CPU และ GPU

CPU และ GPU

CPU และ GPU โดย CPU และ GPU เป็นส่วนประกอบที่สำคัญ ของระบบคอมพิวเตอร์ และมีระบบการทำงานที่มีความคล้ายคลึงกัน ซึ่งส่วนประกอบทั้ง 2 นี้ มีทรานซิสเตอร์หลายพันล้านตัว และสามารถประมวลผลการทำงานได้หลายพันแบบต่อวินาที

จากที่กล่าวมา ทั้งสองหน่วยนี้ มีบทบาทที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงในระบบคอมพิวเตอร์ ซึ่งในบทความนี้ เราจะพูดถึงความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง CPU และ GPU และทั้ง 2 มีหน้าที่ในการทำงานอย่างไร

เครดิต https://up388.com/
เพิ่มเติมบทความ /

CPU คืออะไร

หน่วยประมวลผลกลาง หรือ CPU นั้น เป็นไมโครโปรเซสเซอร์ ที่ดำเนินการส่วนใหญ่ของโปรแกรม (ชุดคำสั่ง) ที่กำหนดโดยซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์ และอุปกรณ์ต่อพ่วงอื่น ๆ

ซึ่งคำสั่งเหล่านี้ ส่วนใหญ่มีความเกี่ยวข้องกับการดำเนินการ เช่น เลขคณิต อัลกอริธึม การควบคุม และการจัดการคำสั่งอินพุต และเอาต์พุต

เนื่องจาก CPU มีหน้าที่ในการทำหน้าที่พื้นฐานทั้งหมดของคอมพิวเตอร์ จึงมักถูกเรียกว่า เป็นสมองของเครื่องคอมพิวเตอร์ โดย CPU สามารถดำเนินการประมวลผล และคำนวณต่าง ๆ ได้หลากหลาย

ซึ่งโปรแกรมเมอร์ และนักพัฒนาซอฟต์แวร์ได้พึ่งพา CPU ในการเขียน ประมวลผล และดำเนินการฟังก์ชันการทำงานที่ตั้งโปรแกรมไว้ในซอฟต์แวร์

เว้นแต่ว่า โปรแกรมเหล่านี้ ต้องการพลังการประมวลผลที่สูงมาก CPU ก็เพียงพอที่จะรันคำสั่งย่อย และคำสั่งส่วนใหญ่ได้ โดยทั่วไป ความเร็วมาตรฐานของ CPU จะอยู่ระหว่าง 1 ถึง 4 GHz

ในกรณีส่วนใหญ่ CPU มีแกนประมวลผลมากกว่าหนึ่งตัว ซึ่งจะทำหน้าที่เป็นหน่วยประมวลผลแยกกัน อย่างไรก็ตาม สามารถแยกย่อยไปยังหน่วยประมวลผลขนาดเล็ก ได้ด้วยความช่วยเหลือของมัลติเธรด

GPU คืออะไร

หน่วยประมวลผลกราฟิก หรือ GPU เป็นไมโครโปรเซสเซอร์ที่ไม่เหมือนใคร ซึ่งมีความสามารถในการดำเนินการประมวลผลที่ซับซ้อนสูง

ตามชื่อที่แนะนำ อุปกรณ์ส่วนใหญ่ จะใช้สำหรับการประมวลผลกราฟิกที่มีความละเอียดสูงมาก แต่โปรแกรมเมอร์ยังใช้เพื่อประมวลผลงานอื่น ๆ ที่ต้องใช้การคำนวณจากข้อมูลจำนวนมาก

ตั้งแต่การเรนเดอร์วิดีโอความละเอียดสูง ไปจนถึงการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนซ้ำแล้วซ้ำเล่า โดย GPU สามารถทำงานได้หลากหลาย

โดยปกติแล้ว GPU จะไม่ให้ความเร็วสัญญาณนาฬิกาเท่ากันในคอร์ใน CPU ที่เสนอ ดังนั้น แต่ละคอร์ใน GPU จึงช้ากว่าคอร์ใน CPU

