Когда речь заходит о ключевых компонентах современных компьютеров, центральный процессор (CPU) и графический процессор (GPU) — два очень важных аспекта. Оба они играют неотъемлемую роль в работе компьютера, но их функции и оптимизация существенно различаются, что позволяет решать различные задачи и использовать их в различных приложениях.

Что такое CPU (центральный процессор)?

Мозг компьютера

Процессор обычно называют «мозгом компьютера». Он выполняет большинство задач по обработке данных в системе и может исполнять инструкции как аппаратного, так и программного обеспечения, обеспечивая бесперебойную работу операционной системы, приложений и команд пользователя. Процессоры имеют относительно небольшое количество мощных ядер, обычно от 2 до 16 в процессорах потребительского класса. Однако есть и такие, которые не соответствуют этой тенденции, например Threadripper от AMD и серверные процессоры высокого класса.

В центральном процессоре ядра обычно работают на высоких скоростях, которые могут превышать 3 ГГц. Процессоры отлично справляются с последовательной обработкой данных и отличаются универсальностью, что делает их пригодными для решения широкого спектра вычислительных задач общего назначения. Даже в наши дни многие задачи ИИ по-прежнему возлагаются на центральный процессор, поскольку CPU невероятно быстры для обработки данных общего назначения. Единственным недостатком является то, что они имеют ограниченное количество ядер и, как правило, могут обрабатывать лишь небольшой объем информации за цикл, просто эти циклы невероятно часты.

Что такое GPU (графический процессор)?

Тысячи маленьких ядер

В отличие от них, графические процессоры специализируются на рендеринге изображений, видео и анимации, что делает их невероятно важными для игр, видеомонтажа и научных вычислений. Графические процессоры могут похвастаться большим количеством небольших, менее мощных ядер, а современные GPU могут иметь тысячи таких ядер. Например, RTX 4090 от Nvidia имеет 16,384 ядра CUDA. Именно поэтому вы можете увидеть, что процессор имеет еще и интегрированную графику, а не выполняет графику непосредственно на CPU, поскольку просчитать графику непосредственно на CPU практически невозможно. Это не значит, что вы не можете этого сделать, но на самом деле не стоит.

При этом каждое ядро в GPU работает на более низкой тактовой частоте по сравнению с CPU, а огромное количество ядер позволяет GPU выполнять множество операций одновременно. Эта возможность параллельной обработки делает GPU особенно эффективными для задач, которые можно разделить на более мелкие, параллельные операции, такие как рендеринг графики или выполнение сложных вычислений в машинном обучении и моделировании. Как правило, это матричные вычисления и т.п., которые представляют собой сложные математические уравнения, но в конечном итоге легко выполнимы для компьютера в отдельности.

Именно поэтому рабочие нагрузки ИИ часто работают на GPU, а не на CPU или NPU, ведь высокопроизводительный GPU может выполнять тысячи параллельных операций одновременно. Именно поэтому GPU невероятно ценны в приложениях ИИ, и именно поэтому компании покупают их так много, как только могут достать в данный момент.

В чем разница между CPU и GPU?

Это больше, чем просто ядра

Когда мы говорим о различиях между CPU и GPU, мы имеем в виду не только ядра, даже если это самое большое различие. На самом деле эти архитектурные различия распространяются и на использование памяти.

В CPU обычно есть доступ к большому объему высокоскоростной кэш-памяти, которая уменьшает задержки и ускоряет обработку. Именно здесь вы слышали о таких вещах, как кэш-память L1 и кэш-память L2. GPU, с другой стороны, используют высокоскоростную видеопамять (VRAM), оптимизированную для управления значительными объемами данных, необходимых для визуального рендеринга.

Это различие в управлении памятью наглядно иллюстрирует разницу между двумя видами использования: CPU решают широкий спектр задач, в то время как GPU настраиваются на конкретные, распараллеливаемые рабочие нагрузки. Это не значит, что у GPU нет кэшей L1 и L2, они есть, но эти кэши в CPU физически расположены ближе друг к другу, чем в GPU, поэтому кэш CPU имеет меньшую задержку, а доступ к нему обычно быстрее.

Кроме того, энергопотребление этих компонентов также сильно различается. Как правило, CPU потребляют меньше энергии, чем high-end GPU (если только это не Intel Core i9-14900KS), которые могут потреблять значительное количество энергии при больших нагрузках, например, во время интенсивных игр или сеансов рендеринга. Несмотря на это, оба компонента крайне важны. Процессоры выступают в качестве универсального центра вычислений, а графические процессоры — это специализированные мощности для параллельной обработки данных.

Нужны ли вам процессор и графический процессор?

Да, но все сложно

В вашем ПК вам понадобятся и CPU, и GPU, но GPU не обязательно должен быть отдельной картой, которую вы вставляете в слот PCI. Ваш процессор может иметь встроенный GPU, который может обрабатывать базовую (а иногда и более интенсивную) графику. В этом случае вам нужен только процессор, но это потому, что GPU уже находится внутри вашего процессора. Большинство офисных ПК потребительского класса не имеют выделенного GPU, а полагаются на интегрированную графику Intel или AMD.

Более того, почти все игровые ноутбуки полагаются на интегрированную графику процессоров, на которых они работают. Графический процессор нужен для выполнения даже самых простых графических операций в Windows, но «графическим процессором» может быть все, что работает с графикой.

В связи с этим возникает вопрос, нужен ли вам выделенный GPU? Ответ на этот вопрос зависит от того, что вы планируете делать на своем компьютере. Если вы геймер, которому нужны высокие частоты обновления и настройки графики в больших разрешениях, то вам понадобится один из лучших графических процессоров. Если же вы казуальный геймер, то вопрос остается немного туманным. В наше время можно обойтись и интегрированной графикой, поэтому мы рекомендуем проверить, как рассматриваемое вами оборудование справляется с играми, в которые вы хотите играть.

Простыми словами

Представьте, что CPU — это менеджер, который управляет офисом и решает разные задачи, такие как ответ на звонки, отправка писем и организация встреч. Он делает это эффективно, но последовательно, одну задачу за раз.

GPU — это команда из множества работников, которые выполняют одну и ту же задачу одновременно, например, рассылку тысяч писем. Каждый работник (ядро) может делать это не так быстро, как менеджер, но вместе они делают это намного быстрее.

Таким образом, CPU лучше подходит для задач, требующих разнообразных и сложных вычислений, а GPU — для массовых параллельных вычислений, особенно в области графики и обработки больших объемов данных.

Источник