CPU چیست؟
در کامپیوترها، CPU (واحد پردازش مرکزی) جزء اصلی است که عملکردهای فنی اصلی را کنترل می‌کند. این یک مجموعه از سیستم‌های مدارهای الکترونیکی است که شامل پردازنده مرکزی یا اصلی می‌شود که دستورالعمل‌های ماشینی را پردازش می‌کند. ماشین دستورالعمل‌هایی را که توسط سخت‌افزار یا نرم‌افزار نصب شده روی دستگاه داده می‌شود، تفسیر، پردازش و اجرا می‌کند.
بسیاری از شرکت‌های میزبانی وب دارای سرورهایی با چندین CPU شش هسته‌ای هستند. این به دلیل آن است که سرور با کارهای حیاتی و مهم سروکار دارد. یک CPU دارای چندین هسته برای پردازش با کارایی بالا است.
GPU چیست؟
واحد پردازش گرافیکی (GPU) یک مدار الکترونیکی است که می‌تواند محاسبات ریاضی را با سرعت بالا انجام دهد. GPUها برای پردازش تصاویر و تسریع رندر گرافیک سه‌بعدی کامپیوتری در دستگاه‌های مصرفی مانند کامپیوترها، گوشی‌های هوشمند و کنسول‌های بازی طراحی شده‌اند.
GPUها برای وظایفی مانند موارد زیر مفید هستند:
– رندر گرافیکی
– یادگیری ماشین (ML)
– ویرایش ویدیو
– کاربردهای بازی
– بینایی کامپیوتری
– یادگیری عمیق
– هوش مصنوعی مولد
GPUها می‌توانند بسیاری از داده‌ها را به طور همزمان پردازش کنند. این فرآیند محاسبات GPU نامیده می‌شود، که فرآیند انتقال نیازهای پردازشی از واحد پردازش مرکزی (CPU) است. سرورهای اختصاصی GPU برای انجام این حجم سنگین وظایف مفید هستند.
چگونه CPU و GPU با هم کار می‌کنند؟
یک CPU (واحد پردازش مرکزی) و یک GPU (واحد پردازش گرافیکی) برای افزایش توان عملیاتی داده‌ها و تعداد محاسبات همزمان در یک برنامه با یکدیگر همکاری می‌کنند. GPUها در ابتدا برای تولید تصاویر گرافیکی کامپیوتری و کنسول‌های بازی ویدیویی توسعه یافتند. با این حال، از اوایل دهه ۲۰۱۰، GPUها همچنین برای تسریع محاسباتی که نیاز به مقادیر عظیمی از داده دارند، مورد استفاده قرار گرفته‌اند.
یک GPU هرگز به طور کامل جایگزین CPU نخواهد شد: بلکه طراحی CPU را با اجازه دادن به محاسبات تکراری درون یک برنامه برای اجرا به صورت موازی تکمیل می‌کند. در همین حال، برنامه اصلی همچنان روی CPU اجرا می‌شود. CPU به عنوان مدیر وظایف سیستم عمل می‌کند و عملیات محاسباتی عمومی مختلف را هماهنگ می‌کند، در حالی که GPU طیف کوچکتری از وظایف تخصصی (معمولاً ریاضی) را انجام می‌دهد. یک GPU می‌تواند به دلیل قدرت پردازش موازی، در همان مدت زمان کار بیشتری نسبت به یک CPU انجام دهد.
CPU در مقابل GPU: مقایسه کلیدی
در زیر مقایسه کامل CPU در مقابل GPU در قالب جدول ارائه شده است:
| ویژگی | CPU | GPU |
|---|---|---|
| عملکرد | وظایف همه منظوره، پردازش ترتیبی | گرافیک، پردازش موازی برای محاسبات پیچیده |
| هسته‌ها | تعداد کمتر، هسته‌های قدرتمند | تعداد زیاد، هسته‌های ساده‌تر |
| سرعت ساعت | پایین‌تر | بالاتر |
| حافظه | حافظه کوچکتر، همه منظوره | حافظه بزرگتر، VRAM اختصاصی برای گرافیک |
| انعطاف‌پذیری | بالا | پایین‌تر |
| مصرف انرژی | پایین‌تر | بالاتر |
| قیمت | معمولاً ارزان‌تر | معمولاً گران‌تر |
پردازش CPU در مقابل GPU
به دلیل موازی‌سازی فوق‌العاده، GPUها می‌توانند داده‌ها را چندین مرتبه سریع‌تر از CPUها پردازش کنند. با این حال، GPUها به اندازه CPUها انعطاف‌پذیر نیستند. CPUها دارای مجموعه دستورالعمل‌های وسیع و متنوعی هستند که تمام ورودی و خروجی یک کامپیوتر را مدیریت می‌کنند، در حالی که یک GPU نمی‌تواند این کار را انجام دهد. یک محیط سرور ممکن است ۲۴ تا ۴۸ هسته CPU پرسرعت داشته باشد. اضافه کردن ۴ تا ۸ GPU به همین سرور می‌تواند تا ۴۰,۰۰۰ هسته بیشتر ارائه دهد. در حالی که هسته‌های منفرد CPU سریع‌تر و نوآورانه‌تر از هسته‌های منفرد GPU هستند، تعداد زیاد هسته‌های GPU و موازی‌سازی گسترده، عقب‌ماندگی سرعت ساعت تک هسته‌ای و مجموعه دستورالعمل‌های محدود را جبران می‌کند.