อย่างไรก็ตาม GPU สามารถทำงานที่ต้องการการคำนวณสูง โดยการเพิ่มจำนวนคอร์ในหน่วยประมวลผล ซึ่ง GPU ตัวเดียวสามารถมีแกนหลายพันคอร์ ที่แยกย่อยงานทางคณิตศาสตร์หลายมิติที่จำเป็นสำหรับการแสดงผลกราฟิก และดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างเช่น GPU ตัวเดียวเช่นรุ่น NVIDIA GTX 1080 หรือ RTX มีคอร์เชดเดอร์มากถึง 2560 ด้วยความช่วยเหลือของคอร์เหล่านี้ หน่วยประมวลผลสามารถดำเนินการ 2560 พร้อมกันในหนึ่งรอบสัญญาณนาฬิกา

นอกเหนือจากการเรนเดอร์กราฟิกแล้ว GPU ยังจำเป็นสำหรับการดำเนินการอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่มีความซับซ้อนสูง ซึ่งเรียกว่า Neural Nets

อัลกอริทึมเหล่านี้มักจะช้า แต่ GPU ช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถฝึกโมเดล AI ที่เรียนรู้ด้วยตนเองโดยเพิ่มความสามารถในการคำนวณของเครื่องจักร และ GPU ยังมีประโยชน์ในการประมวลผลงานที่มีการคำนวณสูง เช่น การถอดรหัสรหัสผ่านและการขุด cryptocurrencies

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง CPU และ GPU

ความแตกต่างหลักระหว่าง GPU กับ CPU คือ CPU ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะ เพื่อจัดการกับงานต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็ว (ตามที่ระบุโดยความเร็วสัญญาณนาฬิกาของ CPU) อย่างไรก็ตาม มีข้อจำกัดในจำนวนของกระบวนการที่อาจทำพร้อมกัน

ในทางกลับกัน GPU ทำขึ้นมาเพื่อแสดงกราฟิก และวิดีโอความละเอียดสูง ในแบบเรียลไทม์ และประมวลผลข้อมูลจำนวนมากแบบคู่ขนาน

มักใช้ GPU สำหรับแอปพลิเคชันที่ไม่ใช่กราฟิก เช่น แมชชีนเลิร์นนิง และการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ เนื่องจาก สามารถดำเนินการแบบขนานกับชุดข้อมูลหลายชุดได้ พวกเขายังสามารถใช้สำหรับการขุด cryptocurrencies ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง

โดย GPU ให้ความเท่าเทียมกันอย่างมากโดยอนุญาตให้แกนประมวลผลหลายพันตัวทำงานพร้อมกัน แต่ละคอร์ทุ่มเทให้กับการดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพ

แม้ว่า GPU สามารถประมวลผลข้อมูลได้เร็วกว่า CPU มาก เนื่องจาก การขนานกันที่น่าทึ่ง แต่ GPU นั้นไม่สามารถปรับเปลี่ยนได้เท่ากับ CPU

และCPU มีชุดคำสั่งที่ครอบคลุม และครอบคลุม ซึ่งจัดการอินพุต และเอาต์พุตทั้งหมดของคอมพิวเตอร์ ซึ่ง GPU ไม่สามารถทำได้ โดยเซิร์ฟเวอร์ที่ทรงพลังสามารถติดตั้งคอร์ CPU ความเร็วสูงได้ทั้งหมด 32 ถึง 64 คอร์ (สองซ็อกเก็ตต่อเซิร์ฟเวอร์)

ในทางกลับกัน การ์ด GPU สามารถมีได้ 700 ถึง 4000 คอร์ในแต่ละ GPU นี่แสดงให้เห็นการทำงานแบบขนานขนานใหญ่ที่สามารถทำได้ด้วย GPU อย่างไรก็ตาม คอร์ของ CPU แต่ละตัวนั้นเร็วกว่าและฉลาดกว่าคอร์ของ GPU แต่ละตัว (ตามที่กำหนดโดยความเร็วสัญญาณนาฬิกาของ CPU) ตามที่วัดโดยชุดคำสั่งที่มีอยู่

