מה ההבדל בין CPUs ו-GPUs?

במחשבים, ישנם שני מעבדים נפרדים, מעבד ו-GPU. מעבד, או יחידת עיבוד מרכזית, הוא הליבה העיקרית של מחשב, הוא מעבד את הרוב המכריע של הנתונים הדרושים להפעלת המחשב. GPU או Graphics Processing Unit הוא מעבד משני המשמש בעיקר לעיבוד גרפי.

עיצוב מעבד

מעבד מתוכנן עם מספר נמוך יחסית של ליבות עיבוד, עם התמקדות בעיבוד סדרתי עם זמן אחזור נמוך. המשמעות היא שמעבדים מתוכננים לבצע סדרה של משימות מהר ככל האפשר. הופעתם של מעבדים מרובי ליבות אפשרה להם לבצע מספר פעולות בו זמנית, היכן שעומס העבודה מאפשר.

במקרה של מעבד רב-ליבות, יישומים יכולים להפיק תועלת מביצוע שלבים מרובים עבור ההיגיון שלהם בו זמנית. זה יכול לספק הכפלה או יותר של מהירות העיבוד, תלוי במספר הליבות והאם הלוגיקה של התוכנית יכולה לנצל את כולן

במקרים רבים, ההיגיון של תהליך בודד חייב להסתיים לפי הסדר ולא ניתן להקביל אותו על פני מספר ליבות CPU. במקרה זה, עדיין ניתן לראות עליית מהירות על פני מעבד ליבה בודד מכיוון שלתוכנית יכולה להיות ליבת עיבוד ייעודית, במקום שתצטרך לחלוק את המשאב עם שאר המערכת.

עיצוב GPU

מעבד גרפי מתוכנן עם ספירת ליבות גדולה בהרבה ובדרך כלל פועל במהירויות נמוכות יותר, בעיקר מסיבות ניהול חום. ספירת ליבות העיבוד הגדולה נובעת מכך ש-GPUs מותאמים לעיבוד מקביל ותפוקה גבוהה מאוד.

גרפי GPU משמשים בדרך כלל לעיבוד גרפיקה, במיוחד במשחקי וידאו. בתרחיש זה, GPU צריך לרנדר סצנה שלמה פעמים רבות בשנייה כדי שהחוויה תעבוד. כוח העיבוד הנדרש לעיבוד אלמנטים גרפיים בודדים הוא נמוך יחסית, אך יש צורך להפעיל אלפי תהליכים לכל מסגרת ולאחר מכן יש צורך בעשרות פריימים בשנייה.

CPUs ו-GPUs במחשבים

לכל המחשבים יש צורה כלשהי של GPU, מכיוון שהוא נחוץ כדי להציג כל דבר על המסך. בתקציב ובכמה מערכות בינוניות, משימה זו מבוצעת בדרך כלל על ידי שבב גרפי משולב בעל הספק נמוך יחסית. שבב זה מובנה במעבד אך משתמש בליבות עיבוד משלו לביצוע עומסי עבודה גרפיים.

במחשבים בעלי הספק גבוה יותר, במיוחד כאלה המיועדים לעומסי עבודה גרפיים, מעבד ה-GPU מופרד על גבי כרטיס גרפי נפרד. בתצורה זו, יש יותר מקום ליותר ליבות ורכיבים אחרים. בנוסף, הפרדת שני מקורות החום העיקריים מאפשרת לקרר את שניהם טוב יותר, ולהגדיל עוד יותר את המהירויות.

ניתן להשתמש ב-GPUs נפרדים גם למשימות אחרות מלבד עיבוד גרפי, שכן עומסי עבודה מסוימים מתאימים גם לתפוקה ולמקביליות הגבוהה של GPU. למידת מכונה וכמה עומסי עבודה מדעיים מבוצעים בדרך כלל על GPUs למשל.