CPU VS. GPU Comprender las diferencias clave
A medida que GPU subió a un escenario central en la súper computación moderna, se empleó ampliamente para acelerar las tareas desde las redes hasta los juegos y el cifrado hasta la IA. Hoy, tanto la CPU como la GPU se consideran factores esenciales para una tarea informática. Es por eso que los mejores combos de CPU y GPU están impulsando avances en máquinas de juego, estaciones de trabajo profesionales, PC de escritorio más pequeñas y las últimas generaciones de computadoras portátiles.
En este artículo, estamos echando un vistazo a sus diferencias clave.
En este artículo, estamos echando un vistazo a sus diferencias clave.
¿Qué es una CPU??
Una CPU (unidad central de procesamiento) es el componente de procesamiento central de la computadora. Define un dispositivo informático pero funciona junto con otro hardware. El chip de procesamiento se encuentra en un zócalo específico en la placa base. Una CPU regular está separada de la memoria, ya que no puede almacenar información. Simplemente procesa toda la información dentro de la memoria. Se construye una CPU colocando cientos de millones de transistores microscópicos en un solo chip.
El avance de la tecnología CPU hoy en día se ocupa de hacer que estos transistores sean más pequeños y mejorando la velocidad de la CPU. De hecho, según la ley de Moore, el número de transistores en un chip duplica efectivamente cada dos años. Los dispositivos modernos, como teléfonos móviles y tabletas, utilizan un sistema especial en Chip (SOC) que empaqueta la CPU con gráficos y componentes de memoria. Por lo tanto, pueden hacer más que las funciones estándar de una CPU.
¿Qué es una GPU??
Una GPU (Unidad de procesamiento de gráficos) es una CPU especializada diseñada para manipular la memoria y acelerar el rendimiento de una computadora para varias tareas. Tiene un número mucho mayor de alus que la CPU. Por lo tanto, desglosar problemas complejos en miles de tareas separadas y resolverlos simultáneamente. En cuanto a la arquitectura, la memoria interna de una GPU es una conexión punto a punto, mientras acelera el rendimiento de la memoria y la cantidad de datos que puede procesar.
Una GPU utiliza miles de núcleos con conjuntos de instrucciones optimizados para cálculos de punto flotante y aritmética. Esto hace que una GPU sea mucho más rápida con álgebra lineal y trabajos similares que requieren un mayor grado de paralelismo. Por lo tanto, las GPU se consideran el componente central responsable de los gráficos. La representación de formas, texturas e iluminación debe completarse de inmediato para mantener las imágenes en movimiento a través de la pantalla.
GPU VS. CPU: una mirada a sus diferencias
Como debe haber notado por la discusión anterior, existe una diferencia considerable entre los dos componentes y cómo funcionan. Tomemos sus diferencias en detalle para que sea fácil para usted decidir si las necesita tanto para su configuración o no.
Fuerza
Aunque una GPU tiene más núcleos que una CPU, son menos poderosos a la velocidad del reloj en gran medida. Normalmente, la velocidad de reloj de una GPU varía de 500 a 800 MHz con núcleos más densos en un solo chip. Por el contrario, las CPU hoy pueden ir tan rápido como 3.5 a 4 GHz. Las GPU también son menos versátiles, ya que tienen conjuntos de instrucciones limitadas. Puede ir con 24 a 48 núcleos de CPU superfast en un entorno de servidor, pero agregar solo 4 a 8 GPU puede ofrecer 40,000 núcleos adicionales. De esta manera, la gran cantidad de núcleos de GPU y el paralelismo masivo que traen a la mesa pueden compensar los núcleos menos potentes, menos versátiles y menos inteligentes.
Memoria
La RAM GPU es memoria dedicada. Es una interfaz mucho más amplia con rutas cortas y una conexión P2P. Por eso ejecuta una velocidad de reloj mucho más alta que una memoria de la CPU. La memoria de GPU puede entregar hasta varios cientos de GB por segundo a la GPU. La RAM CPU es una memoria del sistema. Es principalmente 2 Dimm de ancho y tiene un autobús múltiple. Por lo tanto, necesita más energía para conducir incluso cuando se ejecuta a velocidades de reloj más bajas. La memoria de la CPU se entrega en las tintes media de GB por segundo. Sin embargo, varias CPU más recientes usan interfaces más amplias para entregar hasta 100 GB de datos por segundo. En cuanto al diseño interno, ambos tipos de memoria son muy similares entre sí.
Conjuntos de instrucciones
Una GPU puede funcionar con un conjunto de instrucciones mucho más grande y complejo. La CPU, por otro lado, tiene un conjunto de instrucciones limitado. Aunque muchos fabricantes de chipset de CPU ahora están tratando de incrustar conjuntos de instrucciones cada vez más complejos en sus arquitecturas de CPU, la tecnología aún no está allí. Hacerlo tiene varias desventajas. Por ejemplo, una CPU tiene que girar a través de miles de ciclos de reloj cuando se trabaja con instrucciones complejas. Intel recientemente integró algunos paralelismo a nivel de instrucción a sus chips más recientes para suavizar el proceso. Sin embargo, impide el rendimiento general de la CPU.