อย่างไรก็ตามCPUประกอบด้วยคอร์เพียงไม่กี่คอร์ที่มีหน่วยความจำแคชจำนวนมาก ดังนั้น จึงสามารถจัดการซอฟต์แวร์ได้ครั้งละไม่กี่ชุดเท่านั้น ในทางกลับกัน GPU ประกอบด้วยคอร์หลายร้อยคอร์ที่สามารถจัดการเธรดได้หลายพันเธรดในคราวเดีย

อย่างไรก็ตาม ผู้ผลิตซีพียูรายใหญ่ที่สุด 2 ราย คือ Intel และ AMD ใน 2019 โดย AMD ได้รับการประสบความสำเร็จมากกว่า Intel และขายเกือบสองเท่าของจำนวนของตัวประมวลผลกว่า Intel

ซึ่งก่อนหน้านี้ Intel และ AMD อยู่ในสองเลนที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม ผู้จำหน่ายทั้งสองรายนี้เริ่มเจาะตลาดซึ่งกันและกัน โดยเฉพาะในระบบคอมพิวเตอร์ระดับกลาง

Intel เชี่ยวชาญในการผลิตโปรเซสเซอร์ที่มีความเร็วสัญญาณนาฬิกาสูงกว่า ในขณะที่ AMD มุ่งเน้นที่การเพิ่มจำนวนคอร์และการปรับปรุงมัลติเธรด

อย่างไรก็ตาม Intel มีความได้เปรียบเหนือ AMD ในการผลิตฮาร์ดแวร์สำหรับการคำนวณขั้นพื้นฐาน จากที่กล่าวมา Intel ไม่สามารถติดตาม AMD ได้เมื่อพูดถึง GPU

ในทางตรงกันข้าม AMD ต้องแข่งขันกับ NVIDIA เพื่อความสูงสุดในตลาด GPU NVIDIA เป็นผู้นำตลาดในการผลิตโปรเซสเซอร์ที่แสดงผลกราฟิก 3D มาโดยตลอด

อย่างไรก็ตาม ในช่วงที่ผ่านมา AMD สามารถดึงดูดความสนใจของผู้ใช้กราฟิกระดับไฮเอนด์ และสร้างโปรเซสเซอร์ GPU ที่ตรงกับประสิทธิภาพของ GPU ของ NVIDIA ได้

โดยCPU และ GPU อาจดูเหมือนกันในหลาย ๆ ด้าน แต่ทั้งคู่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับบทบาทที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง จากที่กล่าวมาไม่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิผลหากไม่มีเครื่องอื่น และคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพต้องการทั้งสองเครื่องเพื่อให้ทำงานได้อย่างถูกต้อง

อย่างไรก็ตามCPU และ GPU เป็นหน่วยประมวลผลสองหน่วยแยกกันที่มีความสำคัญเท่าเทียมกันในระบบคอมพิวเตอร์ รหัสที่สร้างโดยอุปกรณ์แต่ละเครื่องเข้ากันไม่ได้กับรหัสที่สร้างจากอีกเครื่องหนึ่ง และอุปกรณ์ไม่สามารถแทนที่ด้วยอุปกรณ์อื่นได้ แทน แต่ละองค์ประกอบสนับสนุนโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่

ซีพียูนั้นดีที่สุดสำหรับการทำงาน และคำสั่งที่หลากหลายอย่างรวดเร็วและให้ประสิทธิภาพสูงสุดต่อคอร์ ซึ่งGPU เหมาะอย่างยิ่งสำหรับคำแนะนำพื้นฐานที่ต้องทำซ้ำบ่อยๆ เช่น การผลิตภาพ การเรนเดอร์ 3 มิติ และแอนิเมชั่น อย่างไรก็ตาม ด้วยจำนวนคอร์หลายร้อยคอร์ GPU จึงสามารถประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ได้พร้อมๆ กัน

แม้ว่าทั้ง 2 จะมีความคล้ายคลึงกันบางอย่าง แต่คุณไม่สามารถแทนที่สิ่งหนึ่งด้วยอีกสิ่งหนึ่งได้ เนื่องจาก ทั้งสองมีคุณสมบัติในตัวที่ชัดเจน และมีเพียงบางอย่างที่คล้ายกันเท่านั้น แต่ก็ไม่ได้ถูกออกแบบให้มาแทนที่กันได้

Credit

อ่านบทความน่าสนใจเพิ่มเติม