Sự khác biệt giữa CPU và GPU

Cụm từ CPU (Viết tắt của Central Processing Unit – Đơn vị xử lý trung tâm) thường được coi là bộ não của một chiếcmáy tính, bộ não đó đang được tăng cường bởi một bộ phận khác của máy tính – đó là GPU (Graphics Processing Unit – đơn vị xử lý đồ họa), và nếu CPU được coi là bộ não thì GPU có thể được coi là linh hồn của một chiếc máy tính hiện đại, cội guồn sức sống của máy tính. Vậy đâu là sự khác biệt giữa bộ não và linh hồn của một chiếc PC?

pdf2 trang | Chia sẻ: tlsuongmuoi | Ngày: 12/04/2013 | Lượt xem: 2189 | Lượt tải: 1download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Sự khác biệt giữa CPU và GPU, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Cụm từ CPU (Viết tắt của Central Processing Unit – Đơn vị xử lý trung tâm) thường được coi là bộ não của một chiếcmáy tính, bộ não đó đang được tăng cường bởi một bộ phận khác của máy tính – đó là GPU (Graphics Processing Unit – đơn vị xử lý đồ họa), và nếu CPU được coi là bộ não thì GPU có thể được coi là linh hồn của một chiếc máy tính hiện đại, cội guồn sức sống của máy tính. Vậy đâu là sự khác biệt giữa bộ não và linh hồn của một chiếc PC? CPU và GPU Tất cả các máy tính đều có các chip (bộ vi xử lý) dành để render và hiển thị các hình ảnh tới màn hình. Nhưng không phải tất cả các chip đó đều được tạo ra như nhau. Các trình điều khiển đồ họa tích hợp của Intel cung cấp các nền tảng đồ họa tối thiểu để hiển thị chỉ các ứng dụng thiên về hiệu năng hơn là đồ họa như Microsoft PowerPoint, các video độ phân giải thấp và các trò chơi đơn giản. Trong khi đó, GPU có đẳng cấp riêng của nó – nó có các tính năng vượt xa các trình điều khiển đồ họa cơ bản (như của Intel), và là một thiết bị được lập trình và tính toán đầy sức mạnh, dành riêng cho đồ họa. Các tiềm lực tiên tiến của GPU chủ yếu được sử dụng dành để render các trò chơi 3D. Và xa hơn thế, giờ đây các tiềm năng đó đang được sử dụng rộng rãi hơn để tăng tốc các tác vụ tính toán trong các lĩnh vực như mô hình tài chính, nghiên cứu khoa học hiện đại và thăm dò dầu khí… Trong một bài viết mới đây trên tuần báo BusinessWeek, chuyên mục phân tích tài chính Insight64, nhà kinh tế học Nathan Brookwood đã mô tả các tiềm năng độc nhất vô nhị của GPU như là: “Các GPU đã được tối ưu để đảm nhiệm những luồng dữ liệu khổng lồ và thực thi các tác vụ tương tự lặp đi lặp lại một cách rất nhanh chóng, không giống như các bộ vi xử lý của máy tính, những thứ vốn thường có xu hướng xử lý ẩu kiểu ban phát đồng đều tài nguyên, kể cả những tác vụ đồ họa cũng được cấp phát cùng một mức xử lý giống như các tác vụ văn phòng Các GPU đang ngày càng đóng vai trò quan trọng trong các máy tính hiện đại Về mặt kiến trúc, CPU được biên tập chỉ bởi một vài lõi xử lý cùng với các khay bộ nhớ đệm để có thể xử lý một vài luồng phần mềm tại cùng một thời điểm. Tương phản với đó, một GPU được lập ra bởi hàng trăm lõi xử lý để đảm nhiệm hàng ngàn luồng dữ liệu đồng thời một lúc. Khả năng của một GPU với hơn 100 lõi dành để xử lý hàng ngàn luồng dữ liệu có thể tăng tốc một số phần mềm tới hơn 100 lần so với một CPU đơn độc. (elpvn: Đó chính là lý do mà người ta gọi bộ xử lý đồ họa – GPU – là bộ tăng tốc đồ họa). Thậm chí còn xa hơn thế, GPU đã đạt được sự tăng tốc đáng kể này với mức hiệu quả tiêu thụ điện năng và giá thành cao hơn một CPU. Quá trình tăng tốc tính toán của GPU giờ đây đã phát triển thành một khuynh hướng chủ đạo được hỗ trợ bởi các hệ điều hành mới nhất của Apple (với thư viện OpenGL) và Microsoft (sử dụng thư viện DirectCompute). Lý do mà GPU được chấp thuận rộng rãi và trở thành khuynh hướng chủ đạo trong phát triển vi xử lý chính là năng lực tính toán, và các khả năng của nó đang ngày càng phát triển nhanh hơn so với các CPU kiến trúc x86. Trong các máy tính hiện đại, giờ đây GPU có thể đảm nhiệm nhiều tác vụ giải trí đa phương tiện (multimedia), cũng như tăng tốc các video theo chuẩn Adobe Flash, chuyển đổi (biên dịch) video giữa các định dạng, nhận diện hình ảnh, hỗ trợ nhận diện các mẫu virus và nhiều tác vụ nặng nề khác. Hơn thế, các vấn đề thực sự phức tạp và khó giải quyết kiểu đó vốn luôn phát sinh một cách tự nhiên – song song với các tác vụ xử lý video, phân tích hình ảnh, xử lý tín hiệu… Việc kết hợp một CPU với một GPU có thể cung cấp một hệ thống có mức giá trị hiệu năng – chi phí và tiêu hao điện năng ở mức tốt nhất. Hợp tác hay đối đầu? Lịch sử và hiện tại của GPU và CPU mang tính hợp tác cùng phát triển, vậy nên xem ra chẳng có lý do nào đủ thuyết phục để chứng mình rằng CPU và GPU đang đứng trên hai chiến tuyến đối nghịch? Thú vị thay, khi mà tất cả mọi thứ cỏ vẻ như đang thuận lợi, lại xuất hiện một cuộc chiến hứa hẹn “vô cùng tàn khốc” giữa hai “đối tác bất đắc dĩ” GPU và CPU. Vậy trong cuộc chiến chống lại lịch sử ‘thân thiện’ này ai sẽ giành lợi thế? Ai sẽ là kẻ phải đối mặt với thảm họa 2010? và nhiều tính tiết hấp dẫn, đầy bất ngờ khác … Tất cả sẽ có trong loạt bài tiêu điểm “GPU và CPU – Khi đối tác trở thành đối thủ“, sẽ sớm được đăng tải. Mời các bạn đón xem

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfSự khác biệt giữa CPU và GPU.pdf
Tài liệu liên quan