تفاوت CPU و GPU چیست؟

یک CPU (واحد پردازش مرکزی) با یک GPU (واحد پردازش گرافیک) جهت افزایش توان عملیاتی داده‌ها و تعداد محاسبات همزمان درون یک برنامه، با هم کار می‌کنند. در ابتدا GPU ها به منظور ایجاد تصاویری برای گرافیک کامپیوترها و کنسول بازی‌های ویدئویی طراحی شده بودند، اما از اوایل سال 2010، از GPU ها به منظور تسریع محاسبات مربوط به حجم بسیار زیاد داده نیز، استفاده می‌شوند.

یک CPU را هرگز نمی‌توان با یک GPU جایگزین نمود. در حقیقت GPU با اجازه دادن به محاسبات تکراری درون برنامه جهت اجرای موازی، ساختار CPU را کامل می‌کند. این در حالی است که برنامه اصلی به کار خود بر روی CPU ادامه می‌دهد.

به نوعی می‌توان گفت CPU به عنوان مدیر کل سیستم در نظر گرفته می‌شود که طیف گسترده‌ای از عملکردهای محاسباتی را انجام می‌دهد و GPU طیف کمتری از عملکردهای تخصصی‌تر (مانند ریاضی) را انجام می‌دهد. یک GPU با استفاده از قدرت موازی سازی، کارهای بیشتری را می‌تواند در یک زمان مشخص شده در مقایسه با CPU انجام دهد.

تفاوت بین CPU و GPU

تفاوت اصلی بین ساختار CPU و GPU این است که CPU طیف گسترده‌ای از امور  را به صورت سریع انجام می‌دهد، اما در انجام کارها به صورت همزمان محدود است. GPU به منظور ارائه سریع تصاویر و ویدئوها با کیفیت بالا طراحی شده است.

از آنجا که GPUها می‌توانند عملکردهایی را به صورت موازی بر روی چندین مجموعه داده انجام دهند، معمولا برای کارهای غیرگرافیکی مانند یادگیری ماشین و محاسبات علمی نیز استفاده می‌شوند. با پردازش همزمان هزاران هسته پردازنده، GPUها موازی‌سازی گسترده‌ای را ایجاد می‌کنند به طوری که هر هسته، بر روی محاسبات موثر و کارامد، متمرکز می‌باشد.

تفاوت پردازش CPU و GPU

با توجه به قدرت موازی سازی، GPUها قادر به پردازشی با سرعت چندین برابر از CPU ها هستند؛ اما مانند CPUها چند منظوره نیستند. CPUها دارای مجموعه دستورالعمل‌های گسترده‌ای هستند که می‌توانند همه ورودی‌ها و خروجی‌های کامپیوتر را مدیریت کنند؛ کاری که GPU نمی‌تواند انجام دهد.

در محیط یک سرور، ممکن است بین 24 تا 48 هسته پردازنده سریع وجود داشته باشد. افزودن 4 تا 8 عدد GPU به همین سرور می‌تواند موجب فراهم آمدن حدودا 40.000 هسته مازاد گردد.

GPU ها بهترین گزینه برای انجام کارهای محاسباتی تکراری و کاملا موازی هستند. علاوه بر ارائه ویدئو، در یادگیری ماشین، شبیه‌سازی مالی و مدلینگ خطر و همچنین بسیاری از انواع محاسبات علمی یک گزینه عالی به حساب می‌آیند.

این در حالی است که در سال‌های گذشته، از GPU ها برای استخراج ارزهای رمزنگاری شده مانند بیت کوین (Bitcoin) یا اتریوم (Etherum) مورد استفاده قرار می‌گرفتند. دیگر از GPU ها برای امور اندازه‌گیری استفاده نمی‌شود و جای خود را به سخت افزارهای تخصصی می‌دهد.

مثال‌هایی از محاسبات CPU و GPU

– ارائه ویدئو توسط CPU و GPU : کارت‌های گرافیکی به رمزگذاری ویدئو از یک فرمت گرافیک به یک فرمت سریع‌تر دیگر و  مبتنی بر CPU کمک می‌کنند.

– سرعت بخشیدن به داده‌ها: یک GPU دارای قابلیت محاسبات پیشرفته است به طوری که میزان پردازش داده‌ها توسط CPU در یک بازه زمانی مشخص را تسریع می‌نماید. زمانی که نیاز به برنامه‌های تخصصی مانند محاسبات پیچیده ریاضی باشد مانند یادگیری ماشین، آن محاسبات توسط GPU بارگیری می‌شوند.

– استخراج ارزهای رمزنگاری شده: کسب ارزهای مجازی مانند بیت کوین شامل استفاده از کامپیوتر برای پردازش معاملات می‌شود. در انجام این فرایند یک CPU می‌تواند این وظیفه را مدیریت کند و GPU موجود بر روی کارت‌های گرافیک می‌تواند به تسریع تولید ارز کمک نماید.