CPU و GPU دو تراشه محاسباتی هستند که در عملکرد کلی سیستم و اجرای روان نرم‌افزارها نقش حیاتی دارند. با وجود برخی شباهت‌ها، بین این دو قطعه تفاوت‌های مهمی وجود دارد. پردازنده مرکزی اجرای وظایف روزمره را به عهده دارد اما GPU برای پردازش‌های گرافیکی سنگین و نوع خاصی از محاسبات به‌کار می‌رود. به عبارت دیگر اگر CPU مغز کامپیوتر باشد که کارهای مختلف را مدیریت میکند، GPU عضلات آن است که کارهای سنگین و تکراری را به سرعت انجام می‌دهد، مخصوصاً وقتی پای گرافیک و پردازش‌های تصویری در میان باشد. در ادامه این دو تراشه را از نظر معماری، کاربردها، مزایا و معایب مقایسه میکنیم تا تفاوت GPU و CPU را به طور کامل درک کنیم.
CPU چیست؟
CPU یا واحد پردازش مرکزی (Central Processing Unit)، مغز متفکر کامپیوتر و اصلی‌ترین بخش آن است که وظیفه اجرای دستورالعمل‌ها، انجام محاسبات و مدیریت منابع سیستم را برعهده دارد.
این تراشه از میلیون‌ها ریزترانزیستور تشکیل شده که روی یک سطح سیلیکونی جای گرفته‌اند. ترانزیستورها به عنوان کلیدهای کوچک سیگنال‌های الکتریکی را برای انجام محاسبات پردازش می‌کنند.
بخش‌های اصلی یک پردازنده شامل واحد کنترل (کنترل‌کننده اجرای دستورات)، حافظه کش (دسترسی سریع به داده‌های پرکاربرد) و واحد محاسبه و منطق (ALU) جهت انجام عملیات ریاضی و منطقی می‌شود.
سرعت عملکرد یک پردازنده با واحد گیگاهرتز (GHz) اندازه‌گیری می‌شود. هرچه فرکانس کاری پردازنده بیشتر باشد، سرعت پردازش دستورات در سیستم نیز بالاتر خواهد بود. پردازنده‌های امروزی به جای یک هسته، دارای چندین هسته هستند که امکان اجرای همزمان چندین وظیفه را به صورت همزمان فراهم می‌کنند.
عملکرد CPU بر اساس فرکانس کاری، تعداد هسته‌ها، میزان حافظه کش و معماری آن سنجیده می‌شود. این مشخصات تعیین می‌کنند که پردازنده چقدر سریع و کارآمد می‌تواند وظایف محوله را انجام دهد.
بیشتر بخوانید: cpu چیست | هر آنچه باید در مورد پردازنده بدانید
GPU چیست؟
GPU یا واحد پردازش گرافیکی (سرور GPU چیست؟) ، تراشه‌ای است که برای اجرای محاسبات موازی و سنگین مثل رندر تصاویر، ویدیوها و بازی بهینه شده است.
برخلاف CPU که وظایف عمومی را بر عهده دارد، GPU با داشتن صدها هسته‌ی پردازشی کوچک، حجم عظیمی از داده‌ها را به طور همزمان و موازی پردازش میکند. از اینرو GPU برای ویرایش حرفه‌ای، رندرگیری، مدل‌سازی و محاسبات علمی مثل یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مناسب است.
تراشه‌های گرافیکی به دو دسته اصلی تقسیم می‌شوند:
- GPU یکپارچه: درون خود پردازنده تعبیه شده و برای کارهای روزمره و بازی‌های سبک مناسب است.
- GPU مجزا: به صورت کارت گرافیک جداگانه به مادربرد متصل می‌شود و برای کارهای حرفه‌ای و سنگین، قدرت پردازشی بسیار بالاتری ارائه می‌دهد.
عملکرد این تراشه با معیارهایی مانند تعداد هسته‌ها، فرکانس کاری و مقدار VRAM یا حافظه اختصاصی سنجیده می‌شود.
