В чем разница между CPU и GPU и как их эффективно использовать

Сходства CPU и GPU Центральные (CPU) и графические (GPU) процессоры — это аппаратные блоки, при помощи которых компьютер или сервер проводят вычисления. Оба устройства могут использоваться как для разных задач, так и в тандеме. CPU и GPU отличаются архитектурно, но при этом обладают схожими компонентами. Общие элементы: ядра, память, тактовая частота Ядра. Отвечают за логику выполнения задач и проводят вычисления. Память. У CPU представлена только кэшем. А у GPU обязательно есть видеопамять (VRAM) и может быть кэш. Тактовая частота. Вкупе с прочими параметрами ускоряет обработку запросов. Что такое CPU Central Processing Unit — центральный процессор (ЦП) или же центральное процессорное устройство (ЦПУ). Это ключевой элемент системы, который отвечает за выполнение задач. Такой аппаратный мозг есть у компьютера, сервера, смартфона и многих других вычислительных устройств. Как работает центральный процессор CPU последовательно выполняет задачи, при необходимости переключаясь с одной на другую. При этом он учитывает множество программных условий и умеет обрабатывать самые разные данные. Это делает CPU универсальным дирижером всех процессов в компьютерной системе. Что такое GPU Изначально Graphics Processing Unit — он же графический процессор или просто GPU — только управлял видеопамятью и выводил картинку на экран устройства. А потому применялся в прямо связанных с этим задачах: 3D-рендеринге, видеомонтаже, игровой индустрии. Однако потребности в эффективной обработке больших данных и тенденции в развитии искусственного интеллекта подтолкнули профессиональные GPU к расширению полномочий. Как работает GPU Он не претендует на главную роль в IT-системы. Зато эффективен в графических задачах и параллельных вычислениях — многопоточных операциях с большим набором данных. За счет этого GPU заслужил доверие для применения в машинном обучении, запуске AI и обработке Big Data. Архитектура CPU и GPU Здесь кроется ключевая ризница между процессорами. Хотя они используют некоторые схожи элементы и могут пересекаться в задачах, их подход существенно отличается. Последовательные вычисления CPU При аренде облачного или физического выделенного сервера можно выбрать от пары штук до нескольких десятков ядер СPU. Каждое их них обладает высокой производительностью. И чем больше ядер, тем больше процессов CPU будет выполнять параллельно. На долю центрального процессора приходится выполнение и распределение всех задач и сопутствующих им вычислений. Например, команды к операционной системе, программному обеспечению, базам данных, выполнение операций и множество других. В рамках количества ядер часть процессов CPU может обрабатывать параллельно, но в целом выполняет задачи последовательно. Параллельные вычисления GPU Ядра графических процессоров менее мощные, чем у CPU. Зато их счет может идти на тысячи и десятки тысяч. Такая архитектура делает GPU максимально совместимым решением для задач с колоссальным потоком данных. Например, для большой языковой модели ядра GPU обеспечивают параллельные вычисления сразу в двух этапах: при ее обучении по множеству источников; и обработке пользовательских запросов уже после запуска нейросети. Профессиональные графические процессоры потребляют больше энергии, чем ЦП. Но при этом GPU демонстрируют прирост энергоэффективности в параллельных вычислениях, обеспечивая большую мощность на один ватт в сравнении с CPU. Обработка памяти Для ускорения операций с данными центральный процессор использует кэш. Это небольшой объем встроенной памяти, которая бывает четырех уровней: L1 — наиболее быстрый, а L4 — самый медленный. А профессиональные GPU обладают высокой пропускной способностью за счет использования видеопамяти (VRAM). При этом у них также может быть кэш. Для каких задач подходит CPU ЦП решает множество задач и управляет различными компонентами сервера или компьютера. Вот распространенные примеры. Управление ОС и ПО CPU координирует работу операционных систем и приложений. Управляет памятью и распределяет ресурсы, выполняет системные задачи и обрабатывает пользовательские команды. Центральный процессор помогает программам определить и провести операции в правильной последовательности. Общие вычисления CPU выполняют большинство повседневных задач. Например, обрабатывают текстовые и другие данные, рассчитывают операции в таблицах и проводят операции со множеством другой информации. Серверные задачи ЦП управляет веб-серверами и