В чем разница между графическими процессорами и ЦПУ?
Процессор или центральный процессор – это аппаратный компонент, который является основным вычислительным блоком сервера. Он выполняет все типы вычислительных задач, необходимых для работы операционной системы и приложений. Графический процессор (GPU) – это аналогичный аппаратный компонент, но более специализированный. Он может более эффективно обрабатывать сложные математические операции, выполняемые параллельно, чем обычный процессор. Хотя графические процессоры изначально создавались для выполнения задач визуализации графики в играх и анимации, теперь их использование выходит далеко за рамки этого предназначения.
Сходства между графическими процессорами и процессорами
И процессоры, и графические процессоры (GPU) являются аппаратными блоками, обеспечивающими работу компьютера. Их можно рассматривать как мозг вычислительного устройства. Оба они имеют схожие внутренние компоненты, включая ядра, память и блоки управления.
Ядро
В архитектуре GPU и CPU есть ядра, в которых выполняются все вычисления и логические функции. Ядро извлекает инструкции из памяти в виде цифровых сигналов, называемых битами. Он декодирует инструкции и запускает их через логические шлюзы в течение периода времени, называемого командным циклом. Первоначально процессоры содержали одно ядро, но сегодня распространены многоядерные процессоры и графические процессоры.
Память
И ЦПУ, и графические процессоры выполняют миллионы вычислений в секунду и используют внутреннюю память для повышения производительности обработки. Кэш – это встроенная память, обеспечивающая быстрый доступ к данным. В процессорах метки L1, L2 или L3 указывают на устройство кэша. L1 – самый быстрый, а L3 – самый медленный. Блок управления памятью (MMU) контролирует перемещение данных между ядром процессора, кэшем и оперативной памятью в каждом цикле команд.
Блок управления
Блок управления синхронизирует задачи обработки и определяет частоту электрических импульсов, генерируемых блоком обработки. Процессоры и графические процессоры с более высокой частотой обеспечивают лучшую производительность. Однако дизайн и конфигурация этих компонентов различаются в зависимости от процессора и графического процессора, поэтому они полезны в разных ситуациях.
Ключевые различия между ЦПУ и GPU
Появление компьютерной графики и анимации привело к появлению первых ресурсоемких рабочих нагрузок, для обработки которых процессоры просто не были предназначены. Например, анимация в видеоиграх требовала, чтобы приложения обрабатывали данные и отображали тысячи пикселей, каждый из которых имеет свой собственный цвет, интенсивность света и движение. Геометрические математические вычисления на базе процессоров в то время вызывали проблемы с производительностью.
Производители оборудования начали понимать, что решение типовых задач, ориентированных на мультимедиа, может разгрузить процессор и повысить производительность. Сегодня рабочие нагрузки графических процессоров (GPU) справляются с некоторыми ресурсоемкими задачами, такими как машинное обучение и искусственный интеллект, более эффективно, чем ЦПУ.
Функция
Основное различие между процессором и графическим процессором заключается в их функциях. Сервер не может работать без процессора. Процессор выполняет все задачи, необходимые для правильной работы всего программного обеспечения на сервере. С другой стороны, графический процессор поддерживает CPU при выполнении параллельных вычислений. Графический процессор может выполнять простые и повторяющиеся задачи намного быстрее, поскольку он может разбивать задачу на более мелкие компоненты и выполнять их параллельно.
Проектирование
Графические процессоры идеально подходят для параллельной обработки с помощью нескольких ядер или арифметических логических блоков (ALU). Ядра GPU менее мощные, чем ядра процессора, и содержат меньше памяти. В то время как ЦПУ могут быстро переключаться между различными наборами инструкций, графический процессор просто принимает большое количество одних и тех же инструкций и передает их с высокой скоростью. В результате функции графического процессора играют важную роль в параллельных вычислениях.
Пример различий
Для лучшего понимания рассмотрим следующую аналогию. Процессор похож на шеф-повара в большом ресторане, которому нужно, чтобы сотни гамбургеров были перевернуты. Даже если шеф-повар может сделать это лично, время используется нерационально. Пока шеф-повар выполняет эту простую, но трудоемкую задачу, вся работа на кухне может остановиться или замедлиться. Чтобы избежать таких ситуаций, шеф-повар может делегировать задачу младшим помощникам, одновременно переворачивают несколько гамбургеров. Графический процессор больше похож на младшего помощника с десятью руками, который может перевернуть 100 гамбургеров за 10 секунд.