اپراتور هوش مصنوعی کاربردی اهورا با ارائه خدماتی نظیر پردازش گرافیکی ابری، ذخیره‌سازی هوش مصنوعی و مشاوره تخصصی، به‌طور همه‌جانبه پاسخگوی نیازهای متنوع مشتریان در حوزه هوش مصنوعی است. در اهورا بسته به نیازتان می‌توانید سرور gpu را با کارت گرافیک انویدیا RTX 2080 یا RTX 4090 و … بسازید.
CPU چطور کار میکند؟
روند کاری پردازنده مرکزی از مفهوم «چرخه دستورالعمل» پیروی میکند که طی آن داده‌ها فراخوانی شده و پس از رمزگشایی، اجرا می‌شوند. در ادامه این مراحل را مرور میکنیم:
1. دریافت دستورالعمل: پردازنده از طریق واحد کنترل (Control Unit) دستورالعمل‌ها را از حافظه اصلی دریافت میکند. برنامه شمار (Program Counter) آدرس دستورالعمل بعدی را در حافظه نگه می‌دارد تا ترتیب آنها حفظ شود.
2. رمزگشایی: دستورالعمل به واحدهای کوچکتری تقسیم شده و رمزگشایی می‌شود. این کار توسط دیکودر (Decoder) انجام می‌شود که فرامین را به کدهای باینری قابل درک برای CPU ترجمه میکند.
3. اجرا: در این مرحله واحد محاسبه و منطق (ALU) عملیات لازم را بر اساس فرامین دریافتی شده انجام می‌دهد. عملیات می‌تواند شامل محاسبات ریاضی، مقایسه یا جابجایی داده‌ها باشد.
4. ذخیره نتایج: نتایج در رجیستر داخلی ذخیره شده یا دوباره به حافظه اصلی برگردانده می‌شود. رجیستر واحدهای بسیار سریع و کوچک حافظه در پردازنده است.
5. تکرار مراحل: CPU این چرخه را تکرار کرده و به سراغ دستورالعمل بعدی می‌رود.
این چرخه با سرعت بسیار بالا (میلیاردها بار در ثانیه) تکرار می‌شود تا برنامه‌ها و وظایف به سرعت انجام شوند. فرآیندهای مذکور به کمک ساعت سیستم زمان‌بندی و هماهنگ می‌شوند.
GPU چطور کار میکند؟
پردازشگر گرافیکی هم در فرایند کاری خود از یک چرخه پیروی میکند اما مراحل آن متفاوت است:
1. دریافت دستورالعمل: CPU داده‌ها و دستورالعمل مربوط به پردازش گرافیکی (مانند رندر تصویر یا اجرای یک بازی) را به GPU ارسال میکند.
2. تقسیم وظایف: GPU حاوی هزاران هسته کوچکتر است که وظایف بین آنها تقسیم می‌شود.
3. پردازش موازی: هسته‌ها به طور همزمان و موازی روی داده‌ها عملیات انجام می‌دهند. این ویژگی به GPU اجازه می دهد تا حجم زیادی از داده‌ها را به سرعت پردازش کند.
4. رندرینگ گرافیکی: داده‌های سه‌بعدی به تصاویر دو‌بعدی قابل نمایش روی مانیتور تبدیل می‌شوند. این فرآیند شامل ورودی هندسی، ترسیم ابتدایی، سایه‌زنی و پردازش پیکسل است.
5. اجرای شیدر: شیدرها برنامه‌های کوچکی روی GPU هستند که برای تعیین ویژگی‌های بصری یک صحنه استفاده می‌شوند. دو نوع اصلی آن شیدر ورتکس و شیدر پیکسل است که به ترتیب برای پردازش ورودی‌های هندسی و پیکسل‌ها به کار می‌روند.
6. ترکیب نتایج: با اتمام پردازش، نتایج هسته‌های مختلف با هم ترکیب می‌شود تا خروجی نهایی (مانند یک فریم از تصویر یا انیمیشن) تولید شود.
7. ارسال خروجی: داده‌های گرافیکی به فرمت قابل اجرا روی صفحه تبدیل شده و به نمایشگر ارسال می‌شود.
8. تکرار چرخه: این فرایند پیوسته تکرار می‌شود تا بازی‌ها، برنامه‌های گرافیکی و سایر نرم‌افزارها روان و با نرخ فریم مناسب اجرا شوند.
