Unterschied Zwischen CPU Und GPU

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-16 08:37

CPU gegen GPU

CPU, die Abkürzung für Central Processing Unit, ist das Gehirn eines Computersystems, das die „Berechnungen“durchführt, die als Anweisungen über ein Computerprogramm gegeben werden. Daher ist eine CPU nur dann sinnvoll, wenn Sie ein Computersystem haben, das „programmierbar“ist (damit es Anweisungen ausführen kann), und wir sollten beachten, dass die CPU die „zentrale“Verarbeitungseinheit ist, die Einheit, die die anderen Einheiten steuert / Teile eines Computersystems. Im heutigen Kontext befindet sich eine CPU typischerweise in einem einzelnen Siliziumchip, der auch als Mikroprozessor bezeichnet wird. Andererseits wurde GPU, die Abkürzung für Graphics Processing Unit, entwickelt, um rechenintensive Grafikverarbeitungsaufgaben von der CPU zu entfernen. Das ultimative Ziel solcher Aufgaben ist es, die Grafiken auf eine Anzeigeeinheit wie einen Monitor zu projizieren. Angesichts der Tatsache, dass solche Aufgaben bekannt und spezifisch sind,Sie müssen im Wesentlichen nicht programmiert werden, und außerdem sind solche Aufgaben aufgrund der Art der Anzeigeeinheiten von Natur aus parallel. Während sich im aktuellen Kontext die weniger leistungsfähigen GPUs normalerweise auf demselben Siliziumchip befinden, auf dem sich die CPU befindet (dieses Setup wird als integrierte GPU bezeichnet), befinden sich die leistungsfähigeren GPUs in ihrem eigenen Siliziumchip. normalerweise auf einer separaten Leiterplatte (Printed Circuit Board).

Was ist CPU?

Der Begriff CPU wird seit mehr als fünf Jahrzehnten in Computersystemen verwendet und war die einzige Verarbeitungseinheit in den frühen Computern, bis „andere“Verarbeitungseinheiten (wie GPUs) eingeführt wurden, um die Verarbeitungsleistung zu ergänzen. Die beiden Hauptkomponenten einer CPU sind die Arithmetic Logic Unit (auch bekannt als ALU) und die Control Unit (auch bekannt als CU). Die ALU einer CPU ist für die arithmetischen und logischen Operationen des Computersystems verantwortlich, und die CU ist dafür verantwortlich, das Befehlsprogramm aus dem Speicher abzurufen, zu decodieren und andere Einheiten wie die ALU anzuweisen, die Befehle auszuführen. Daher ist die Steuereinheit der CPU dafür verantwortlich, dass die CPU zur „zentralen“Verarbeitungseinheit wird. Um die Anweisungen aus dem Speicher abzurufen, müssen die Anweisungen als Programme im Speicher gespeichert werden und daherEin solches Anweisungssystem wird auch als "gespeicherte Programme" bezeichnet. Es wäre klar, dass die CU die Anweisungen nicht ausführt, sondern dies durch die Kommunikation mit den richtigen Einheiten wie der ALU erleichtert.

Was ist GPU (auch bekannt als VPU)?

Der Begriff Graphics Processing Unit (GPU) wurde Ende der neunziger Jahre von NVIDIA eingeführt, einem GPU-Hersteller, der behauptete, 1999 die weltweit erste GPU (GeForce256) auf den Markt gebracht zu haben. Laut Wikipedia definierte NVIDIA GPU zum Zeitpunkt der GeForce256 als Folgendes: „Ein Single-Chip-Prozessor mit integrierten Transformations-, Beleuchtungs-, Dreieck-Setup- / Clipping- und Rendering-Engines, der mindestens 10 Millionen Polygone pro Sekunde verarbeiten kann.“Einige Jahre später veröffentlichte NVIDIAs Rivale ATI Graphics, ein weiteres ähnliches Unternehmen, einen ähnlichen Prozessor (Radeon300) mit dem Begriff VPU für Visual Processing Unit. Es ist jedoch klar, dass der Begriff GPU populärer geworden ist als der Begriff VPU.

Heutzutage werden GPUs überall eingesetzt, beispielsweise in eingebetteten Systemen, Mobiltelefonen, PCs und Laptops sowie in Spielekonsolen. Moderne GPUs sind äußerst leistungsfähig bei der Bearbeitung von Grafiken und können so programmiert werden, dass sie an unterschiedliche Situationen und Anwendungen angepasst werden können. Typische GPUs werden jedoch bereits ab Werk über die sogenannte Firmware programmiert. Im Allgemeinen sind GPUs für Algorithmen, bei denen die Verarbeitung großer Datenblöcke parallel erfolgt, effektiver als CPUs. Dies wird erwartet, da GPUs für die Manipulation von Computergrafiken ausgelegt sind, die extrem parallel sind.

Es gibt auch dieses neue Konzept, das als GPGPU (General Purpose Computing on GPU) bekannt ist, um GPUs zu verwenden, um die in einigen Anwendungen (z. B. Bioinformatik) verfügbare Datenparallelität auszunutzen und daher eine Nicht-Grafikverarbeitung in der GPU durchzuführen. Sie werden in diesem Vergleich jedoch nicht berücksichtigt.

Was ist der Unterschied zwischen CPU und GPU?

• Während der Grund für die Bereitstellung einer CPU darin besteht, als Gehirn eines Computersystems zu fungieren, wird eine GPU als ergänzende Verarbeitungseinheit eingeführt, die die rechenintensive Grafikverarbeitung und -verarbeitung übernimmt, die für die Projektion von Grafiken auf das Display erforderlich ist Einheiten.

• Die Grafikverarbeitung ist von Natur aus parallel und kann daher leicht parallelisiert und beschleunigt werden.

• Im Zeitalter von Multi-Core-Systemen sind CPUs mit nur wenigen Kernen ausgestattet, die einige Software-Threads verarbeiten können, die in einem Anwendungsprogramm ausgenutzt werden können (Parallelität auf Befehls- und Thread-Ebene). GPUs sind mit Hunderten von Kernen ausgestattet, um die verfügbare Parallelität zu nutzen.