GPU और CPU के बीच अंतर

Question

मुझे पता है कि सीपीयू क्या है (मुझे लगता है)। यह वह चीज है जिसकी गति GigaHertz (इन दिनों) में मापी जाती है।

हालाँकि, आप एक GPU के बारे में बहुत कुछ सुनते हैं, और GPU को लेने देते हैं, CPU को नहीं देते हैं लेकिन GPU इसे करते हैं, GPU- आधारित प्रतिपादन, आदि ...

वैसे भी यह GPU क्या है? मैं इसे कैसे उपयोग कर सकता हूं और अपने लाभ के लिए इसका उपयोग कर सकता हूं? मुझे यहाँ क्या याद आ रहा है?

Comments

Err ... यह CPU की बहुत अच्छी परिभाषा नहीं है। ;)

— मतीन उलहाक

Answer 1

GPU ग्राफिकल प्रोसेसिंग यूनिट है। यह वीडियो कार्ड का सीपीयू है।

परंपरागत रूप से सीपीयू ने ग्राफिक्स प्रसंस्करण के सभी कार्य किए, जब तक कि वीडियो कार्ड निर्माता प्रदर्शन एडेप्टर पर जीपीयू सहित शुरू नहीं हुए। GPU पुराने FPU (फ्लोटिंग पॉइंट यूनिट जो CPU से अधिक उन्नत गणित दिनचर्या प्रदर्शन करने के लिए समर्पित था) के समान हार्डवेयर का एक समर्पित टुकड़ा था, जो कि आम ग्राफिक्स रूटीन वास्तव में तेजी से प्रदर्शन कर सकता था। (वास्तव में जीपीयू वीडियो कार्ड निर्माताओं के हिस्से पर एक अलग बोर्ड की आवश्यकता के बजाय कार्ड में ग्राफिक्स त्वरण को शामिल करने के कदम के साथ आया था, जैसे कि एफपीयू के कार्य को अंततः सीपीयू में सीधे शामिल किया गया था।)

आखिरकार, GPUs ने CPU को छोड़ दिया, ताकि एक ग्राफिक्स प्रोसेसर वास्तव में अधिक ट्रांजिस्टर था, तेजी से (और hotter) भाग गया, और इस तरह। ग्राफिक्स कार्ड निर्माताओं ने महसूस किया कि GPU अब हार्डवेयर का एक बहुत शक्तिशाली टुकड़ा था जो अक्सर बेकार बैठा रहता है (उदाहरण के लिए इंटरनेट ब्राउज़ करते समय, दस्तावेज़ संपादित करना, आदि), इसलिए X1300 से शुरू करते हुए, एटीआई के कार्ड में AVIVO शामिल था , जो कि अनुमति देता है उपयोगकर्ता वीडियो कार्ड के प्रोसेसर पर वीडियो रूपांतरण सॉफ़्टवेयर को चलाने के बजाय इसे केवल धीमी सीपीयू पर कर सकता है। एनवीडिया ने CUDA के साथ जवाब दिया , पहला सच GPGPU जो मूल रूप से, वीडियो कार्ड पर GPU (s) को सामान्य-उपयोग के पूरक प्रोसेसर के रूप में उपयोग करने का एक तरीका है, जिसका उपयोग किसी भी उद्देश्य के लिए किया जा सकता है, न कि केवल ग्राफिक्स या वीडियो से संबंधित उद्देश्यों के लिए।

चूँकि GPU एक उन्नत गणना जैसे कि फ्लोटिंग-पॉइंट अंकगणितीय, मैट्रिक्स अंकगणित और जैसे, वे वीडियो रूपांतरण, पोस्ट-प्रोसेसिंग, साथ ही BOINC या Folding @ Home जैसे कार्यों से बेहतर कार्य कर सकता है। अकेले एक सीपीयू।

एक आधुनिक कंप्यूटर काफी पावरहाउस हो सकता है, जिसमें मल्टी-कोर सीपीयू और मल्टी-जीपीयू वीडियो कार्ड (एस) होते हैं जो सुपर सीपीयू के रूप में कार्य कर सकते हैं, आज के कंप्यूटरों की प्रसंस्करण शक्ति वास्तव में काफी अविश्वसनीय है। इससे भी बेहतर, निर्माता चिप्स को अधिक शक्तिशाली बना रहे हैं, ताकि वे वास्तव में शक्तिशाली हों, लेकिन कम शक्ति के रूप में भी आकर्षित हो सकते हैं और जब तक आवश्यक नहीं हो, तब तक कम से कम गर्मी उत्पन्न कर सकते हैं, इस प्रकार हमें दोनों दुनिया का सर्वश्रेष्ठ दे सकते हैं!