بیشتر بخوانید: ژوپیتر نوت بوک چیست و چرا باید از آن استفاده کنیم؟
تفاوت GPU و CPU در معماری
پردازنده مرکزی و پردازشگر گرافیکی برای اهداف مختلفی طراحی شده‌اند و این تفاوت در معماری آنها کاملا مشهود است. در ادامه تفاوت GPU و CPU در طراحی و معماری را مرور میکنیم.
معماری CPU
1. هسته‌های کمتر: معمولاً بین ۲ تا ۱۶ هسته پردازشی دارد اما هر هسته بسیار قدرتمند است و وظایف پیچیده را به صورت ترتیبی و با سرعت بالا انجام می‌دهد.
2. مدیریت تسک‌ها: برای انجام پردازش‌های ترتیبی (Sequential Processing) مثل مدیریت سیستم‌عامل و نرم‌افزارهای عمومی طراحی شده است.
3. کش بزرگتر: کش (حافظه نهان) بسیار بزرگ‌تری نسبت به GPU دارد که به تسریع پردازش‌های پیچیده کمک میکند.
4. پهنای باند محدود: معمولاً پهنای باند کمتری دارد چون برای انجام وظایفی طراحی شده که به حجم بالایی از داده نیاز ندارد.
معماری GPU
1. طراحی برای پردازش موازی: برای گرافیک و محاسبات موازی طراحی شده که شامل پردازش حجم بالایی از داده‌های مشابه است.
2. هسته‌های بیشتر: دارای صدها و گاهی هزاران هسته است که تعداد زیادی محاسبه را به طور همزمان انجام می‌دهند. این معماری برای محاسبات موازی و پردازش‌های سنگین گرافیکی ایده‌آل است.
3. پردازش موازی: برای انجام تعداد زیادی عملیات یکسان به صورت همزمان (Parallel Processing) طراحی شده که برای کارهایی مانند یادگیری عمیق و محاسبات علمی مناسب است.
4. کش کوچکتر: نسبت به CPU کش کوچکتری دارند چون برای انجام محاسبات موازی به حافظه نهان بزرگ نیاز ندارند.
5. پهنای باند زیاد: به دلیل انجام محاسبات موازی و نیاز به انتقال سریع داده‌های گرافیکی، پهنای باند بالاتری دارد. این ویژگی به GPU کمک میکند که به سرعت به حجم عظیمی از داده‌ها دسترسی پیدا کند.
جدول مقایسه معماری GPU و CPU
| ویژگی | CPU | GPU |
| هدف طراحی | وظایف عمومی و چندگانه | پردازش گرافیکی و محاسبات موازی |
| تعداد هسته‌ها | محدود (۴ تا ۱۶ هسته) | زیاد (هزاران هسته) |
| توان هر هسته | قدرتمند و پیچیده | ساده و ضعیف‌تر |
| نوع پردازش | ترتیبی | موازی |
| حافظه کش | بالا | کمتر |
| توان مصرفی | پایین‌تر | بالاتر |
تفاوت GPU و CPU در کاربردها
این دو نوع تراشه برای وظایف مختلفی طراحی شده‌اند و هر کدام در نوع خاصی از محاسبات بهتر عمل می‌کنند. CPU برای وظایفی مناسب است که نیاز به پردازش سریع و تک‌رشته‌ای دارند اما GPU برای پردازش‌های گرافیکی و سنگین‌تر مناسب است که سرعت در آنها اولویت ندارد. در ادامه به بررسی کاربردهای متفاوت GPU و CPU می‌پردازیم:
کاربردهای CPU
1. برنامه‌های عمومی: اجرای سیستم عامل، مدیریت منابع سیستم، مدیریت فایل‌ها و اجرای برنامه‌هایی مثل مرورگر وب، پخش‌کننده موسیقی و پردازشگر متن را بر عهده دارد.
2. نرم‌افزارهای اداری: هنگام کار با Word یا Excel پردازنده وظیفه اجرای ورودی‌های کاربر (تایپ، ویرایش، قالب‌بندی متن)، عملیات محاسباتی و مدیریت حافظه برای ذخیره‌سازی داده‌ها را برعهده دارد.
