Diferencias clave entre GPU y la computación de CPU
Las CPU (unidades centrales de procesamiento) y las GPU (unidades de procesamiento de gráficos) son procesadores, pero están diseñados para diferentes tipos de cargas de trabajo. Aquí hay un desglose de las diferencias clave:
1. Arquitectura y paralelismo:
* CPU (Unidad Central de Procesamiento): Diseñado con algunos núcleos potentes optimizados para el procesamiento en serie. Cada núcleo puede manejar una amplia gama de instrucciones y ejecutar tareas complejas secuencialmente. Piense en ello como unos pocos chefs altamente calificados que pueden manejar cualquier receta lanzada, una a la vez, de manera muy eficiente.
* GPU (Unidad de procesamiento de gráficos): Diseñado con miles de núcleos más pequeños y menos potentes optimizados para el procesamiento paralelo. Las GPU pueden realizar la misma operación en múltiples puntos de datos simultáneamente. Piense en ello como una cocina masiva con miles de cocineros cada uno especializado en una sola tarea (por ejemplo, picar verduras). Pueden procesar una gran cantidad de entrada al mismo tiempo.
2. Conjunto de complejidad e instrucciones del núcleo:
* CPU: Núcleo complejos con un conjunto de instrucciones amplio y versátil (CISC - Computación de conjuntos de instrucciones complejas). Puede manejar una amplia gama de tareas, incluidas las funciones del sistema operativo, el control del programa y los cálculos de propósito general.
* GPU: Los núcleos más simples con un conjunto de instrucciones más limitado (SIMD - Instrucción única, datos múltiples) optimizados para tipos específicos de operaciones, particularmente aquellos involucrados en la representación gráfica y la computación paralela.
3. Jerarquía de memoria:
* CPU: Jerarquía de memoria compleja con grandes cachés diseñados para minimizar la latencia de la memoria y mejorar el rendimiento de las tareas secuenciales. La latencia de la memoria es el retraso entre cuando la CPU solicita datos y cuándo realmente lo recibe.
* GPU: Jerarquía de memoria más simple con cachés más pequeños y mayor ancho de banda de memoria optimizado para el procesamiento de datos paralelos. El ancho de banda de memoria es la velocidad a la que los datos pueden leerse o escribir en la memoria.
4. Aplicaciones:
* CPU: Computación de propósito general, gestión del sistema operativo, ejecución de aplicaciones, manejo de la entrada del usuario y todas las tareas diversas que realiza una computadora.
* GPU: Originalmente diseñado para la representación de gráficos (que muestra imágenes, videos y gráficos 3D). Ahora también ampliamente utilizado para:
* Computación científica: Simulaciones, análisis de datos, aprendizaje automático.
* Aprendizaje profundo: Capacitación e inferencia de redes neuronales.
* Criptografía: Cracking de contraseña, cálculos de blockchain.
* Procesamiento multimedia: Codificación/decodificación de video, procesamiento de imágenes.
Impacto en la eficiencia del rendimiento en varias tareas informáticas:
Las diferencias arquitectónicas entre las CPU y las GPU afectan significativamente su eficiencia de rendimiento en diferentes tareas informáticas:
| Categoría de tareas | Eficiencia de la CPU | Eficiencia de GPU | Explicación |
| ------------------------ | -------------------------------------------
| tareas seriales | Alto | Bajo | Las CPU se destacan en las tareas que requieren ejecución secuencial y lógica de ramificación compleja. Las GPU no están optimizadas para esto. |
| tareas paralelas | Bajo (a menos que se use efectivamente el subproceso múltiple) | Alto | GPUS brilla cuando la misma operación debe realizarse en un gran conjunto de datos simultáneamente. Las CPU están limitadas por el número de núcleos. |
| Tareas de propósito general | Alto | Moderado/bajo (depende de la tarea) | Las CPU están diseñadas para manejar una amplia gama de tareas de manera eficiente. Las GPU se pueden usar para tareas de uso general, pero a menudo requieren una programación especializada y puede no ser tan eficiente. |
| Renderización de gráficos | Moderado/bajo | Muy alto | Las GPU están diseñadas específicamente para la representación gráfica y pueden realizar estas tareas mucho más rápido que las CPU. |
| Aprendizaje profundo | Moderado | Muy alto (especialmente entrenamiento) | Los algoritmos de aprendizaje profundo implican muchas multiplicaciones de matriz y otras operaciones paralelas que se adaptan bien a las GPU. |
| Análisis de datos | Moderado | Alto (para algoritmos específicos como FFT) | Las GPU pueden acelerar las tareas de análisis de datos que involucran operaciones paralelizables. |
| tareas en tiempo real | Alto (debido a la baja latencia) | Moderado (la latencia puede ser un problema) | Las CPU generalmente tienen una latencia más baja, lo que los mejora para las tareas en tiempo real que requieren respuestas rápidas. |
En resumen:
* Elija una CPU para:
* Computación de propósito general
* Tareas que requieren lógica y ramificación complejas
* Tareas que no se pueden paralelizar fácilmente
* Tareas donde la baja latencia es crítica
* Elija una GPU para:
* Representación gráfica
* Tareas que pueden ser fácilmente paralelizadas e implican una gran cantidad de operaciones idénticas
* Aprendizaje profundo y aprendizaje automático
* Simulaciones científicas
* Tareas de análisis de datos que pueden ser paralelizadas.
Computación heterogénea:
La computación moderna a menudo aprovecha las CPU y las GPU en un modelo de computación heterogénea. La CPU maneja las tareas de uso general y orquesta la aplicación general, mientras que la GPU se usa para acelerar porciones computacionalmente intensivas y paralelizables de la carga de trabajo. Este enfoque proporciona el mejor rendimiento y eficiencia general. Por ejemplo, la capacitación de un modelo de aprendizaje automático generalmente usa una GPU, pero la CPU podría administrar la carga y preprocesamiento de los datos.