CPU VS. GPU comprenant les principales différences
Alors que GPU a pris une scène centrale en super-calcul moderne, il est devenu largement utilisé pour accélérer les tâches de la réseautage au jeu et au cryptage à l'IA. Aujourd'hui, le CPU et le GPU sont considérés comme des facteurs essentiels pour une tâche informatique. C'est pourquoi les meilleurs combos CPU et GPU sont à l'origine des avancées dans les machines de jeu, des postes de travail professionnels, des PC de bureau plus petits et les dernières générations d'ordinateurs portables.
Dans cet article, nous jetons un œil à leurs principales différences.
Dans cet article, nous jetons un œil à leurs principales différences.
Qu'est-ce qu'un processeur?
Un processeur (unité centrale de traitement) est le composant de traitement de base de l'ordinateur. Il définit un appareil informatique mais fonctionne à côté d'autres matériels. La puce de traitement se trouve dans une prise spécifique sur la carte mère. Un CPU régulier est séparé de la mémoire car il ne peut pas stocker des informations. Il traite simplement toutes les informations à l'intérieur de la mémoire. Un processeur est construit en plaçant des centaines de millions de transistors microscopiques dans une seule puce.
L'avancement de la technologie CPU traite aujourd'hui de la réalisation de ces transistors plus petits et de l'amélioration de la vitesse du processeur. En fait, selon la loi de Moore, le nombre de transistors sur une puce double effectivement tous les deux ans. Les appareils modernes, tels que les téléphones mobiles et les tablettes, utilisent un système spécial sur Chip (SOC) qui emballe le CPU avec des graphiques et des composants mémoire. Par conséquent, ils peuvent faire plus que les fonctions standard d'un CPU.
Qu'est-ce qu'un GPU?
Un GPU (Graphics Processing Unit) est un CPU spécialisé conçu pour manipuler la mémoire et accélérer les performances d'un ordinateur pour plusieurs tâches. Il a un nombre beaucoup plus élevé d'alus que le processeur. Ainsi, décomposer des problèmes complexes en milliers de tâches distinctes et les résoudre simultanément. Quant à l'architecture, la mémoire interne d'un GPU est une connexion point à point, tout en accélérant le débit de mémoire et la quantité de données qu'il peut traiter.
Un GPU utilise des milliers de cœurs avec des ensembles d'instructions optimisés pour les calculs à virgule flottante et arithmétique. Cela rend un GPU beaucoup plus rapide avec l'algèbre linéaire et des travaux similaires nécessitant un degré de parallélisme plus élevé. Par conséquent, les GPU sont considérés comme le composant central responsable des graphiques. Le rendu des formes, des textures et de l'éclairage doit être achevé en même temps pour faire passer les images à travers l'affichage.
GPU VS. CPU: un regard sur leurs différences
Comme vous devez l'avoir remarqué par la discussion ci-dessus, il y a une différence considérable entre les deux composantes et comment elles fonctionnent. Prenons leurs différences en détail afin qu'il soit facile pour vous de décider si vous en avez besoin pour votre configuration ou non.
Pouvoir
Bien qu'un GPU ait plus de cœurs qu'un processeur, ils sont moins puissants à la vitesse de l'horloge. Normalement, la vitesse d'horloge d'un GPU varie de 500 à 800 MHz avec des noyaux plus denses sur une seule puce. Inversement, les processeurs aujourd'hui peuvent aller aussi vite que 3.5 à 4 GHz. Les GPU sont également moins polyvalents car ils ont des ensembles d'instructions limités. Vous pouvez aller avec 24 à 48 cœurs de processeurs superfas. De cette façon, le nombre de cœurs de GPU et le parallélisme massif qu'ils apportent à la table peuvent compenser les noyaux moins puissants, moins polyvalents et moins intelligents.
Mémoire
Le GPU RAM est une mémoire dédiée. C'est une interface beaucoup plus large avec des chemins courts et une connexion P2P. C'est pourquoi il exécute une vitesse d'horloge beaucoup plus élevée qu'un mémoire CPU. La mémoire du GPU peut livrer jusqu'à plusieurs centaines de Go par seconde au GPU. Le RAM du CPU est une mémoire système. Il est principalement 2 DIMM à l'échelle et a un bus multi-DROP. Par conséquent, il a besoin de plus d'énergie pour conduire même lorsqu'il fonctionne à des vitesses d'horloge inférieures. La mémoire du processeur offre au milieu des dizaines de GB par seconde. Cependant, plusieurs derniers CPU utilisent des interfaces plus larges pour fournir jusqu'à 100 Go de données par seconde. Quant à la conception interne, ces deux types de mémoire sont très similaires.
Ensembles d'instructions
Un GPU peut fonctionner avec un ensemble d'instructions beaucoup plus grand et complexe. CPU, en revanche, a un ensemble d'instructions limité. Bien que de nombreux fabricants de chipset CPU essaient maintenant d'intégrer des ensembles d'instructions de plus en plus complexes dans leurs architectures de CPU, la technologie n'est pas encore là. Cela a plusieurs inconvénients. Par exemple, un processeur doit tourner à travers des milliers de cycles d'horloge lorsque vous travaillez avec des instructions complexes. Intel a récemment intégré un parallélisme au niveau de l'instruction à ses nouvelles puces pour lisser le processus. Cependant, cela entrave les performances globales du processeur.
