CPU vs. GPU - quais são as diferenças

CPU vs. GPU - quais são as diferenças

Quer sejam usados para aplicativos de aprendizagem profunda, processamento paralelo em massa, jogos 3D intensivos ou outras cargas de trabalho exigentes, espera-se que os sistemas atuais realizem mais tarefas do que nunca. A unidade de processamento central (CPU) e a unidade de processamento gráfico (GPU) têm funções muito diferentes. Então CPU vs. GPUQuais são as diferenças?

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    O que é uma CPU?

    CPU
    CPU

    Uma CPU é composta de milhões de transistores, pode ter vários núcleos de processamento e é frequentemente chamada de cérebro do computador. É um componente essencial de todos os sistemas de computação modernos porque executa os comandos e processos exigidos pelo computador e pelo sistema operacional. A CPU também é importante para determinar a velocidade de execução dos programas, desde a navegação na Web até a criação de planilhas eletrônicas.

    O que é uma GPU?

    GPU
    GPU

    Uma GPU é um processador composto por vários núcleos menores e mais especializados. Quando uma tarefa de processamento é dividida e executada entre vários núcleos, trabalhando juntos, esses núcleos podem proporcionar um desempenho poderoso.

    Qual é a diferença entre CPU e GPU?

    As CPUs e as GPUs têm muito em comum. Ambas são importantes mecanismos de computação. Ambas são microprocessadores baseados em chips. E ambas processam dados. Mas as CPUs e as GPUs têm arquiteturas diferentes e são criadas para finalidades diferentes.

    As CPUs são adequadas para uma ampla gama de cargas de trabalho, especialmente aquelas com requisitos de alta latência e desempenho por núcleo. Como um mecanismo de execução avançado, a CPU concentra seu número relativamente pequeno de núcleos em uma única tarefa e a conclui rapidamente. Isso a torna particularmente adequada para lidar com tipos de trabalho que variam de cálculos em série a operações de banco de dados.

    As GPUs foram originalmente desenvolvidas como ASICs projetados para acelerar tarefas específicas de renderização em 3D. Com o tempo, esses mecanismos de função fixa tornaram-se mais programáveis e flexíveis. Embora o processamento de gráficos e os atuais jogos de alto nível, cada vez mais realistas do ponto de vista visual, ainda sejam a principal função da GPU, ao mesmo tempo, ela também evoluiu para um processador paralelo de uso mais geral, capaz de lidar com um número cada vez maior de aplicativos.

    CPU vs. GPU (qual é a diferença)

    O que são gráficos integrados?

    Os gráficos integrados ou compartilhados são incorporados no mesmo chip da CPU. Algumas CPUs podem ter uma GPU integrada, eliminando a necessidade de depender de uma placa de vídeo dedicada ou discreta.

    Gráficos integrados
    Gráficos integrados

    Os processadores gráficos integrados oferecem várias vantagens. A integração na CPU tem vantagens de espaço, custo e eficiência energética em relação a um processador gráfico discreto. Eles processam dados e instruções relacionados à placa gráfica para tarefas comuns, como navegação na Web, streaming de filmes em 4K e jogos casuais.

    Esse método é mais comumente usado em dispositivos compactos e com baixo consumo de energia, como laptops, tablets, smartphones e alguns desktops.

    Aceleração da aprendizagem profunda e da inteligência artificial

    As GPUs atuais executam um número cada vez maior de cargas de trabalho, como aprendizagem profunda e inteligência artificial (IA). As GPUs ou outros aceleradores são adequados para o treinamento de aprendizagem profunda usando camadas de redes neurais ou em grandes conjuntos de dados, como imagens 2D.

    O algoritmo de aprendizagem profunda é adaptado para usar métodos acelerados por GPU. Por meio da aceleração, esses algoritmos podem melhorar significativamente o desempenho e reduzir o tempo de treinamento de problemas práticos para uma faixa viável.

    As CPUs e as bibliotecas de software que são executadas nelas evoluíram com o tempo, e sua capacidade de executar tarefas de aprendizagem profunda melhorou muito. Por exemplo, nos mais recentes processadores Intel® Xeon® Scalable, o desempenho da aprendizagem profunda do sistema de CPU pode ser aprimorado por meio de um extenso trabalho de otimização de software e da adição de hardware de IA dedicado, como o Intel® Deep Learning Acceleration (Intel® DL Boost).

    Para muitos aplicativos, como a aprendizagem profunda baseada em imagens HD, 3D e não baseada em imagens em dados de linguagem, texto e séries temporais, as CPUs podem se destacar. Para modelos complexos ou aplicativos de aprendizagem profunda (por exemplo, detecção de imagens 2D), as CPUs podem suportar capacidades de memória muito maiores do que as GPUs mais avançadas de hoje.

    A combinação de CPU e GPU e a ampla RAM fornecem um excelente banco de testes para aprendizagem profunda e inteligência artificial.

    Perguntas frequentes sobre PCB

    Uma CPU é composta de milhões de transistores, pode ter vários núcleos de processamento e é frequentemente chamada de cérebro do computador. É um componente essencial de todos os sistemas de computação modernos porque executa os comandos e processos exigidos pelo computador e pelo sistema operacional. A CPU também é importante para determinar a velocidade de execução dos programas, desde a navegação na Web até a criação de planilhas eletrônicas.

    Uma GPU é um processador composto por vários núcleos menores e mais especializados. Quando uma tarefa de processamento é dividida e executada entre vários núcleos, trabalhando juntos, esses núcleos podem proporcionar um desempenho poderoso.

    A CPU lida com todas as tarefas necessárias para que todos os softwares do servidor sejam executados corretamente. Uma GPU, por outro lado, dá suporte à CPU para realizar cálculos simultâneos.

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