为什么显卡功率比cpu大（CPU和GPU有什么区别）

CPU和GPU有什么区别

如果您正在搜索云服务器,您可能正在比较一定数量的虚拟 CPU 以及 RAM 和存储的价格。

但是任务变得越来越复杂——今天的系统收集和处理大量数据,并不是每个服务器都能处理的。因此,随着大数据分析和机器学习的发展,GPU 的作用也变得越来越重要。

云服务提供商现在提供 GPU 加速的云服务器, 专注于大数据处理和其他数据密集型应用程序。它们非常适合渲染、流式传输和并行计算。

GPU 与 CPU

CPU 和 GPU 非常相似。两者都由数亿个晶体管组成,每秒可以处理数千个操作。然而,它们是为不同的目的而设计的,在架构上也有所不同。

最重要的特征是操作的处理方式。CPU 用于顺序处理。每一个新的步骤都是在前一个步骤完成之后执行的,并且基于过去获得的结果。因此,如果其中一个步骤发生错误,程序就会崩溃。

现代处理器是多核心的。每个内核在单个线程内按顺序处理信息。换句话说,不同的任务在不同的线程中同时执行(并且每个线程中任务的执行仍然是顺序的)——这允许多任务处理。

GPU 架构是“大规模并行”的。内核的工作方式完全不同:操作是并行执行的。图形处理器同时在多个线程中执行任务。因此,一个线程中的错误不会导致程序失败和关闭。这使得 GPU 可以轻松提高计算性能(比如 CPU 高 8 倍)。

由于大多数操作属于相同类型且重复,因此使用 GPU 显着减少了计算时间。

访问 CPU 和 GPU 上的内存并与之交互也截然不同。GPU 不需要大容量内存,将数据记录到视频卡上,读取数据是一个单独的过程,既耗时又耗资源。

与 CPU 相比,GPU 的计算精度较低。但是,对于高速更重要的任务来说已经足够了。

此外,GPU 是节能的。从这个角度来看,NVIDIA GPU 是最好的。平均而言,它们的效率比没有 NVIDIA GPU 的系统高 2.8 倍(以 gigaflops/W 为单位)。

什么时候需要云中的 GPU?

GPU 为企业提供了许多好处。尽管它们最初设计用于处理具有高图形工作负载的应用程序,但它们使用类似于渲染的数学算法的高性能允许将 GPU 应用于许多非图形相关的项目。

GPU 对于任何计算量大的事情都是必不可少的,包括

视频渲染;

3D建模与设计;

大数据分析处理;

游戏开发;

人工智能和神经网络训练;

构建预测模型。

要为需要大量处理能力以并行执行多项计算的任务实施 GPU,您无需购买图形处理器。您可以从云提供商处租用它。无需等待设备交付,云提供商按需连接 GPU。

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