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La GPU non può sostituire la CPU Allo stesso modo, la CPU non può sostituire la GPU.
Se l'immagine è capita, Una GPU è come un gruppo di formiche: tutte queste formiche fanno la stessa cosa: la CPU è come una scimmia, la scimmia sta facendo cose diverse.
Fondamentalmente, CPU e GPU hanno scopi diversi, hanno diversi focus e hanno anche caratteristiche di performance diverse: in alcuni lavori, la CPU viene eseguita più velocemente, mentre in un altro lavoro la GPU potrebbe essere migliore.
Quando hai bisogno di fare la stessa cosa con molti dati, la GPU è più appropriata: quando hai bisogno di fare molte cose con gli stessi dati, la CPU è perfetta.
Tuttavia, nelle applicazioni pratiche, la seconda situazione è maggiore, ovvero la CPU è più flessibile e capace di più task.Che cosa può fare la GPU? Riguardo alla grafica e alle operazioni su matrice su larga scala, come algoritmi di machine learning, mining e cracking di forza bruta. Password, ecc. La GPU aiuterà.
In poche parole, La CPU eccelle in operazioni complesse come la previsione di branch La GPU è adatta a operazioni semplici su grandi quantità di dati: una è una manodopera complessa e l'altra è un lavoro parallelo.
infatti La GPU può essere vista come una CPU dedicata , progettato per un singolo lavoro di istruzioni su grandi blocchi di dati, questi dati sono la stessa operazione.
Sapere che un blocco di elaborazione dati è più efficiente di un'elaborazione di dati, costo di esecuzione comando sarà notevolmente ridotto, poiché grandi blocchi di dati da elaborare, significa più transistor a lavorare in parallelo, ora la scheda grafica di punta è più di dieci miliardi transistori.
CPU, il suo scopo è quello di eseguire una singola istruzione più velocemente possibile su un singolo dato. Poiché richiede un'unica istruzione singoli dati, il numero di transistori necessari è molto meno.
I transistori attuali CPU tradizionali desktop sono un miliardo o meno, una differenza di più di dieci volte superiore e GPU, ma richiede un maggior numero di istruzioni, più complesso ALU (unità logica aritmetica), meglio ramo previsione, architettura migliore virtualizzazione , inferiore ritardo e simili.
Inoltre, come il nostro sistema operativo Windows, che è scritto per processori x86, ha bisogno di fare il processo di esecuzione del task, è sicuramente più efficiente sulla CPU, si vuole che il task di ciascun thread non sia lo stesso, fondamentalmente difficile da eseguire parallelamente La GPU non può giocare pienamente i suoi punti di forza.
Quindi, è possibile prevedere che in futuro, poiché la CPU rafforza ulteriormente la capacità di elaborare blocchi di dati, vedremo una convergenza tra le architetture CPU e GPU e, con l'avanzamento della tecnologia di produzione e la riduzione dei chip, le GPU possono anche intraprendere attività più complesse istruzioni.
Sebbene la divisione del lavoro tra CPU e GPU sia ancora molto diversa, l'intersezione tra i due sarà indubbiamente maggiore.
