Sự Khác Biệt Chính Giữa CPU Và GPU Là Gì?

Với sự phổ biến ngày càng tăng của các lĩnh vực như học sâu, mô hình hóa/kết xuất 3D, game VR và khai thác tiền điện tử, các yêu cầu tính toán hiện đại đã tăng vọt. Để đáp ứng nhu cầu, các thành phần phần cứng chịu trách nhiệm cung cấp sức mạnh tính toán đã phát triển. 

Quá trình phát triển này đã tiến triển đến mức đôi khi rất khó phân biệt vai trò của chúng trong hệ thống máy tính. Bài viết này sẽ cung cấp một so sánh chi tiết về hai công cụ tính toán chính là CPU và GPU.

Tổng quan về CPU Và GPU

CPU	GPU
Có một số lượng nhỏ hơn các lõi lớn hơn (tối đa 24).	Có một số lượng lớn hơn (hàng nghìn) lõi nhỏ hơn.
Độ trễ thấp.	Thông lượng cao.
Tối ưu hóa cho xử lý nối tiếp.	Tối ưu hóa cho xử lý song song.
Được thiết kế để chạy các chương trình phức tạp.	Được thiết kế cho các phép tính đơn giản và lặp đi lặp lại.
Thực hiện ít lệnh hơn trên mỗi đồng hồ.	Thực hiện nhiều lệnh hơn trên mỗi đồng hồ.
Quản lý bộ đệm tự động.	Cho phép quản lý bộ nhớ thủ công.
Tiết kiệm chi phí cho khối lượng công việc nhỏ hơn.	Tiết kiệm chi phí cho khối lượng công việc lớn hơn.

CPU là gì?

CPU (Central Processing Unit) hoặc bộ xử lý chính chịu trách nhiệm thực hiện các lệnh tính toán. CPU được kết nối với bo mạch chủ thông qua đế cắm CPU, nhận đầu vào từ chương trình máy tính hoặc thiết bị ngoại vi như bàn phím, chuột hoặc bàn di chuột. 

Sau đó, nó phiên dịch và xử lý đầu vào và gửi kết quả đầu ra đến các thiết bị ngoại vi hoặc lưu trữ nó trong bộ nhớ.

>> Xem chi tiết: CPU là gì?

GPU là gì?

GPU (Graphics Processing Unit) là bộ xử lý đồ họa chuyên dụng, có thể thực hiện hàng nghìn thao tác cùng lúc. 

Để giữ cho hình ảnh di chuyển mượt mà trên màn hình trong các ứng dụng 3D đòi hỏi khắt khe, cần có xử lý kết cấu, trộn và xử lý ánh sáng song song và kiến trúc CPU không được tối ưu hóa cho các tác vụ đó. Mục đích ban đầu của GPU là tăng tốc kết xuất đồ họa.

>> Xem chi tiết: GPU là gì?

Sự khác biệt giữa CPU và GPU

Mặc dù cả hai đều là chip xử lý dựa trên silicon, nhưng CPU và GPU khác nhau đáng kể về kiến ​​trúc và ứng dụng.

Kiến trúc CPU so với GPU

CPU bao gồm hàng tỷ bóng bán dẫn được kết nối để tạo ra các cổng logic, sau đó được kết nối thành các khối chức năng. Ở quy mô lớn hơn, CPU có ba thành phần chính:

• Arithmetic and Logic Unit (ALU) là một tập hợp các mạch thực hiện các phép toán số học và logic.
• Control Unit tìm nạp lệnh từ đầu vào và chuyển tiếp chúng tới ALU, bộ đệm, RAM hoặc thiết bị ngoại vi.
• Bộ đệm lưu trữ các giá trị trung gian cần thiết cho tính toán ALU hoặc hỗ trợ theo dõi các chương trình con và chức năng trong chương trình đang được thực thi.

Có thể có nhiều lõi với ALU, đơn vị điều khiển và bộ đệm riêng trong CPU.

GPU được tạo thành từ các bộ phận tương tự, nhưng nó có số lượng lõi chuyên biệt nhỏ hơn nhiều hơn nhiều. Nhiều lõi được sử dụng để cho phép GPU thực hiện nhiều hoạt động tính toán song song.

Kết xuất CPU so với GPU

GPU được thiết kế chủ yếu để xử lý đồ họa, điều này giải thích tại sao chúng vượt trội hơn CPU về tốc độ kết xuất. Tùy thuộc vào chất lượng của từng phần cứng riêng lẻ, kết xuất GPU có thể nhanh hơn hàng trăm lần so với kết xuất CPU.

Tuy nhiên, trải nghiệm kết xuất tốt phụ thuộc vào nhiều thứ hơn là tốc độ. Ví dụ, làm việc với hình ảnh 3D bắt buộc phải thực hiện nhiều tác vụ phức tạp trong khi vẫn giữ cho dữ liệu được đồng bộ hóa. CPU, được thiết kế cho sự phức tạp, hoạt động tốt hơn GPU trong kết xuất 3D vì GPU được thiết kế để thực hiện các tác vụ đơn giản và dễ hiểu hơn.