Tiempo de cambio de contexto
El tiempo de cambio de contexto o la latencia del interruptor de contexto, en términos simples, es la cantidad de tiempo que le toma a una unidad de procesamiento ejecutar un proceso. Una CPU es relativamente lenta cuando se trata de cambiar entre múltiples hilos. La razón es que tiene que almacenar información en registros. Restaurar esta información cuando sea necesario, enjuague el caché y realice otras operaciones de limpieza al mismo tiempo que consumen una gran parte de sus recursos. Si bien los chips de procesamiento modernos intentan superar este problema utilizando segmentos de estado de tarea, el cambio de contexto sigue siendo lento. Sin embargo, no hay un contexto entre serpultado en la GPU, al menos en el sentido tradicional de la palabra. Normalmente ejecutan solo una tarea a la vez.
Limitaciones de hardware
La ley de Moore, la noción de que el número de transistores por pulgada de un chip de silicio se duplica cada dos años. Después de todo, no puede continuar agregando transistores en un trozo de silicio. Hay un límite de hardware que es imposible de cruzar debido a las simples leyes de la física. Esta limitación de hardware es un obstáculo importante para los fabricantes de CPU. Claro, ahora están tratando de superarlo con la ayuda de la computación distribuida, las computadoras cuánticas y los reemplazos de silicio. Sin embargo, cómo va eso es una suposición de nadie. Una GPU, por otro lado, no tiene tales limitaciones. De hecho, la ley de Huang, en contraste con la ley de Moore, predice que el desempeño de las GPU se duplicará cada dos años. Según Jensen Huang, CEO de Nvidia, "La innovación ya no es solo de chips,. Se trata de toda la pila."
Limitaciones de API
Las GPU también tienen API gráficas muy limitadas. Además, son difíciles de depurar, lo que limita aún más sus aplicaciones. Las dos API de representación gráficas más populares, Cuda y OpenCl, son conocidos a este respecto. Si bien OpenCl es de código abierto, solo funciona bien con el hardware AMD y es muy lento en NVIDIA. Por otro lado, Cuda viene de fábrica optimizada para Nvidia. Aún así, te bloquea en su ecosistema, haciendo que un cambio sea imposible en el futuro. En comparación, no existe tal limitación de API en las CPU de diferentes fabricantes. Las API de datos funcionan sin problemas con la CPU, nunca obstaculizando el progreso de su trabajo.
CPU VS. Diferencias de GPU en pocas palabras
| UPC | GPU |
|---|---|
| Unidad de procesamiento central de la computadora | Unidad de procesamiento de gráficos de la computadora |
| Presenta múltiples núcleos | Cuenta con miles de núcleos |
| Componente de baja latencia | Componente de alto rendimiento |
| Excelente para el procesamiento en serie | Excelente para el procesamiento paralelo |
| Tiene un caché propio | Sin caché |
| Limitaciones de hardware, sin limitaciones de API | Limitaciones de API, sin limitaciones de hardware |
| Menos núcleos, más velocidad de reloj | Más núcleos, menos velocidad del reloj |
Conclusión
Tanto la CPU como la GPU sirven en diferentes dominios de procesamiento de computadora. Ambas tienen diferentes esferas de excelencia, así como limitaciones. Conocer cada componente lo ayuda a optimizar mejor su hardware para cualquier proyecto en el que desee trabajar. Además, puede ayudarlo a evitar el temido cuello de botella de la CPU GPU. Esperamos que la información proporcionada en este artículo sirva como guía en el futuro. Linuxhint es un recurso en línea para todo lo relacionado con las computadoras y Linux en particular. Asegúrese de consultar los artículos relacionados para obtener más información. Gracias por leer!
Preguntas frecuentes (preguntas frecuentes)
¿Es mejor CPU o GPU??
La respuesta a esta pregunta depende de las aplicaciones que desea ejecutar en su sistema. Si realiza una gran cantidad de videos, juegos y otros trabajos intensivos en gráficos, invertir en una mejor GPU será la decisión correcta. Sin embargo, obtenga una mejor CPU si solo está utilizando su computadora para el trabajo de oficina de rutina, navegación por Internet y transmisión de video. Es posible que no necesite una GPU en absoluto.
GPU VS. CPU: lo que más importa para los juegos?
Bueno, depende de qué tipo de juegos juegas. Si te gustan los juegos de ritmo rápido como tiradores en primera persona, como bacalao, overwatch o videojuegos de estrategia en tiempo real como la edad de los imperios y las cuchillas del shogun, o mmorpgs como el anciano y el mundo de Warcraft, entonces, entonces Sugerimos actualizar primero su CPU. Sin embargo, obtenga una mejor GPU si le gustan los videojuegos en línea del mundo abierto, como GTA 5, Witcher 3 o Red Dead Redemption 2 con entornos altamente definidos e inmersivos.
¿Cuál es la mejor GPU de CPU??
Depende de su aplicación y usa. Hablamos en detalle sobre los mejores combos de CPU GPU en nuestro artículo. Puede encontrarlo en nuestra sección "Publicaciones de sugerencias de Linux relacionadas" en la esquina superior izquierda de esta página.
Referencias utilizadas en este artículo
1. ¿Qué es la computación de GPU?