Entre CPU et GPU

Anonim

CPU vs GPU

CPU, l'acronyme de Central Processing Unit, effectue les "calculs" donnés comme instructions à travers un programme informatique. Par conséquent, avoir une CPU n'a de sens que si vous avez un système informatique "programmable" (pour pouvoir exécuter des instructions) et il faut noter que la CPU est l'unité de traitement "Central", l'unité qui contrôle les autres unités / parties d'un système informatique. Dans le contexte actuel, une CPU est généralement située dans une seule puce de silicium également connue sous le nom de microprocesseur. D'autre part, le GPU, acronyme de Graphics Processing Unit, est conçu pour décharger les tâches de traitement graphique intensives en calculant à partir du processeur. Le but ultime de ces tâches est de projeter les graphiques vers une unité d'affichage telle qu'un moniteur. Étant donné que de telles tâches sont bien connues et spécifiques, elles n'ont pas besoin d'être programmées essentiellement, et de plus ces tâches sont intrinsèquement parallèles en raison de la nature des unités d'affichage. Encore une fois, dans le contexte actuel, alors que les GPU moins performants sont généralement situés dans la même puce de silicium où vous trouvez le processeur (cette configuration est connue sous le nom de GPU intégré), les GPU les plus puissants et les plus puissants se trouvent dans leur propre puce de silicium, typiquement sur une carte de circuits imprimés séparée (carte de circuit imprimé).

Qu'est-ce que le CPU?

Le terme CPU est utilisé dans les systèmes informatiques depuis plus de cinq décennies et il était la seule unité de traitement des premiers ordinateurs jusqu'à ce que d'autres unités de traitement (comme les GPU) soient introduites pour compléter sa puissance de traitement. Les deux principaux composants d'un CPU sont son unité logique arithmétique (alias ALU) et son unité de contrôle (également appelée CU). L'unité logique d'une unité centrale est responsable des opérations arithmétiques et logiques du système informatique et la CU est chargée de récupérer le programme d'instructions de la mémoire, de les décoder et d'ordonner à d'autres unités telles qu'ALU d'exécuter les instructions. Par conséquent, l'unité de contrôle de la CPU est responsable de la gloire de la CPU pour être l'unité de traitement "centrale". Le CU pour extraire les instructions de la mémoire, les instructions doivent être stockées en tant que programmes dans la mémoire et, par conséquent, un tel système d'instruction est également connu sous le nom de "programmes stockés". Il est clair que l'UC ne va pas exécuter les instructions, mais facilitera la même chose en communiquant avec les bonnes unités telles que l'UAL.

Qu'est-ce que le GPU (également appelé VPU)?

Le terme «Graphics Processing Unit» (GPU) a été introduit à la fin des années 1990 par NVIDIA, une société de fabrication de GPU qui prétend avoir commercialisé le premier GPU (GeForce256) au monde en 1999. Selon Wikipedia, à l'époque de GeForce256, NVIDIA GPU défini comme suit: «un processeur monopuce avec transformation intégrée, éclairage, configuration / découpage de triangle et moteurs de rendu capables de traiter au moins 10 millions de polygones par seconde».Quelques années plus tard, le rival de NVIDIA, ATI Graphics, une autre société similaire, a sorti un processeur similaire (Radeon300) avec le terme VPU pour Visual Processing Unit. Cependant, comme il est clair que le terme GPU est devenu plus populaire que le terme VPU.

Aujourd'hui, les GPU sont déployés partout, comme dans les systèmes embarqués, les téléphones mobiles, les ordinateurs personnels et les ordinateurs portables, ainsi que les consoles de jeux. Les GPU modernes sont extrêmement puissants dans la manipulation des graphiques, et ils sont programmables afin qu'ils puissent être adaptés à différentes situations et applications. Cependant, même maintenant, les GPU typiques sont programmés en usine via ce que l'on appelle le firmware. Généralement, les GPU sont plus efficaces que les processeurs pour les algorithmes où le traitement de grands blocs de données se fait en parallèle. On s'attend à ce que les GPU soient conçus pour manipuler les graphiques informatiques, qui sont de nature extrêmement parallèle.

Il y a aussi ce nouveau concept appelé GPGPU (General Purpose Computing on GPU), qui utilise les GPU pour exploiter le parallélisme de données disponible dans certaines applications (comme la bioinformatique) et donc le traitement non graphique en GPU. Cependant, ils ne sont pas pris en compte dans cette comparaison.

Quelle est la différence entre CPU et GPU?

• Alors que le raisonnement derrière le déploiement d'un processeur est d'agir comme le cerveau d'un système informatique, un GPU est introduit comme unité de traitement complémentaire qui gère le traitement graphique et le traitement requis par la projection graphique aux unités d'affichage.

• Par nature, le traitement graphique est intrinsèquement parallèle et peut donc facilement être parallélisé et accéléré.

• À l'ère des systèmes multi-coeurs, les processeurs ne sont conçus qu'avec quelques coeurs capables de gérer quelques threads logiciels, ce qui peut être exploité dans un programme d'application (instruction et parallélisme au niveau du thread). Les GPU sont conçus avec des centaines de cœurs, pour utiliser le parallélisme disponible.