La différence entre GPU et CPU


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Je sais ce qu'est un CPU (je pense). C'est la chose dont la vitesse est mesurée en GigaHertz (de nos jours).

Cependant, vous entendez beaucoup parler d'un GPU, et laisser le GPU prendre le relais, ne pas laisser le CPU mais le GPU le faire, le rendu basé sur le GPU, etc ...

Quel est ce GPU de toute façon? Comment puis-je y accéder et l'utiliser à mon avantage? Qu'est-ce que je manque ici?


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Euh ... ce n'est pas une très bonne définition du CPU. ;)
Mateen Ulhaq

Réponses:


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Le GPU est l'unité de traitement graphique. Il s'agit du CPU de la carte vidéo.

Traditionnellement, le processeur faisait tout le traitement graphique jusqu'à ce que les fabricants de cartes vidéo commencent à inclure des GPU sur les cartes graphiques. Le GPU était un matériel dédié similaire à l'ancien FPU (unité à virgule flottante dédiée à l'exécution de routines mathématiques avancées plus rapidement que le CPU), qui pouvait exécuter des routines graphiques courantes très rapidement. (En fait, les GPU sont venus avec la décision des fabricants de cartes vidéo d'incorporer une accélération graphique dans la carte au lieu de nécessiter une carte séparée, tout comme la fonction des FPU a finalement été intégrée directement dans les CPU.)

Finalement, les GPU ont dépassé les processeurs de sorte qu'un processeur graphique avait en fait plus de transistors, fonctionnait plus rapidement (et plus chaud), etc. Les fabricants de cartes graphiques ont réalisé que le GPU était désormais un matériel vraiment puissant qui reste souvent inactif (par exemple lors de la navigation sur Internet, de la modification de documents, etc.) Ainsi, à partir du X1300, les cartes d'ATI incluaient AVIVO , ce qui permettrait l'utilisateur d'exécuter un logiciel de conversion vidéo sur le processeur de la carte vidéo au lieu de le faire uniquement sur le processeur le plus lent. Nvidia a répondu avec CUDA , le premier vrai GPGPU qui, fondamentalement, est un moyen d'utiliser le ou les GPU sur une carte vidéo en tant que processeurs supplémentaires à usage général qui peuvent être utilisés à toutes fins, et pas seulement à des fins graphiques ou vidéo.

Parce qu'un GPU est hautement optimisé pour effectuer des calculs avancés tels que l'arithmétique à virgule flottante, l'arithmétique matricielle, etc., ils peuvent effectuer des fonctions telles que la conversion vidéo, le post-traitement, ainsi que des tâches comme BOINC ou Folding @ Home beaucoup mieux qu'avec un processeur seul.

Un ordinateur moderne peut être assez puissant, avec un processeur multicœur et une ou plusieurs cartes vidéo multi-GPU qui peuvent servir de super CPU, la puissance de traitement des ordinateurs d'aujourd'hui est vraiment incroyable. Encore mieux, les fabricants rendent les puces plus économes en énergie, de sorte qu'elles sont vraiment puissantes, mais peuvent également consommer le moins d'énergie et générer le moins de chaleur possible lorsqu'elles ne sont pas nécessaires, nous offrant ainsi le meilleur des deux mondes!


Juste un commentaire, mais pour BOINC et Folding @ Home, les tâches CPU et GPU sont très différentes. La plupart des tâches sont en fait meilleures sur un processeur car elles impliquent une dynamique moléculaire complexe qui est difficile à simuler sur un GPU. De même, certaines tâches peuvent bénéficier du parallélisme insensé d'un GPU. Pour cette raison, vous avez tendance à voir un GPU effectuer des tâches à un rythme plus élevé que les CPU, mais cela masque le fait qu'il existe de nombreuses tâches qui ne peuvent être exécutées que sur un CPU (simulations de vol long, etc.). Mais dire que ces tâches sont mieux adaptées à un GPU est incorrect.
forêt le

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Le GPU est l'unité de traitement graphique. Il s'agit essentiellement du processeur de votre carte vidéo (le processeur est l'unité centrale de traitement, le "cerveau" ou processeur d'un ordinateur). Les cartes vidéo de nos jours sont si complexes qu'elles sont essentiellement des ordinateurs en soi, avec leur propre mémoire, leurs bus et leurs processeurs.

Historiquement, les GPU ont été relativement spéciaux, conçus pour une puissance maximale lors de l'exécution d'un ensemble discret d'opérations graphiques sur des types particuliers de primitives de données (sommets, pixels, etc.). Cependant, des sociétés comme Intel, nVidia et ATI commencent à repousser les limites avec des composants GPU plus polyvalents, ce qui permet plus facilement que jamais aux développeurs de logiciels d'utiliser la puissance de traitement supplémentaire disponible sur la carte vidéo pour effectuer des opérations non graphiques. Combinés avec des choses comme CUDA et d'autres langages GPU spécialisés, ces nouvelles puces ouvrent de nombreuses possibilités.

GPGPU est en quelque sorte le siège de l'informatique GPU à usage général. En tant qu'utilisateur, plutôt que programmeur, toute la chose "décharger vers le GPU" ne vous concerne pas vraiment à ce stade, en dehors d'une situation dans laquelle vous utiliseriez un logiciel conçu de cette manière (pas beaucoup de morceaux d'utilisateur final logiciels existent à l'heure actuelle).


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Le CPU est l'unité centrale (probablement votre processeur Intel ou AMD).

Le GPU est l'unité de traitement graphique de votre carte graphique. Voir:

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

Ils sont difficiles à programmer mais ont l'avantage d'être massivement parallèles, ils peuvent donc exécuter certaines tâches beaucoup plus rapidement que le CPU.

De nouvelles initiatives telles que CUDA de Nvidia espèrent libérer ce potentiel en facilitant sa programmation. Voir:

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


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Un GPU n'est qu'un CPU dédié au traitement graphique. Un processeur peut traiter à peu près n'importe quoi, mais un GPU est conçu pour calculer des images 3D - les gens commencent à exploiter votre GPU parce qu'il est très, très bon en traitement parallèle, ce qui signifie que les logiciels qui font beaucoup de choses qui ne dépendent pas de les uns des autres peuvent l'exécuter via la carte graphique pour une meilleure performance.

De plus, il n'est jamais utilisé normalement, donc exploiter sa puissance ne peut pas vraiment faire de mal.

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