3. بازی‌های سبک: پردازنده‌های جدید مانند تراشه‌های نسل ۱۴ اینتل توان اجرای بازی‌های سبک و حتی متوسط را دارند. این ویژگی به لطف GPU مجتمع ممکن شده که پردازش تصویر را با دقت و سرعت مناسب انجام می‌دهد.
4. برنامه‌نویسی: هنگام کار با ابزارهایی مانند GCC یا Visual Studio، پردازنده مسئول تفسیر یا کامپایل کد، تخصیص حافظه، پردازش ورودی‌ها و خروجی‌ها، و مدیریت عملیات منطقی و محاسباتی است.
کاربردهای GPU
1. بازی‌های ویدیویی سنگین: در بازی‌های گرافیکی سنگین مانند Cyberpunk 2077 یا Call of Duty رندر تصاویر، نورپردازی، سایه‌زنی و نمایش جلوه‌های بصری بر عهده کارت گرافیک است.
2. پردازش ویدیو: رندر ویدیوها، جلوه‌های تصویری و افکت‌ها در نرم‌افزارهایی مانند Adobe Premiere Pro یا Final Cut Pro نیازمند یک کارت گرافیک قدرتمند است. اگر سیستم GPU قوی نداشته باشد، رندر یک ویدیوی چند دقیقه‌ای با وضوح بالا ناممکن بوده یا ساعت‌ها زمان خواهد برد.
3. پردازش تصویر: نرم‌افزارهایی مانند Adobe Photoshop برای اعمال فیلترها، افکت‌های پیچیده و پردازش سریع تصاویر از قدرت GPU بهره می‌گیرند. پردازنده گرافیکی عملیات پیچیده‌ای مانند تغییر رنگ، کاهش نویز، تنظیم کنتراست و افکت‌های هنری را با سرعت بیشتری نسبت به پردازنده مرکزی انجام می‌دهد.
4. هوش مصنوعی: در پروژه‌های یادگیری عمیق با TensorFlow یا PyTorch از کارت گرافیک استفاده می‌شود. برای مثال آموزش یک شبکه عصبی برای تشخیص اشیا در تصاویر با استفاده از GPU بسیار سریع‌تر و کارآمدتر از CPU خواهد بود. به همین دلیل در پلتفرم‌های هوش مصنوعی نظیر «اهورا» از جدیدترین کارت‌های گرافیک انویدیا استفاده می‌شود.
5. محاسبات علمی: محققان برای محاسبات پیچیده در زمینه‌هایی مانند مدل‌سازی علمی، دینامیک سیالات یا پیش‌بینی آب و هوا از GPU استفاده می‌کنند. برای مثال در شبیه‌سازی مولکولی با نرم‌افزارهای LAMMPS یا GROMACS پردازشگر حجم عظیمی از محاسبات دینامیک را به سرعت اجرا میکند.
6. استخراج ارز دیجیتال: کارت‌های گرافیک به دلیل توانایی پردازش موازی و سرعت بالای خود در حل محاسبات پیچیده، به ابزاری ایده‌آل برای استخراج ارزهای دیجیتال مانند بیت‌کوین تبدیل شده‌اند.
بیشتر بخوانید: بهترین کارت گرافیک رندرینگ معماری در سال 2024
جدول مقایسه کاربردهای CPU و GPU
| کاربرد | CPU | GPU |
| پردازش عمومی | انجام وظایف متنوع و متوالی | انجام وظایف خاص و موازی |
| بازی‌های کامپیوتری | بازی‌های سبک | بازی‌های سنگین با گرافیک بالا |
| ویرایش ویدیو | ویرایش ساده | ویرایش حرفه‌ای و رندرینگ سریع |
| طراحی گرافیکی | طراحی دو بعدی | طراحی سه بعدی و رندرینگ |
| هوش مصنوعی و یادگیری ماشین | محدود | مناسب |
| داده کاوی | محدود | مناسب |
| استخراج ارز دیجیتال | نامناسب در اکثر موارد | مناسب |
تفاوت GPU و CPU در مصرف انرژی
در کامپیوتر و به ویژه لپ‌تاپ اکثر پردازند‌ه‌ها حالت بهینه‌سازی مصرف انرژی دارند (مثل حالت Turbo Boost در پردازنده‌های اینتل یا Precision Boost در AMD). این ویژگی‌ها به CPU اجازه می‌دهد که بسته به نوع بار کاری، فرکانس و ولتاژ خود را تنظیم کنند تا مصرف انرژی بهینه شود. در نتیجه در کارهای عمومی و سبک مثل مرور وب، تماشای فیلم یا استفاده از نرم‌افزارهای آفیس CPU مصرف انرژی بسیار پایینی دارد.
