Differenza Tra CPU E GPU

2024 Autore: Mildred Bawerman | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-16 08:39

CPU vs GPU

CPU, acronimo di Central Processing Unit, è il cervello di un sistema informatico che esegue i "calcoli" dati come istruzioni attraverso un programma per computer. Pertanto, avere una CPU ha senso solo quando si dispone di un sistema informatico "programmabile" (in modo che possa eseguire istruzioni) e dobbiamo notare che la CPU è l'unità di elaborazione "Centrale", l'unità che controlla le altre unità / parti di un sistema informatico. Nel contesto odierno, una CPU si trova tipicamente in un singolo chip di silicio noto anche come microprocessore. D'altra parte, GPU, l'acronimo di Graphics Processing Unit, è progettata per scaricare le attività di elaborazione grafica ad alta intensità di calcolo dalla CPU. L'obiettivo finale di tali attività è proiettare la grafica su un'unità di visualizzazione come un monitor. Dato che tali compiti sono ben noti e specifici,non hanno essenzialmente bisogno di essere programmati e, inoltre, tali attività sono intrinsecamente parallele a causa della natura delle unità di visualizzazione. Ancora una volta, nel contesto attuale, mentre le GPU meno capaci si trovano tipicamente nello stesso chip di silicio in cui si trova la CPU (questa configurazione è nota come GPU integrata), altre, le GPU più capaci e potenti si trovano nel proprio chip di silicio, tipicamente su un PCB separato (circuito stampato).

Cos'è la CPU?

Il termine CPU è utilizzato nei sistemi informatici da più di cinque decenni ed era l'unica unità di elaborazione nei primi computer fino a quando non furono introdotte "altre" unità di elaborazione (come le GPU) per completare la sua potenza di elaborazione. I due componenti principali di una CPU sono la sua unità logica aritmetica (nota anche come ALU) e l'unità di controllo (nota anche come CU). L'ALU di una CPU è responsabile delle operazioni aritmetiche e logiche del sistema informatico e la CU è responsabile del recupero del programma di istruzioni dalla memoria, della decodificazione e dell'istruzione di altre unità come ALU per eseguire le istruzioni. Pertanto, l'unità di controllo della CPU è responsabile di portare la gloria per la CPU ad essere l'unità di elaborazione "centrale". La CU per recuperare le istruzioni dalla memoria, le istruzioni devono essere archiviate come programmi in memoria e, quindi,tale sistema di istruzione è anche noto come "programmi memorizzati". Sarebbe chiaro che la CU non eseguirà le istruzioni, ma faciliterà le stesse comunicando con le unità giuste come l'ALU.

Cos'è GPU (aka VPU)?

Il termine GPU (Graphics Processing Unit) è stato introdotto alla fine degli anni novanta da NVIDIA, un'azienda produttrice di GPU, che ha affermato di aver commercializzato la prima GPU al mondo (GeForce256) nel 1999. Secondo Wikipedia, ai tempi di GeForce256, NVIDIA definiva GPU come quanto segue: "un processore a chip singolo con trasformatore integrato, illuminazione, configurazione / ritaglio dei triangoli e motori di rendering in grado di elaborare un minimo di 10 milioni di poligoni al secondo". Un paio di anni dopo, la rivale di NVIDIA ATI Graphics, un'altra società simile, ha rilasciato un processore simile (Radeon300) con il termine VPU per Visual Processing Unit. Tuttavia, poiché è chiaro che il termine GPU è diventato più popolare del termine VPU.

Oggi le GPU sono distribuite ovunque, ad esempio in sistemi embedded, telefoni cellulari, personal computer, laptop e console di gioco. Le GPU moderne sono estremamente potenti nella manipolazione della grafica e sono programmabili in modo da poter essere adattate a diverse situazioni e applicazioni. Tuttavia, anche adesso, le GPU tipiche sono programmate in fabbrica tramite i cosiddetti firmware. In generale, le GPU sono più efficaci delle CPU per gli algoritmi in cui l'elaborazione di grandi blocchi di dati viene eseguita in parallelo. È previsto, poiché le GPU sono progettate per manipolare la grafica del computer, che è di natura estremamente parallela.

Esiste anche questo nuovo concetto noto come GPGPU (General Purpose Computing on GPU), per utilizzare le GPU per sfruttare il parallelismo dei dati disponibile in alcune applicazioni (come la bioinformatica) e, quindi, eseguire elaborazioni non grafiche in GPU. Tuttavia, non sono considerati in questo confronto.

Qual è la differenza tra CPU e GPU?

• Mentre il ragionamento alla base dell'implementazione di una CPU è quello di agire come il cervello di un sistema informatico, una GPU viene introdotta come unità di elaborazione complementare che gestisce l'elaborazione e l'elaborazione grafica ad alta intensità di calcolo richieste dal compito di proiettare la grafica sul display unità.

• Per natura, l'elaborazione grafica è intrinsecamente parallela e, quindi, può essere facilmente parallelizzata e accelerata.

• Nell'era dei sistemi multi-core, le CPU sono progettate con pochi core in grado di gestire pochi thread software, che possono essere sfruttati in un programma applicativo (istruzione e parallelismo a livello di thread). Le GPU sono progettate con centinaia di core, per utilizzare il parallelismo disponibile.