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GPU CPU को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता। इसी तरह, CPU GPU को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है
अगर छवि समझा जाता है, जीपीयू चींटियों के समूह की तरह है, ये चींटियां एक ही काम करती हैं। सीपीयू एक बंदर की तरह है। बंदर अलग-अलग बातें कर रहा है।
मौलिक रूप से, सीपीयू और जीपीयू के पास अलग-अलग प्रयोजन हैं, और उनके पास अलग-अलग फ़ोकस है। उनके पास विभिन्न प्रदर्शन विशेषताओं भी हैं। कुछ कामों में, सीपीयू तेजी से कार्यान्वित होता है। एक और नौकरी में, GPU बेहतर हो सकता है
जब आपको बहुत सारे डेटा के साथ एक ही चीज़ करने की आवश्यकता होती है, तो GPU अधिक उपयुक्त होता है.जब आपको एक ही डेटा के साथ बहुत सी चीज़ें करने की आवश्यकता होती है, तो सीपीयू ठीक है।
हालांकि, व्यावहारिक अनुप्रयोगों में, बाद की स्थिति अधिक है, यही है, सीपीयू अधिक लचीला और अधिक कार्य करने में सक्षम है। जीपीयू क्या कर सकता है? ग्राफिक्स और बड़े पैमाने पर मैट्रिक्स परिचालनों के बारे में, जैसे कि मशीन सीखना एल्गोरिदम, खनन और क्रूर बल टूटना। पासवर्ड, आदि GPU मदद मिलेगी।
सीधे शब्दों में कहें, सीपीयू जटिल कार्यों में अच्छा है जैसे कि शाखा की भविष्यवाणी। GPU डेटा की बड़ी मात्रा में सरल संचालन में अच्छा है। एक जटिल परिश्रम है, और दूसरा समानांतर काम है।
वास्तव में GPU को एक समर्पित CPU के रूप में देखा जा सकता है , डेटा के बड़े ब्लॉकों पर एकल निर्देश कार्य के लिए डिज़ाइन किया गया है, ये डेटा एक ही ऑपरेशन हैं।
कि डाटा प्रोसेसिंग का एक हिस्सा समानांतर में काम करने के लिए की तुलना में एक एक डाटा प्रोसेसिंग, आदेश निष्पादन लागत बहुत कम हो जाएगा, क्योंकि डेटा के बड़े ब्लॉकों संसाधित करने के लिए, और अधिक ट्रांजिस्टर का मतलब है और अधिक कुशल है जानने के लिए, अब प्रमुख ग्राफिक्स कार्ड और अधिक से अधिक दस अरब है ट्रांजिस्टर
सीपीयू यह, अपने उद्देश्य एक ही डेटा पर यथासंभव शीघ्र एक एकल अनुदेश निष्पादित करने के लिए। क्योंकि यह केवल एक ही अनुदेश एकल डेटा की आवश्यकता है, के लिए आवश्यक ट्रांजिस्टर की संख्या बहुत कम है।
वर्तमान मुख्यधारा डेस्कटॉप सीपीयू ट्रांजिस्टर एक अरब या उससे कम, अधिक से अधिक दस बार और शीर्ष GPU का अंतर हैं, लेकिन यह निर्देश के अपेक्षाकृत बड़े समूह, और अधिक जटिल ALU (अंकगणित तर्क इकाई), बेहतर शाखा भविष्यवाणी, बेहतर वर्चुअलाइजेशन वास्तुकला की आवश्यकता है , लोअर विलंब आदि।
इसके अलावा, हमारे ऑपरेटिंग सिस्टम विंडोज के रूप में, यह 86 प्रोसेसर के लिए लिखा है, प्रक्रिया यह निश्चित रूप से और अधिक कुशल सीपीयू पर प्रदर्शन किया कार्य करने के लिए की जरूरत है, आप चाहते हैं प्रत्येक थ्रेड का काम ही है, parallelize करने मूल रूप से मुश्किल नहीं है GPU अपनी ताकत पूरी तरह से नहीं खेल सकता है
तो, निकट भविष्य में, आगे डेटा ब्लॉक सीपीयू से निपटने के लिए क्षमता बढ़ाने के लिए, हम प्रगति के साथ सीपीयू और GPU वास्तुकला के बीच एकीकरण देखेंगे, और और चिप विनिर्माण प्रौद्योगिकी को कम करने, GPU और अधिक परिष्कृत बर्दाश्त कर सकते हैं निर्देश।
सीपीयू और GPU के बीच श्रम विभाजन, हालांकि अभी भी बहुत अलग है, लेकिन उन दोनों के बीच चौराहे निस्संदेह अधिक हो जाएगा।