Когда следует использовать графические процессоры вместо процессоров
Важно отметить, что выбор между процессорами и графическими процессорами (GPU) не является взаимоисключающим. Для работы каждого сервера или экземпляра сервера в облаке требуется процессор. Однако в некоторых серверах также используются графические процессоры в качестве дополнительных сопроцессоров. Некоторые рабочие нагрузки лучше всего подходят для работы на серверах с графическими процессорами, которые выполняют определенные функции более эффективно. Например, графические процессоры отлично подходят для вычислений с плавающей запятой, обработки графики или сопоставления шаблонов данных.
Вот несколько приложений, в которых вместо процессоров может быть полезно использовать графические процессоры.
Глубокое обучение
Нейронная сеть – это методология в области искусственного интеллекта, которая учит компьютеры обрабатывать данные таким же способом, как и человеческий мозг. Например, алгоритмы глубокого обучения могут распознавать сложные закономерности в изображениях, тексте, звуках и других данных для получения точных сведений и прогнозов. Серверы на базе GPU обеспечивают высокую производительность для машинного обучения, нейронных сетей и задач глубокого обучения.
Подробнее о глубоком обучении »
Подробнее о машинном обучении »
Высокопроизводительные вычисления
Термин высокопроизводительные вычисления относится к задачам, требующим очень высокой вычислительной мощности. Ниже приведено несколько примеров.
- Вам необходимо выполнять геонаучное моделирование и обработку сейсмических данных быстро и в крупном масштабе
- Вам необходимо выполнить финансовое моделирование для выявления рисков портфеля продуктов, возможностей хеджирования и других целей
- Вам необходимо создавать приложения для прогнозирования, анализа данных в режиме реального времени или ретроспективного анализа данных в медицине, геномике и разработке лекарств
Компьютерная система на базе графического процессора хорошо подходит для таких высокопроизводительных вычислительных задач.
Подробнее о высокопроизводительных вычислениях »
Автономные транспортные средства
Для разработки и внедрения передовых систем помощи водителю (ADAS) и систем автономных транспортных средств (AV) необходимы высокомасштабируемые вычислительные, сетевые и аналитические технологии. Например, вам нужны возможности сбора данных, маркировки и аннотирования, разработки карт, алгоритмов, моделирования и проверки. Для эффективной работы таких сложных рабочих нагрузок требуется поддержка компьютерных систем на базе GPU.
Краткое описание различий между ЦПУ и Графический процессор
| ЦПУ |
Графический процессор (GPU) |
|
| Функция |
Обобщенный компонент, выполняющий основные функции обработки сервера |
Специализированный компонент, который отлично подходит для параллельных вычислений |
| Обработка данных |
Предназначен для последовательной обработки инструкций |
Предназначен для параллельной обработки инструкций |
| Проектирование |
Ядер меньше, но они мощнее |
Больше ядер, чем у ЦПУ, но они менее мощны, чем у ЦПУ |
| Лучше всего подходит для |
вычислительных приложений общего назначения |
высокопроизводительных вычислительных приложений |
Как AWS может удовлетворить ваши требования к процессорам и графическим серверам?
Amazon Web Services (AWS) предлагает Эластичное вычислительное облако (Amazon EC2), самую масштабную и разноплановую вычислительную платформу. Он насчитывает более 500 инстансов и позволяет выбрать новейший процессор, систему хранения данных, сетевую систему, операционную систему и модель покупки, которые помогут вам наилучшим образом удовлетворить потребности вашей рабочей нагрузки.
Ниже перечислены некоторые основные возможности Amazon EC2.
- Инстансы общего назначения обеспечивают баланс вычислительных ресурсов, памяти и сетевых ресурсов. Можно выбрать одну из конфигураций с 2–128 виртуальными процессорами.
- Ускоренные вычислительные инстансы предоставляют дополнительные ядра графических процессоров (GPU) для повышения вычислительной мощности. В каждом случае вы получаете до восьми графических процессоров.
Начните работу с инстансами серверов в AWS, создав бесплатный аккаунт уже сегодня.
AWS: дальнейшие шаги