در پردازش‌های سنگین هم شرایط مشابه است و GPU به دلیل تعداد بالای هسته‌های فعال، مصرف انرژی بسیار بیشتری دارد. برای مثال کارت گرافیک RTX 4090 در حداکثر بار کاری بیش از ۴۰۰ وات انرژی مصرف میکند، در حالی که CPU در همان شرایط ۱۰۰ وات مصرف دارد.
مقایسه GPU و CPU از نظر مزایا و معایب
برای درک بهتر تفاوت GPU و CPU باید با مزایا و محدودیت‌های هر کدام از این تراشه‌ها آشنا شویم:
مزایا و معایب CPU
مزایای پردازنده مرکزی شامل این موارد است:
1. انعطاف پذیری: CPU یک پردازنده چند منظوره است که بسیاری از وظایف و کارها را به شکلی بهینه و سریع انجام می‌دهد.
2. سرعت بالا: در پردازش‌های تک رشته‌ای مثل عملیات‌های ورودی و خروجی و مدیریت سیستم‌عامل سرعت بالاتری نسبت به GPU دارد.
3. دقت زیاد: پردازنده مرکزی محاسبات ریاضی متوسط را با دقتی بالاتر از کارت گرافیک انجام می‌دهد که در بسیاری از کاربردها اهمیت زیادی دارد.
4. سازگاری سخت‌افزاری: CPU با انواع سیستم‌ها و مادربردها سازگاری دارد اما کارت گرافیک از این نظر محدودتر است.
در کنار این مزایا باید به محدودیت‌های زیر هم اشاره کرد:
1. هسته‌های محدود: تعداد هسته‌های CPU معمولاً محدود است، بنابراین برای پردازش‌های سنگین (مانند برخی از محاسبات علمی یا یادگیری ماشین) کارایی کمتری دارند.
2. پردازش موازی ضعیف: به دلیل هسته‌های کم و معماری سریالی، در پردازش‌هایی که به حجم بالایی از عملیات موازی نیاز دارند، کارایی کمتری دارند.
3. بهره‌وری پایین در برخی موارد: پردازنده‌های قدرتمند مثل سری Core i9 اینتل برای انجام محاسبات سنگین، انرژی بالایی مصرف می‌کنند.
مزایا و معایب GPU
مزایای کارت‌های گرافیک قدرتمند شامل این موارد می‌شود:
1. قدرت پردازش بالا: برای برنامه‌هایی که حجم بالایی از داده‌ها را به صورت موازی پردازش می‌کنند، پردازنده مرکزی به گرد پای GPU نمی‌رسد.
2. پردازش موازی: به لطف داشتن هزاران هسته کوچک، برای پردازش موازی گسترده مثل محاسبات ماتریسی بسیار مناسب است.
3. پردازش گرافیکی: GPUها به طور خاص برای پردازش و رندرینگ گرافیک بهینه‌سازی شده‌اند. در نتیجه در اجرای گرافیک سه‌بعدی، بازی‌ها و ویرایش ویدیو کارایی بسیار بالایی دارند.
4. محاسبات شناور: این تراشه‌ها در انجام محاسبات ممیز شناور بسیار سریع هستند که برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ضروری است.
محدودیت‌های پردازشگر گرافیکی مربوط به این موارد است:
1. محدودیت در وظایف عمومی: برای وظایف عمومی و پردازش تک‌هسته‌ای طراحی نشده و در برخی وظایف مثل اجرای برنامه‌های روزمره نسبت به پردازنده ضعیف‌تر عمل میکند.
2. وابستگی به CPU: کارت گرافیک برای انجام برخی وظایف مانند مدیریت حافظه و زمان‌بندی به CPU وابسته است.
3. مصرف انرژی بالا: کارت‌های گرافیک مصرف انرژی بالایی دارند؛ به ویژه در زمان لود کامل به سرعت باتری لپ‌تاپ را تخلیه می‌کنند.