операциями в БД. CPU играет важную роль в облачных технологиях: распределяет ресурсы между виртуальными машинами и обеспечивает их работу. Системы управления базами данных Центральный процессор обеспечивает производительность СУБД, обрабатывает обращения к базам данных и помогает оперативно работать с индексами. Игровая логика CPU отвечает за поведение персонажей, расчет условий и событий, обработку действий пользователя и множество других операций. Где используется GPU От классики до AI-трендов. Теперь пройдемся по сферам применения GPU. Графика Создание фотореалистичных 3D-моделей и анимаций, обработка изображений, конвертация видео, наложение эффектов — все это задачи для GPU. Машинное обучение Прежде чем AI-модель начнет составлять прогнозы, писать тексты и решать другие задачи, ее необходимо обучить на больших объемах данных. И за счет параллельных вычислений GPU существенно повышает эффективность скармливания нейронке коллекций и библиотек. Искусственный интеллект Обработка множества пользовательских запросов для готовой ИИ-модели также будет проходить увереннее на тысячах ядер GPU. Голосовые помощники, рекомендательные сервисы, компьютерное зрение в камерах и автопилотах, LLM и другие формы применения искусственного интеллекта — всё это зоны для использования профессиональных графических процессоров. Big Data Изучение ценных данных в больших объемах помогает компаниям принимать взвешенные решения и улучшать свои продукты. И GPU можно эффективно использовать для аналитики серверных логов с ежедневным обновлением, множества пользовательских запросов, активности в приложениях и социальных сетях с учетом различных показателей. Наука, строительство и другие отрасли GPU применяются в самых разных сферах для проведения экспериментов, сложных математических расчетов, исследований и прогнозирования. Графические процессоры помогают обрабатывать большие потоки данных, например в астрофизике и биоинформатике. А еще параллельные вычисления эффективно используются в сложных уравнениях со множеством точек данных. Сравнение CPU и GPU Для наглядности сравним оба процессора по ключевым характеристикам. Параметр CPU GPU Применение • Последовательные вычисления • Параллельные вычисления Задачи • Управление ОС, ПО, СУБД и другими приложениями • Графические задачи • AI и ML • Big Data Ядра • От нескольких штук до нескольких десятков • Мощнее и функциональнее, чем у GPU • От нескольких сотен до десятков тысяч • Слабее, чем у CPU Память • Внутренняя память • Видеопамять (VRAM) c высокой пропускной способностью о • Кэш — опционально Эффективность • Универсальность • Минимальная задержка в последовательных задачах • Профильные задачи • Высокая производительность при параллельных вычислениях Совместное использование CPU и GPU Оба процессора — это дополняющие друг друга компоненты, каждый из которых обладает сильными сторонами. И вот как они работают вместе. Распределение задач между CPU и GPU Центральный процессор берет на себя роль капитана корабля и задает курс. CPU отвечает за принятие решений, алгоритм действий и общие команды системы. Но графические задачи и сложные вычисления он делегирует GPU. Гибридные вычисления При этом оба процессора могут работать и в плотной связке. Например, в видеоиграх CPU возьмет на себя поведение персонажей, расчет событий и логику, квесты и другие элементы. А вот всем, что связано с визуальной частью, займется GPU. Серверы с CPU и GPU: что выбрать Подведем итог и расскажем о подходящих инфраструктурных решениях. CPU для стандартных задач Для интернет-магазина, приложения, небольшого телеграм-бота и других ресурсов исходя из технических требований можно рассмотреть стандартное облако и физические серверы. Работаете с чувствительными данными — выбирайте подходящий вариант в защищенном контуре и проходите аттестацию СЗИ. GPU для AI, обработки данных и других задач Для работы с графикой и Big Data, машинного обучения и запуска готового ИИ выбирайте машины с GPU. Облачный сервер с GPU обеспечивает высокую гибкость с возможностью в любой момент менять параметры конфигурации. Выделенный сервер с GPU предоставляет полный контроль над ресурсами и максимальную производительность для любых вычислений. Гибридный сценарий: используйте гибкость облака с GPU для обучения моделей, а Bare metal с графическим процессором — для работы уже образованного AI. S3-хранилище — экономичный сервис для хранения больших объемов неструктурированных данных. Эффективен в связке со стандартными и GPU-серверами. ]]>