumersatze zu überwinden. Wie das geht, ist jedoch jemandes Vermutung. Eine GPU hingegen hat keine solchen Einschränkungen. Tatsächlich sagt das Huang -Gesetz im Gegensatz zu Moores Gesetz voraus, dass die Leistung von GPUs alle zwei Jahre mehr als verdoppelt wird. Laut Jensen Huang, CEO von Nvidia, „Bei der Innovation geht es nicht mehr nur um Chips. Es geht um den gesamten Stapel.”
API -Einschränkungen
GPUs haben auch sehr begrenzte Grafik -APIs. Außerdem sind sie schwer zu debuggen, was ihre Anwendungen weiter einschränkt. Die beiden beliebtesten Grafiken, die APIs, CUDA und OpenCL, rendern, sind in dieser Hinsicht berüchtigt. Während OpenCL Open-Source ist, funktioniert es nur gut mit AMD-Hardware und ist bei NVIDIA sehr langsam. Andererseits wird Cuda die für Nvidia optimierte Fabrik optimiert. Trotzdem sperrt es Sie in ihr Ökosystem und macht in Zukunft eine Veränderung unmöglich. Im Vergleich dazu gibt es keine solche API -Einschränkung für den CPUs verschiedener Hersteller. Daten -APIs arbeiten fehlerfrei mit der CPU und behindern niemals Ihren Arbeitsfortschritt.
CPU vs. GPU -Unterschiede in den USA
| Zentralprozessor | GPU |
|---|---|
| Zentrale Verarbeitungseinheit des Computers | Grafikverarbeitungseinheit des Computers |
| Verfügt über mehrere Kerne | Verfügt über Tausende von Kernen |
| Latenzkomponente | Hochdurchsatzkomponente |
| Ausgezeichnet für die serielle Verarbeitung | Ausgezeichnet für die parallele Verarbeitung |
| Hat einen eigenen Cache | Kein Cache |
| Hardwarebeschränkungen, keine API -Einschränkungen | API -Einschränkungen, keine Hardware -Einschränkungen |
| Weniger Kerne, mehr Taktgeschwindigkeit | Mehr Kerne, weniger Taktgeschwindigkeit |
Abschluss
Sowohl die CPU als auch die GPU dienen in verschiedenen Bereichen der Computerverarbeitung dienen. Beide haben unterschiedliche Sphären von Exzellenz sowie Einschränkungen. Wenn Sie jede Komponente kennen, können Sie Ihre Hardware besser für jedes Projekt optimieren, an dem Sie arbeiten möchten. Außerdem kann es Ihnen helfen, den gefürchteten CPU -GPU -Engpass zu vermeiden. Wir hoffen, dass die in diesem Artikel bereitgestellten Informationen in Zukunft als Leitfaden dienen werden. LinuxHint ist eine Online -Ressource für alles, was insbesondere mit Computern und Linux zu tun hat. Achten Sie darauf, verwandte Artikel zu überprüfen, um weitere Informationen zu erhalten. Vielen Dank für das Lesen!
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Ist CPU besser oder GPU?
Die Antwort auf diese Frage hängt von den Anwendungen ab, die Sie auf Ihrem System ausführen möchten. Wenn Sie eine Menge Video-Rendering, Spiele und andere grafikintensive Arbeiten durchführen, ist es die richtige Entscheidung, in eine bessere GPU zu investieren. Holen Sie sich jedoch eine bessere CPU, wenn Sie Ihren Computer nur für Routine -Büroarbeit, Internet -Browser und Video -Streaming verwenden. Möglicherweise benötigen Sie überhaupt keine GPU.
GPU vs. CPU: Was für das Spiel am wichtigsten ist?
Nun, es hängt davon ab, welche Art von Spielen Sie spielen. Wenn Sie sich für schnelllebige Spiele wie Ego-Shooter wie CoD, Overwatch oder Echtzeit-Strategie-Videospiele wie The Age of Empires und Blades of the Shogun oder MMORPGs wie Elder Scrolls und World of Warcraft interessieren, dann sind Sie auf rasante Spiele. Wir schlagen vor, zuerst Ihre CPU zu verbessern. Holen Sie sich jedoch eine bessere GPU, wenn Sie Open-World Online-Videospiele wie GTA 5, Witcher 3 oder Red Dead Redemption 2 mit hoch definierten und immersiven Umgebungen mögen.
Was ist die beste CPU -GPU?
Es hängt von Ihrer Anwendung ab und verwendet. Wir haben ausführlich über die besten CPU -GPU -Combos in unserem Artikel gesprochen. Sie finden es in unserem Abschnitt "Verwandte Linux -Hinweise" in der oberen linken Ecke dieser Seite.
In diesem Artikel verwendete Referenzen
1. Was ist GPU Computing