Temps de commutateur de contexte
Le temps de commutation de contexte ou la latence du commutateur de contexte, en termes simples, est le temps qu'il faut pour qu'une unité de traitement exécute un processus. Un processeur est relativement lent lorsqu'il s'agit de basculer entre plusieurs threads. La raison en est, elle doit stocker des informations dans les registres. Restaurer ces informations en cas de besoin, rincer le cache et effectuer d'autres opérations de nettoyage en même temps qui consomment une grande partie de ses ressources. Alors que les puces de traitement modernes tentent de surmonter ce problème en utilisant des segments d'état de tâche, la commutation de contexte reste lente. Cependant, il n'y a pas de changement de contexte inter-warp dans GPU, du moins au sens traditionnel du mot. Ils exécutent généralement une seule tâche à la fois.
Limitations matérielles
La loi de Moore, l'idée que le nombre de transistors par pouce d'une puce en silicium double tous les deux ans approche de sa fin. Après tout, vous ne pouvez pas continuer à ajouter des transistors sur un morceau de silicium. Il y a une limite matérielle qui est impossible à traverser en raison des lois simples de la physique. Cette limitation matérielle est un obstacle majeur pour les fabricants de processeurs. Bien sûr, ils essaient maintenant de le surmonter à l'aide de l'informatique distribuée, des ordinateurs quantiques et des remplaçants en silicium. Cependant, comment ça se passe, c'est la supposition. Un GPU, en revanche, n'a pas de telles limites. En fait, la loi de Huang, contrairement à la loi de Moore, prédit que la performance des GPU sera plus que doubler tous les deux ans. Selon Jensen Huang, PDG de Nvidia, «L'innovation n'est plus une question de chips,. Il s'agit de toute la pile."
Limitations de l'API
Les GPU ont également des API graphiques très limitées. En outre, ils sont difficiles à déboguer, ce qui limite davantage leurs demandes. Les deux API graphiques les plus populaires, CUDA et OpenCL, sont notoires à cet égard. Alors qu'OpenCl est open-source, il ne fonctionne que bien avec le matériel AMD et est très lent sur Nvidia. D'un autre côté, Cuda est optimisée en usine pour Nvidia. Pourtant, il vous enferme dans leur écosystème, rendant un changement impossible à l'avenir. En comparaison, il n'y a pas une telle limitation de l'API aux CPU de différents fabricants. Les API de données fonctionnent parfaitement avec le CPU, sans jamais entraver votre progression de travail.
CPU VS. Différences GPU en bref
| CPU | GPU |
|---|---|
| Unité de traitement centrale de l'ordinateur | Unité de traitement graphique de l'ordinateur |
| Comprend plusieurs cœurs | Comprend des milliers de cœurs |
| Composant de latence faible | Composant à haut débit |
| Excellent pour le traitement en série | Excellent pour le traitement parallèle |
| A sa propre cache | Pas de cache |
| Limitations matérielles, pas de limitations API | Limitations de l'API, pas de limitations matérielles |
| Moins de cœurs, plus de vitesse d'horloge | Plus de cœurs, moins de vitesse d'horloge |
Conclusion
Le processeur et le GPU servent dans différents domaines de traitement informatique. Les deux ont des sphères d'excellence différentes, ainsi que des limites. Connaître chaque composant vous aide à mieux optimiser votre matériel pour le projet sur lequel vous souhaitez travailler. D'ailleurs, cela peut vous aider à éviter le goulot d'étranglement redouté du CPU GPU. Nous espérons que les informations fournies dans cet article serviront de guide à l'avenir. Linuxhint est une ressource en ligne pour tout ce qui concerne les ordinateurs et Linux en particulier. Assurez-vous de vérifier les articles connexes pour plus d'informations. Merci pour la lecture!
Questions fréquemment posées (FAQ)
Le processeur est-il meilleur ou GPU?
La réponse à cette question dépend des applications que vous souhaitez exécuter sur votre système. Si vous faites beaucoup de rendu vidéo, de jeux et d'autres travaux à forte intensité de graphiques, investir dans un meilleur GPU sera la bonne décision. Cependant, obtenez un meilleur CPU si vous n'utilisez votre ordinateur que pour un travail de bureau de routine, une navigation sur Internet et un streaming vidéo. Vous n'aurez peut-être pas besoin d'un GPU du tout.
GPU VS. CPU: ce qui compte le plus pour le jeu?
Eh bien, cela dépend du type de jeux auxquels vous jouez. Si vous êtes dans des jeux au rythme rapide comme les tireurs à la première personne, tels que COD, Overwatch ou des jeux vidéo de stratégie en temps réel comme l'âge des empires et des lames du shogun, ou des MMORPG comme Elder Scrolls et World of Warcraft, alors Nous vous suggérons d'abord de mettre à niveau votre CPU. Cependant, obtenez un meilleur GPU si vous aimez les jeux vidéo en ligne en monde ouvert, tels que GTA 5, Witcher 3 ou Red Dead Redemption 2 avec des environnements très définis et immersifs.
Quel est le meilleur GPU CPU?
Cela dépend de votre application et utilise. Nous avons parlé en détail des meilleurs combos GPU CPU dans notre article. Vous pouvez le trouver dans notre section «Linux Hint Posts» dans le coin supérieur gauche de cette page.
Références utilisées dans cet article
1. Qu'est-ce que l'informatique GPU