Belangrijkste verschillen tussen GPU- en CPU-computers

CPU's (Central Processing Units) en GPU's (Graphics Processing Units) zijn beide processors, maar ze zijn ontworpen voor verschillende soorten werklasten. Hier volgt een overzicht van de belangrijkste verschillen:

1. Architectuur en parallellisme:

* CPU (centrale verwerkingseenheid): Ontworpen met een paar krachtige kernen die zijn geoptimaliseerd voor seriële verwerking. Elke kern kan een breed scala aan instructies verwerken en complexe taken opeenvolgend uitvoeren. Zie het als een paar zeer bekwame chef-koks die elk recept dat hen wordt voorgeschoteld, één voor één, zeer efficiënt aankunnen.

* GPU (grafische verwerkingseenheid): Ontworpen met duizenden kleinere, minder krachtige kernen die zijn geoptimaliseerd voor parallelle verwerking. GPU's kunnen dezelfde bewerking tegelijkertijd op meerdere datapunten uitvoeren. Zie het als een enorme keuken met duizenden koks die elk gespecialiseerd zijn in één enkele taak (bijvoorbeeld het hakken van groenten). Ze kunnen een enorme hoeveelheid input tegelijkertijd verwerken.

2. Kerncomplexiteit en instructieset:

* CPU: Complexe kernen met een brede en veelzijdige instructieset (CISC - Complex Instruction Set Computing). Kan een breed scala aan taken aan, waaronder besturingssysteemfuncties, programmabesturing en algemene berekeningen.

* GPU: Eenvoudigere kernen met een beperktere instructieset (SIMD - Single Instruction, Multiple Data), geoptimaliseerd voor specifieke soorten bewerkingen, met name die welke betrokken zijn bij grafische weergave en parallel computergebruik.

3. Geheugenhiërarchie:

* CPU: Complexe geheugenhiërarchie met grote caches, ontworpen om de geheugenlatentie te minimaliseren en de prestaties voor sequentiële taken te verbeteren. Geheugenlatentie is de vertraging tussen het moment waarop de CPU gegevens opvraagt ​​en het moment waarop deze daadwerkelijk wordt ontvangen.

* GPU: Eenvoudigere geheugenhiërarchie met kleinere caches en hogere geheugenbandbreedte, geoptimaliseerd voor parallelle gegevensverwerking. Geheugenbandbreedte is de snelheid waarmee gegevens uit het geheugen kunnen worden gelezen of naar het geheugen kunnen worden geschreven.

4. Toepassingen:

* CPU: Algemeen computergebruik, beheer van het besturingssysteem, het uitvoeren van applicaties, het verwerken van gebruikersinvoer en alle uiteenlopende taken die een computer uitvoert.

* GPU: Oorspronkelijk ontworpen voor grafische weergave (weergave van afbeeldingen, video's en 3D-afbeeldingen). Nu ook veel gebruikt voor:

* Wetenschappelijk computergebruik: Simulaties, data-analyse, machine learning.

* Diep leren: Training en gevolgtrekking van neurale netwerken.

* Cryptografie: Wachtwoord kraken, blockchain-berekeningen.

* Multimediaverwerking: Videocodering/decodering, beeldverwerking.

Impact op prestatie-efficiëntie bij verschillende computertaken:

De architecturale verschillen tussen CPU's en GPU's hebben een aanzienlijke invloed op hun prestatie-efficiëntie bij verschillende computertaken:

| Taakcategorie | CPU-efficiëntie | GPU-efficiëntie | Uitleg |

|----------------------|-----------------------------------------| ----------------------------------------|------------------------- ------------------------------------------------------------------ ----------------------------------------------------------------|

| Seriële taken | Hoog | Laag | CPU's blinken uit in taken die sequentiële uitvoering en complexe vertakkingslogica vereisen. GPU's zijn hier niet voor geoptimaliseerd. |

| Parallelle taken | Laag (tenzij multi-threading effectief wordt gebruikt) | Hoog | GPU's blinken uit wanneer dezelfde bewerking tegelijkertijd op een grote dataset moet worden uitgevoerd. CPU's worden beperkt door het aantal cores. |

| Taken voor algemene doeleinden | Hoog | Matig/laag (afhankelijk van de taak) | CPU's zijn ontworpen om een ​​breed scala aan taken efficiënt uit te voeren. GPU's kunnen worden gebruikt voor algemene taken, maar vereisen vaak gespecialiseerde programmering en zijn mogelijk niet zo efficiënt. |

| Grafische weergave | Matig/laag | Zeer hoog | GPU's zijn speciaal ontworpen voor grafische weergave en kunnen deze taken veel sneller uitvoeren dan CPU's. |

| Diep leren | Matig | Zeer hoog (vooral training) | Diepgaande leeralgoritmen omvatten veel matrixvermenigvuldigingen en andere parallelle bewerkingen die zeer geschikt zijn voor GPU's. |

| Gegevensanalyse | Matig | Hoog (voor specifieke algoritmen zoals FFT) | GPU's kunnen data-analysetaken versnellen waarbij parallelliseerbare bewerkingen betrokken zijn. |

| Realtime taken | Hoog (vanwege lage latentie) | Matig (latentie kan een probleem zijn) | CPU's hebben over het algemeen een lagere latentie, waardoor ze beter zijn voor realtime taken die snelle reacties vereisen. |

Samengevat:

* Kies een CPU voor:

* Computergebruik voor algemene doeleinden

* Taken die complexe logica en vertakkingen vereisen

* Taken die niet gemakkelijk kunnen worden geparallelliseerd

* Taken waarbij een lage latentie van cruciaal belang is

* Kies een GPU voor:

* Grafische weergave

* Taken die gemakkelijk parallel kunnen worden uitgevoerd en een groot aantal identieke handelingen met zich meebrengen

* Diep leren en machinaal leren

* Wetenschappelijke simulaties

* Gegevensanalysetaken die kunnen worden geparalleliseerd.

Heterogene computers:

Modern computergebruik maakt vaak gebruik van zowel CPU's als GPU's in een heterogeen computermodel. De CPU voert algemene taken uit en orkestreert de algehele applicatie, terwijl de GPU wordt gebruikt om rekenintensieve, parallelliseerbare delen van de werklast te versnellen. Deze aanpak biedt de beste algehele prestaties en efficiëntie. Bij het trainen van een machine learning-model wordt bijvoorbeeld doorgaans gebruik gemaakt van een GPU, maar het laden en voorbewerken van de gegevens kan worden beheerd door de CPU.