Diferenças -chave entre a GPU e a computação da CPU

CPUs (unidades de processamento central) e GPUs (unidades de processamento gráfico) são processadores, mas são projetados para diferentes tipos de cargas de trabalho. Aqui está um colapso das principais diferenças:

1. Arquitetura e paralelismo:

* CPU (unidade de processamento central): Projetado com alguns núcleos poderosos otimizados para processamento em série. Cada núcleo pode lidar com uma ampla gama de instruções e executar tarefas complexas sequencialmente. Pense nisso como alguns chefs altamente qualificados que podem lidar com qualquer receita jogada contra eles, uma de cada vez, com muita eficiência.
* GPU (unidade de processamento gráfico): Projetado com milhares de núcleos menores e menos poderosos otimizados para processamento paralelo. As GPUs podem executar a mesma operação em vários pontos de dados simultaneamente. Pense nisso como uma cozinha enorme com milhares de cozinheiros especializados em uma única tarefa (por exemplo, cortando legumes). Eles podem processar uma enorme quantidade de entrada ao mesmo tempo.

2. Complexidade e instrução central:

* CPU: Núcleos complexos com um conjunto de instruções amplo e versátil (CISC - Computação de conjunto de instruções complexo). Pode lidar com uma ampla gama de tarefas, incluindo funções do sistema operacional, controle de programas e cálculos de uso geral.
* gpu: Núcleos mais simples com um conjunto de instruções mais limitado (SIMD - Instruções únicas, vários dados) otimizados para tipos específicos de operações, particularmente aqueles envolvidos na renderização gráfica e na computação paralela.

3. Hierarquia de memória:

* CPU: Hierarquia complexa de memória com grandes caches projetados para minimizar a latência da memória e melhorar o desempenho para tarefas seqüenciais. A latência da memória é o atraso entre quando a CPU solicita dados e quando ele realmente os recebe.
* gpu: Hierarquia de memória mais simples com caches menores e largura de banda de memória mais alta otimizada para processamento de dados paralelos. A largura de banda da memória é a taxa na qual os dados podem ser lidos ou gravados na memória.

4. Aplicações:

* CPU: Computação de uso geral, gerenciamento de sistemas operacionais, aplicativos em execução, manuseio de entrada do usuário e todas as diversas tarefas que um computador executa.
* gpu: Originalmente projetado para renderização gráfica (exibindo imagens, vídeos e gráficos 3D). Agora também amplamente usado para:
* Computação científica: Simulações, análise de dados, aprendizado de máquina.
* Aprendizagem profunda: Treinamento e inferência de redes neurais.
* criptografia: Cracking de senha, cálculos de blockchain.
* Processamento multimídia: Codificação/decodificação de vídeo, processamento de imagens.

Impacto na eficiência do desempenho em várias tarefas de computação:

As diferenças arquitetônicas entre as CPUs e as GPUs afetam significativamente sua eficiência de desempenho em diferentes tarefas de computação:

| Categoria de tarefa | Eficiência da CPU | Eficiência da GPU | Explicação |
| ---------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| tarefas em série | Alto | Baixo | O CPUS se destaca em tarefas que requerem execução seqüencial e lógica de ramificação complexa. As GPUs não são otimizadas para isso. |
| tarefas paralelas | Baixo (a menos que a multi-threading seja usada efetivamente) | Alto | As GPUs brilham quando a mesma operação precisa ser executada em um grande conjunto de dados simultaneamente. As CPUs são limitadas pelo número de núcleos. |
| Tarefas de uso geral | Alto | Moderado/baixo (depende da tarefa) | As CPUs são projetadas para lidar com uma ampla gama de tarefas com eficiência. As GPUs podem ser usadas para tarefas de uso geral, mas geralmente requerem programação especializada e podem não ser tão eficientes. |
| renderização gráfica | Moderado/baixo | Muito alto | As GPUs são projetadas especificamente para renderização gráfica e podem executar essas tarefas muito mais rápidas que as CPUs. |
| Aprendizagem profunda | Moderado | Muito alto (especialmente treinamento) | Os algoritmos de aprendizado profundo envolvem muitas multiplicações de matriz e outras operações paralelas que são adequadas para as GPUs. |
| Análise de dados | Moderado | Alto (para algoritmos específicos como FFT) | As GPUs podem acelerar tarefas de análise de dados que envolvem operações paralelizáveis. |
| Tarefas em tempo real | Alta (devido à baixa latência) | Moderado (a latência pode ser um problema) | As CPUs geralmente têm menor latência, tornando-as melhores para tarefas em tempo real que exigem respostas rápidas. |

em resumo:

* Escolha uma CPU para:
* Computação de uso geral
* Tarefas que exigem lógica e ramificação complexas
* Tarefas que não podem ser facilmente paralelas
* Tarefas onde a baixa latência é crítica
* Escolha uma GPU para:
* Renderização gráfica
* Tarefas que podem ser facilmente paralelizadas e envolver um grande número de operações idênticas
* Aprendizado profundo e aprendizado de máquina
* Simulações científicas
* Tarefas de análise de dados que podem ser paralelas.

Computação heterogênea:

A computação moderna geralmente aproveita as CPUs e as GPUs em um modelo de computação heterogênea. A CPU lida com tarefas de uso geral e orquestra o aplicativo geral, enquanto a GPU é usada para acelerar partes computacionalmente intensivas e paralelizáveis ​​da carga de trabalho. Essa abordagem fornece o melhor desempenho e eficiência gerais. Por exemplo, o treinamento de um modelo de aprendizado de máquina normalmente usa uma GPU, mas o carregamento e o pré-processamento dos dados podem ser gerenciados pela CPU.