Comments

बस एक टिप्पणी, लेकिन BOINC और फोल्डिंग @ होम के लिए, सीपीयू और जीपीयू कार्य बहुत भिन्न हैं। अधिकांश कार्य वास्तव में सीपीयू पर बेहतर होते हैं क्योंकि उनमें जटिल आणविक गतिशीलता शामिल होती है जो एक जीपीयू पर अनुकरण करना कठिन होता है। इसी तरह, ऐसे कार्य हैं जो एक GPU के पागल समानता से लाभ उठा सकते हैं। इस वजह से, आप सीपीयू को सीपीयू की तुलना में अधिक दर पर कार्यों को पूरा करते देखते हैं, लेकिन यह इस तथ्य को छिपाता है कि कई कार्य हैं जो केवल सीपीयू (लंबी उड़ान सिमुलेशन, आदि) पर ही चल सकते हैं । लेकिन यह कहना कि एक GPU के लिए ये कार्य बेहतर हैं, गलत है।

— वन

Answer 2

जीपीयू ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट है। यह अनिवार्य रूप से आपके वीडियो कार्ड का सीपीयू (सीपीयू सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट, कंप्यूटर का "मस्तिष्क" या प्रोसेसर है)। इन दिनों वीडियो कार्ड इतने जटिल हैं कि वे मूल रूप से स्वयं की मेमोरी, बसों और प्रोसेसर के साथ स्वयं में कंप्यूटर हैं।

GPUs ऐतिहासिक रूप से विशेष रूप से विशेष उद्देश्य के लिए डिज़ाइन किया गया है, जब विशेष प्रकार के डेटा प्राइमेटिक्स (कोने, पिक्सेल, आदि) पर ग्राफिक्स ऑपरेशन के असतत सेट का प्रदर्शन करते हैं। हालांकि, इंटेल, एनवीडिया और एटीआई जैसी कंपनियां अधिक सामान्य-उद्देश्य वाले GPU घटकों के साथ लिफाफे को धक्का देना शुरू कर रही हैं, जिससे सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए गैर-ग्राफिक्स संचालन करने के लिए वीडियो कार्ड पर उपलब्ध अतिरिक्त प्रसंस्करण शक्ति का उपयोग करना आसान हो गया है। CUDA और अन्य विशिष्ट GPU भाषाओं जैसी चीजों के साथ संयुक्त , ये नए चिप्स बहुत सारी संभावनाओं को खोलते हैं।

GPGPU सामान्य प्रयोजन GPU कंप्यूटिंग के लिए मुख्यालय की तरह है। एक उपयोगकर्ता के रूप में, एक प्रोग्रामर के बजाय, संपूर्ण "GPU को ऑफ़लोड" चीज वास्तव में इस बिंदु पर आपको चिंता नहीं करती है, उस स्थिति से बाहर जिसमें आप उस तरीके से डिज़ाइन किए गए सॉफ़्टवेयर का उपयोग करेंगे (अंत उपयोगकर्ता के बहुत सारे टुकड़े नहीं। मौजूदा समय में सॉफ्टवेयर मौजूद है)।

Answer 3

CPU सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट (शायद आपका Intel या AMD प्रोसेसर है)।

जीपीयू आपके ग्राफिक्स कार्ड पर ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट है। देख:

http://en.wikipedia.org/wiki/Graphics_processing_unit

वे प्रोग्राम के लिए कठिन हैं, लेकिन बड़े पैमाने पर समानांतर होने का लाभ है इसलिए सीपीयू की तुलना में कुछ कार्यों को बहुत तेजी से क्रंच कर सकते हैं।

Nvidia से CUDA जैसी नई पहल इस प्रोग्रामिंग को आसान बनाकर इस क्षमता को प्राप्त करने की उम्मीद करती है। देख:

http://en.wikipedia.org/wiki/CUDA

Answer 4

एक GPU सिर्फ ग्राफिक्स प्रोसेसिंग के लिए समर्पित एक सीपीयू है। एक CPU किसी भी चीज़ के बारे में प्रक्रिया कर सकता है, लेकिन एक GPU 3D छवियों की गणना करने के लिए तैयार है - लोग आपके GPU का दोहन करना शुरू कर रहे हैं क्योंकि यह बहुत, समानांतर प्रसंस्करण में बहुत अच्छा है, जिसका अर्थ है कि सॉफ्टवेयर बहुत सारी चीजें करता है जो निर्भर नहीं करते हैं एक दूसरे को बेहतर प्रीफ़ॉर्मेंस के लिए ग्राफिक्स कार्ड के माध्यम से चला सकते हैं।

इसके अलावा, यह आम तौर पर इस्तेमाल नहीं किया जाता है, इसलिए यह शक्ति है कि वास्तव में चोट नहीं पहुंचा सकता है।