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GPU與CPU之間的比較

發(fā)布時間:2022-11-01 17:31:09

中央處理單元 (CPU) 是延遲優(yōu)化的通用處理器,旨在按順序處理各種不同的任務,,而圖形處理單元 (GPU) 是吞吐量優(yōu)化的專用處理器,,專為高端并行計算而設計。下面,,小編就大家比較下GPU與CPU,。


GPU與CPU之間的比較.png


一、什么是CPU,?

中央處理器 (CPU) 是計算機的大腦,。CPU的主要工作是通過 fetch-decode-execute循環(huán)執(zhí)行各種指令,以管理計算機的各個部分并運行各種計算機程序,。

CPU架構

CPU在按順序處理數(shù)據(jù)方面非??欤驗樗鼛缀鯖]有具有高時鐘速度的重量級內(nèi)核,。它就像一把瑞士軍刀,,可以很好地處理各種任務。CPU 是延遲優(yōu)化的,,可以在多個任務之間快速切換,,這可能會產(chǎn)生并行性的印象。然而,,從根本上說,,它旨在一次運行一項任務。


二,、什么是 GPU,?

圖形處理單元 (GPU) 是一種專門的處理器,其工作是快速操作內(nèi)存并加速計算機以完成許多需要高度并行性的特定任務,。

GPU架構

由于GPU使用了數(shù)千個輕量級內(nèi)核,,其指令集針對維度矩陣算術和浮點計算進行了優(yōu)化,因此它在處理線性代數(shù)和需要高度并行性的類似任務時速度非???。根據(jù)經(jīng)驗,如果算法接受矢量化數(shù)據(jù),,那么這項工作可能非常適合GPU計算,。

從架構上講,GPU 的內(nèi)部存儲器具有點對點連接的寬接口,,可加速存儲器吞吐量并增加 GPU在給定時刻可以處理的數(shù)據(jù)量。它旨在一次快速處理大量數(shù)據(jù),。


三,、GPU與CPU之間的比較

CPU和GPU的限制歸結為確切的用例場景,。在某些情況下,使用CPU就足夠了,,而其他應用程序可能使用GPU加速器比較好?,F(xiàn)在讓我們了解下CPU和GPU 處理器的一些普遍弱點,以幫助我們決定是否需要它們,。

1,、CPU局限性

(1)重量級指令集

將日益復雜的指令直接嵌入 CPU 硬件的趨勢是一種現(xiàn)代趨勢,但也有其不利之處,。為了執(zhí)行一些更困難的指令,,CPU有時需要旋轉數(shù)百個時鐘周期。盡管英特爾使用具有指令級并行性的指令流水線來緩解此限制,,但它正在成為整體CPU性能的開銷,。

(2)上下文切換延遲

上下文切換延遲是CPU內(nèi)核在線程之間切換所需的時間。任務之間的切換非常緩慢,,因為我們的CPU必須存儲寄存器和狀態(tài)變量,、刷新高速緩存和執(zhí)行其他類型的清理活動。盡管現(xiàn)代CPU處理器試圖通過降低多任務延遲的任務狀態(tài)段來解決這個問題,,但上下文切換仍然是一個昂貴的過程,。

(3)摩爾定律

集成電路上每平方英寸的晶體管數(shù)量每兩年翻一番的想法可能即將結束。你可以在一塊硅上安裝多少晶體管是有限度的,,而且你無法超越物理學,。相反,工程師們一直在嘗試借助分布式計算來提高計算效率,,并嘗試使用量子計算機,,甚至試圖尋找用于CPU制造的硅替代品。

2,、GPU局限性

(1)功能較弱的核心

盡管GPU具有更多內(nèi)核,,但在時鐘速度方面,它們的功能不如CPU同類產(chǎn)品,。GPU內(nèi)核的指令集種類較少,,但指令集更為專業(yè)。這不一定是壞事,,因為GPU對于一小部分特定任務非常有效,。

(2)更少的內(nèi)存

GPU還受到它們可以擁有的最大內(nèi)存量的限制。盡管GPU處理器可以在給定時刻比CPU移動更多的信息,,但GPU內(nèi)存訪問的延遲要高得多,。

(3)有限的 API

最流行的GPU API是OpenCL和CUDA。不幸的是,它們都以難以調(diào)試而聞名,。盡管OpenCL是開源的,,但在Nvidia硬件上運行速度相當慢。另一方面,,CUDA是專有的Nvidia API,,并針對Nvidia GPU進行了優(yōu)化,但它也會自動將我們鎖定在其硬件生態(tài)系統(tǒng)中,。


總結:CPU 和 GPU 都有不同的優(yōu)勢領域,,在為我們的項目選擇最佳硬件時,了解它們的局限性會讓我們更好選擇,。


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