GPU와 CPU의 차이점


11

나는 CPU가 무엇인지 안다. 속도는 GigaHertz (현재)로 측정됩니다.

그러나 GPU에 대해 많이 듣고 GPU를 인수하고 CPU를 허용하지 않고 GPU를 사용하도록 허용합니다 .GPU 기반 렌더링 등

어쨌든이 GPU는 무엇입니까? 어떻게 액세스하여 유리하게 활용할 수 있습니까? 여기서 무엇을 놓치고 있습니까?


2
Err ... 그것은 CPU에 대한 좋은 정의가 아닙니다. ;)
Mateen Ulhaq

답변:


16

GPU는 그래픽 처리 장치입니다. 비디오 카드의 CPU입니다.

전통적으로 CPU는 비디오 카드 제조업체가 디스플레이 어댑터에 GPU를 포함시키기 시작할 때까지 모든 그래픽 처리를 수행했습니다. GPU는 구형 FPU (CPU보다 빠른 고급 수학 루틴을 수행하는 데 사용되는 부동 소수점 단위)와 유사한 전용 하드웨어로 일반적인 그래픽 루틴을 매우 빠르게 수행 할 수있었습니다. (실제로 GPU는 FPU의 기능이 결국 CPU에 직접 통합 된 것처럼 별도의 보드를 요구하지 않고 그래픽 카드를 그래픽 카드에 통합하기 위해 비디오 카드 제조업체에서 이동하게되었습니다.)

결국 GPU는 CPU를 능가하여 그래픽 프로세서가 실제로 더 많은 트랜지스터를 갖고 더 빠르게 (더 뜨겁게) 실행되는 등의 작업을 수행했습니다. 그래픽 카드 제조업체는 GPU가 종종 유휴 상태에있는 매우 강력한 하드웨어임을 인식했습니다 (예 : 인터넷 검색, 문서 편집 등). 따라서 X1300부터 ATI의 카드에는 AVIVO가 포함되어 있습니다 . 사용자는 느린 CPU에서 비디오 카드 프로세서 대신 비디오 변환 소프트웨어를 실행해야합니다. 엔비디아는 기본적으로 최초의 진정한 GPGPUCUDA로 응답했다. 이것은 기본적으로 비디오 카드의 GPU를 그래픽이나 비디오 관련 목적뿐만 아니라 어떤 목적으로도 사용할 수있는 범용 보조 프로세서로 사용하는 방법이다.

GPU는 부동 소수점 산술, 행렬 산술 등과 같은 고급 계산을 수행하도록 고도로 최적화되어 있기 때문에 비디오 변환, 사후 처리 및 BOINC 또는 Folding @ Home 과 같은 작업을 수행하는 것 보다 훨씬 더 나은 기능을 수행 할 수 있습니다 CPU 만

최신 컴퓨터는 슈퍼 CPU 역할을 할 수있는 멀티 코어 CPU 및 멀티 GPU 비디오 카드를 갖춘 강력한 발전소가 될 수 있습니다. 오늘날 컴퓨터의 처리 능력은 정말 대단합니다. 더 좋은 점은 제조업체가 칩의 전력 효율을 높여서 실제로 강력하지만 필요하지 않을 때 전력을 적게 소비하고 가능한 한 적은 열을 생성 할 수 있기 때문에 두 가지 이점을 모두 누릴 수 있다는 것입니다.


단지 의견이지만 BOINC 및 Folding @ Home의 경우 CPU와 GPU 작업은 크게 다릅니다. 대부분의 작업은 GPU에서 시뮬레이션하기 어려운 복잡한 분자 역학을 포함하기 때문에 실제로 CPU에서 더 좋습니다 . 마찬가지로 GPU의 엄청난 병렬 처리를 통해 이점을 얻을 수있는 작업이 있습니다. 이로 인해 GPU가 CPU보다 높은 속도로 작업을 완료하는 경향이 있지만 CPU 에서만 실행할 수있는 작업 (긴 비행 시뮬레이션 등) 이 많다는 사실을 숨 깁니다 . 그러나 이러한 작업이 GPU에 더 적합하다는 것은 잘못된 것입니다.

13

GPU는 그래픽 처리 장치입니다. 기본적으로 비디오 카드의 CPU입니다 (CPU는 컴퓨터의 중앙 처리 장치, "두뇌"또는 프로세서입니다). 요즘 비디오 카드는 너무 복잡하여 기본적으로 자체 메모리, 버스 및 프로세서가 장착 된 컴퓨터입니다.

GPU는 역사적으로 비교적 특수한 용도로 특정 유형의 데이터 프리미티브 (정점, 픽셀 등)에서 개별 그래픽 작업을 수행 할 때 최대 전력을 위해 설계되었습니다. 그러나 Intel, nVidia 및 ATI와 같은 회사는보다 일반적인 GPU 구성 요소를 사용하여 소프트웨어 개발자가 비디오 카드에서 사용할 수있는 추가 처리 성능을 활용하여 그래픽 이외의 작업을 수행하기가 훨씬 쉬워졌습니다. CUDA 및 기타 특수 GPU 언어와 결합 된 이 새로운 칩은 많은 가능성을 열어줍니다.

GPGPU 는 범용 GPU 컴퓨팅을위한 일종의 본사입니다. 프로그래머가 아닌 사용자로서, "GPU 로의 오프로드"전체는 실제로 이런 방식으로 설계된 소프트웨어를 사용하지 않는 상황 (최종 사용자가 많지 않음)을 제외하고는이 시점에서 실제로 관심이 없습니다. 소프트웨어는 현재 존재합니다).


4

CPU는 중앙 처리 장치 (아마도 인텔 또는 AMD 프로세서)입니다.

GPU는 그래픽 카드의 그래픽 처리 장치입니다. 만나다:

http://en.wikipedia.org/wiki/Graphics_processing_unit

그것들은 프로그래밍하기는 어렵지만 대규모 병렬 처리의 이점이 있으므로 CPU보다 훨씬 빠르게 일부 작업을 처리 할 수 ​​있습니다.

엔비디아의 CUDA와 같은 새로운 이니셔티브는 프로그래밍을보다 쉽게 ​​만들어이 잠재력을 발휘하기를 희망합니다. 만나다:

http://en.wikipedia.org/wiki/CUDA


0

GPU는 그래픽 처리 전용 CPU입니다. CPU는 거의 모든 것을 처리 할 수 ​​있지만 GPU는 3D 이미지 계산에 맞춰져 있습니다. 병렬 처리에 매우 뛰어 나기 때문에 사람들이 GPU를 활용하기 시작합니다. 서로 더 나은 성능을 위해 그래픽 카드를 통해 서로를 실행할 수 있습니다.

또한 일반적으로 사용되지 않으므로 전원을 사용하면 실제로 상처를 입을 수 없습니다.

당사 사이트를 사용함과 동시에 당사의 쿠키 정책개인정보 보호정책을 읽고 이해하였음을 인정하는 것으로 간주합니다.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.