Hơn nữa, GPU bị giới hạn ở bộ nhớ card đồ họa (thường lên đến 12GB), bộ nhớ này không xếp chồng lên nhau và không thể dễ dàng mở rộng mà không gây ra tắc nghẽn và làm hỏng hiệu suất. CPU sử dụng bộ nhớ hệ thống chính, có thể dễ dàng mở rộng và lên tới 64GB.

Lưu ý: GPU cũng là một giải pháp linh hoạt và tiết kiệm hơn, mang lại giá trị đồng tiền tốt hơn. Bằng cách sử dụng kết xuất GPU, các nghệ sĩ và nhà thiết kế tự do có thể đạt được kết quả chất lượng tuyệt vời với chi phí thấp hơn so với việc họ thuê các farms kết xuất CPU.

Bộ đệm CPU so với GPU

CPU sử dụng bộ đệm để tiết kiệm thời gian và năng lượng cần thiết để truy xuất dữ liệu từ bộ nhớ. Bộ đệm được thiết kế nhỏ hơn, nhanh hơn và gần các thành phần CPU khác hơn bộ nhớ chính.

Bộ đệm CPU bao gồm nhiều lớp. Cấp độ gần lõi nhất chỉ được sử dụng bởi lõi đó, trong khi lớp xa nhất được chia sẻ giữa tất cả các lõi CPU. CPU hiện đại thực hiện quản lý bộ đệm tự động. Mỗi lớp quyết định xem nên giữ hay loại bỏ phần bộ nhớ dựa trên tần suất sử dụng.

Bộ nhớ cục bộ của GPU có cấu trúc tương tự như bộ đệm của CPU. Tuy nhiên, điểm khác biệt quan trọng nhất là bộ nhớ GPU có kiến trúc truy cập bộ nhớ không đồng nhất. Nó cho phép các lập trình viên quyết định nên giữ những phần bộ nhớ nào trong bộ nhớ GPU và loại bỏ những phần bộ nhớ nào, cho phép tối ưu hóa bộ nhớ tốt hơn.

>> Xem thêm: CPU Server là gì? Khác gì so với CPU thông thường.

Học sâu CPU so với GPU

Học sâu là lĩnh vực mà GPU hoạt động tốt hơn đáng kể so với CPU. Sau đây là những yếu tố quan trọng góp phần vào sự phổ biến của máy chủ GPU trong Deep Learning:

• Băng thông bộ nhớ: Mục đích ban đầu của GPU là tăng tốc độ hiển thị 3D của kết cấu và đa giác, vì vậy chúng được thiết kế để xử lý các tập dữ liệu lớn. Bộ nhớ đệm quá nhỏ để lưu trữ lượng dữ liệu mà GPU xử lý nhiều lần, vì vậy GPU có các bus bộ nhớ rộng hơn và nhanh hơn.
• Bộ dữ liệu lớn: Các mô hình học sâu yêu cầu bộ dữ liệu lớn. Hiệu quả của GPU trong việc xử lý các tính toán nặng về bộ nhớ khiến chúng trở thành một lựa chọn hợp lý.
• Tính song song: GPU sử dụng tính song song của luồng để giải quyết vấn đề về độ trễ do kích thước của dữ liệu gây ra do việc sử dụng đồng thời nhiều luồng xử lý.
• Hiệu quả về chi phí: Khối lượng công việc mạng thần kinh lớn đòi hỏi nhiều sức mạnh phần cứng. Với mục đích này, các hệ thống dựa trên GPU cung cấp nhiều tài nguyên hơn đáng kể với ít tiền hơn.

Mining CPU so với GPU

Mặc dù Mining bằng GPU có xu hướng đắt hơn, nhưng GPU có tỷ lệ băm cao hơn so với CPU. GPU thực thi nhiều lệnh hơn tới 800 lần trên mỗi đồng hồ so với CPU, giúp chúng hiệu quả hơn trong việc giải quyết các vấn đề toán học phức tạp cần thiết để khai thác. GPU cũng tiết kiệm năng lượng hơn và dễ bảo trì hơn.

CPU và GPU hoạt động cùng nhau như thế nào?

Khi so sánh cả hai, điều quan trọng là phải hiểu rằng GPU được thiết kế để bổ sung cho CPU chứ không phải để thay thế chúng. CPU và GPU hoạt động cùng nhau để tăng số lượng và tốc độ xử lý dữ liệu.

GPU không thể thay thế CPU trong hệ thống máy tính. CPU là cần thiết để giám sát việc thực hiện các tác vụ trên hệ thống. Tuy nhiên, CPU có thể ủy thác khối lượng công việc lặp đi lặp lại cụ thể cho GPU và giải phóng các tài nguyên cần thiết của chính nó để duy trì sự ổn định của hệ thống và các chương trình đang chạy.

Kết luận

Sau khi đọc bài so sánh này, hy vọng bạn đã hiểu rõ hơn về sự giống và khác nhau giữa CPU và GPU. Bài viết trên đã đề cập đến sự khác biệt về kiến trúc giữa hai đơn vị xử lý và so sánh hiệu suất của chúng trong các tình huống sử dụng phổ biến. Để đọc thêm những bài viết khác, hãy theo dõi Máy Chủ Sài Gòn nhé!