4. پیچیدگی برنامه‌نویسی: برنامه‌نویسی برای این قطعات با استفاده از CUDA یا OpenCL صورت گرفته و به مراتب پیچیده‌تر از برنامه‌نویسی برای CPU است. به همین دلیل توسعه نرم‌افزارهای کارآمد برای آنها زمان و هزینه بسیار بیشتری نیاز دارد.
بیشتر بخوانید: زیرساخت ابری چیست؟ راهنمای انتخاب زیرساخت ابری
تفاوت CPU و GPU در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
آموزش هوش مصنوعی شامل پردازش عملیات‌های یکسان و همزمان روی چندین نمونه داده است و این همان چیزی است که کارت گرافیک برای آن ساخته شده است. متخصصان هوش مصنوعی در مواردی از این دست سراغ GPU می‌روند:
- آموزش شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)، کانولوشن (CNN) و بازگشتی (RNN).
- استنتاج هوش مصنوعی در زمینه‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) بینایی کامپیوتر، تشخیص گفتار و سیستم‌های توصیه‌گر.
- شتاب‌دهی عملیات هوش مصنوعی و یادگیری عمیق از طریق پردازش موازی داده‌های حجیم و انجام محاسبات پیچیده ماتریسی.
- پردازش داده‌های بدون ساختار مثل تصاویر،ویدئوها، متن و صدا
- اجرای مدل‌های هوش مصنوعی در مراکز داده و ابر.
در مقابل پردازنده مرکزی در زمینه هوش مصنوعی کاربرد بسیار محدودی دارد. این تراشه برای پردازش وظایف الگوریتمی فشرده مناسب است؛ به عنوان مثال:
- الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) و استنتاج بلادرنگ که پردازش موازی ندارند.
- شبکه‌های عصبی بازگشتی که به داده‌های ترتیبی متکی هستند.
- آموزش سیستم‌های توصیه‌گر که نیازمند حافظه زیاد هستند.
چنین وظایفی در پروژه‌های هوش مصنوعی مدرن رایج نیستند و اکثر شرکت‌ها در توسعه AI سراغ CPU نمی‌روند.
جمع‌بندی
CPU و GPU دو تراشه محاسباتی با کارکرد متفاوت هستند. CPU پردازنده‌ای چند منظوره است که برای انجام وظایف متوالی بهینه شده و در اجرای سیستم عامل و وظایف روزمره بسیار کارآمد است. در مقابل GPU با تعداد هسته‌های بسیار بیشتر برای محاسبات موازی طراحی شده است. این ویژگی GPU را برای اجرای بازی، برنامه‌های گرافیکی، محاسبات علمی، یادگیری ماشین و استخراج ارز دیجیتال به ابزاری ایده‌آل تبدیل میکند.
سوالات متداول
1. تفاوت CPU و GPU چیست؟
CPU مدیریت سیستم عامل و اجرای برنامه‌های روزمره را بر عهده دارد. GPU با تعداد هسته‌های بیشتر برای کارهای گرافیکی، رندرگیری و اجرای بازی بکار می‌رود.
2. آیا CPU می‌تواند کارهای GPU را انجام دهد؟
در برخی موارد پردازنده وظایف کارت گرافیک را با کارایی کمتر انجام می‌دهد اما در اکثر موارد کاربرد آنها با هم متفاوت است.
3. آیا GPU می‌تواند جایگزین CPU شود؟
خیر چون کارت گرافیک برای وظایف عمومی و پیچیده طراحی نشده و در اجرای سیستم‌عامل و برنامه‌های عمومی به خوبی پردازنده مرکزی عمل نمی‌کند.
4. در چه مواردی استفاده از GPU بهتر است؟
در اجرای بازی و برنامه‌های گرافیکی سنگین، رندرینگ سه‌بعدی، یادگیری ماشین و محاسبات علمی که نیاز به پردازش موازی دارند.
5. در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین CPU مهم‌تر است یا GPU؟
GPU مهم‌تر است چون حجم زیادی از محاسبات موازی را سریع‌تر انجام می‌دهد که در آموزش مدل‌ها بسیار مؤثر است.
منابع