GPUها در وظایف پردازشی تکراری و به شدت موازی عالی عمل می‌کنند. به عنوان مثال، GPUها علاوه بر رندر ویدیو، در یادگیری ماشین، شبیه‌سازی‌های مالی، مدل‌سازی ریسک و انواع محاسبات علمی دیگر برتری دارند. در حالی که GPUها قبلاً برای استخراج ارزهای رمزنگاری شده مانند بیت‌کوین یا اتریوم استفاده می‌شدند، دیگر در مقیاس وسیع استفاده نمی‌شوند و جای خود را به سخت‌افزارهای تخصصی مانند آرایه‌های قابل برنامه‌ریزی میدانی (FPGA) و در نهایت مدارهای مجتمع کاربردی خاص (ASIC) داده‌اند.
نمونه‌هایی از محاسبات CPU به GPU
- رندر ویدیویی CPU و GPU: یک کارت گرافیک می‌تواند ویدیو را از یک فرمت گرافیکی به فرمت دیگر سریع‌تر از CPU تبدیل کند.
- شتاب‌دهی داده: یک GPU دارای قابلیت‌های محاسباتی برتری است که به آن اجازه می‌دهد داده‌های بیشتری را در زمان کمتری نسبت به CPU پردازش کند. هنگامی که برنامه‌های تخصصی مانند یادگیری عمیق یا یادگیری ماشین نیاز به محاسبات ریاضی پیچیده دارند، GPU می‌تواند چنین وظایفی را برعهده بگیرد. این کار زمان و منابع را برای CPU آزاد می‌کند تا بر فعالیت‌های دیگر تمرکز کند.
- استخراج ارز رمزنگاری شده: از کامپیوتر به عنوان یک رله برای پردازش تراکنش‌ها برای دریافت ارزهای مجازی مانند بیت‌کوین استفاده می‌کند. در حالی که یک CPU می‌تواند این عملیات را انجام دهد، یک GPU با کارت گرافیک می‌تواند به کامپیوتر کمک کند تا بسیار سریع‌تر پول تولید کند.
نتیجه گیری :
- CPU و GPU نقش‌های مکمل در سیستم‌های کامپیوتری مدرن دارند. CPU برای وظایف عمومی و متنوع طراحی شده، در حالی که GPU در پردازش موازی و محاسبات پیچیده تخصص دارد.
- GPUها در برخی زمینه‌ها مانند رندر گرافیکی، یادگیری ماشین، و محاسبات علمی پیچیده، عملکرد بسیار بهتری نسبت به CPUها دارند.
- استفاده ترکیبی از CPU و GPU می‌تواند به طور قابل توجهی کارایی سیستم را در وظایف خاص افزایش دهد.
- پیشرفت‌های اخیر در فناوری GPU، مانند ابتکار GOAI و پروژه RAPIDS، امکان استفاده کارآمدتر از GPUها در پردازش داده و محاسبات پیچیده را فراهم کرده است.
- علیرغم قدرت GPUها، آنها هنوز نمی‌توانند جایگزین کامل CPUها شوند، زیرا CPUها انعطاف‌پذیری و قابلیت‌های عمومی دارند که برای مدیریت کلی سیستم ضروری است.
- آینده محاسبات احتمالاً شاهد همکاری نزدیک‌تر بین CPU و GPU خواهد بود، با بهینه‌سازی بیشتر برای وظایف خاص و بهبود کارایی کلی سیستم.
این پیشرفت‌ها نشان می‌دهد که ترکیب هوشمندانه CPU و GPU می‌تواند به طور قابل توجهی توانایی‌های محاسباتی را در زمینه‌های مختلف، از هوش مصنوعی گرفته تا پردازش داده‌های بزرگ، افزایش دهد.
