眾所周知，CPU和GPU都是支撐服務(wù)器性能的重要部件，但是很多人都困惑自己的設(shè)備到底需要CPU還是GPU？這兩款服務(wù)器處理器雖然差別很大，但也有一定的協(xié)同作用。今天我們就來探討一下服務(wù)器CPU和GPU的區(qū)別。

CPU 和 GPU 之間的主要區(qū)別是什么？

CPU 由數(shù)百萬個(gè)晶體管組成，是現(xiàn)代系統(tǒng)不可或缺的一部分，因?yàn)樗鼒?zhí)行計(jì)算機(jī)、服務(wù)器和操作系統(tǒng)所需的命令和進(jìn)程。CPU 適用于范圍廣泛的工作負(fù)載，尤其是那些需要低延遲和每個(gè)內(nèi)核性能的工作負(fù)載。任何專用服務(wù)器都會(huì)配備一個(gè)、兩個(gè)或四個(gè) CPU 來執(zhí)行操作系統(tǒng)的基本處理。作為一個(gè)強(qiáng)大的執(zhí)行引擎，CPU的主要工作原理是集中相對(duì)較少的內(nèi)核來處理單個(gè)任務(wù)。

與服務(wù)器CPU不同，GPU是由更小、更專業(yè)的內(nèi)核組成的處理器，可以跨多個(gè)內(nèi)核同時(shí)處理一個(gè)任務(wù)，為服務(wù)器提供強(qiáng)大的圖像處理和并行處理性能。GPU 的時(shí)鐘速度可能低于現(xiàn)代 CPU，但芯片上有許多密集的內(nèi)核。這是 CPU 和 GPU 之間最明顯的區(qū)別之一。GPU最初是為游戲而開發(fā)的，現(xiàn)在它的功能更廣泛地應(yīng)用于其他領(lǐng)域，比如AI、高性能服務(wù)器等。

CPU邏輯運(yùn)算單元少，控制器占比大；GPU 邏輯運(yùn)算單元小但數(shù)量多，控制器功能簡(jiǎn)單，緩存少。GPU雖然在單個(gè)計(jì)算單元的處理性能上弱于CPU，但是可以有大量的計(jì)算單元同時(shí)工作，在面對(duì)高密度計(jì)算時(shí)性能優(yōu)于CPU。簡(jiǎn)而言之，CPU擅長(zhǎng)協(xié)調(diào)整體的復(fù)雜運(yùn)算，而GPU擅長(zhǎng)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單運(yùn)算。

服務(wù)器CPU與GPU應(yīng)用對(duì)比

服務(wù)器CPU和GPU的處理能力不同，應(yīng)用的廣度和深度也不同。雖然GPU比CPU有更廣泛的應(yīng)用，但我們無法準(zhǔn)確比較哪個(gè)更好。事實(shí)上，在某些時(shí)候，他們可以一起工作。

服務(wù)器 GPU 是否與 CPU 一起工作？

CPU 和 GPU 的協(xié)作可以提高應(yīng)用程序內(nèi)的數(shù)據(jù)吞吐量和并發(fā)計(jì)算。它們按照主程序在 CPU 上運(yùn)行的原則協(xié)同工作，而 GPU 通過允許應(yīng)用程序內(nèi)的重復(fù)計(jì)算并發(fā)運(yùn)行來補(bǔ)充 CPU 架構(gòu)。打個(gè)比方，CPU就像是整個(gè)系統(tǒng)的任務(wù)管理器，協(xié)調(diào)整體的計(jì)算范圍，而GPU則執(zhí)行更精細(xì)的專業(yè)任務(wù)。與 CPU 相比，GPU 可以利用并行計(jì)算性能在相同的時(shí)間內(nèi)完成更多的工作。同時(shí)配備CPU和GPU的服務(wù)器具有更高的計(jì)算性能和數(shù)據(jù)吞吐量，可以有效提高數(shù)據(jù)處理效率。

在服務(wù)器中 GPU 比 CPU 更重要嗎？

要了解CPU和GPU的重要性，首先要知道它們各自的應(yīng)用特點(diǎn)。GPU服務(wù)器是指配備了可以同時(shí)運(yùn)行數(shù)千個(gè)并行線程的顯卡的服務(wù)器。為了更好地適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)步，越來越多配備GPU的高性能服務(wù)器出現(xiàn)在數(shù)據(jù)中心，這極大地體現(xiàn)了GPU在多種處理性能上的優(yōu)勢(shì)。提高了數(shù)據(jù)傳輸效率，為企業(yè)帶來更高的投資回報(bào)。

與服務(wù)器GPU帶來的性能提升相比，CPU作為服務(wù)器必備組件同樣重要。無論是高性能服務(wù)器，普通服務(wù)器，還是電腦，CPU都是必不可少的。服務(wù)器 CPU 可以在協(xié)調(diào)整個(gè)系統(tǒng)的同時(shí)執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)。通常，數(shù)據(jù)庫查詢和數(shù)據(jù)處理也受其控制。

為什么GPU不獨(dú)立運(yùn)行操作系統(tǒng)？

GPU 對(duì)操作系統(tǒng)有一些限制。主要限制之一是 GPU 中的所有內(nèi)核只能同時(shí)處理相同的操作，稱為 SIMD（單指令多數(shù)據(jù)）。因此，如果您要進(jìn)行 1,000 次類似的計(jì)算，例如破解密碼哈希，GPU 可以將每條指令分成不同的線程在其內(nèi)核中進(jìn)行計(jì)算。但是，如果CPU和顯卡用于內(nèi)核操作，比如寫文件到磁盤，打開新的索引指針，控制系統(tǒng)狀態(tài)等，就會(huì)慢很多。

與 CPU 相比，GPU 有更多的操作延遲，因?yàn)樗鼈兊膬?nèi)存計(jì)算更多，速度更慢。并且CPU的傳輸和反應(yīng)時(shí)間對(duì)于單條快速指令的設(shè)計(jì)來說更短。打個(gè)同樣的線路類比，開車是單指令快，地鐵或公交是單指令多數(shù)據(jù)，因?yàn)榈罔F和公交容量大，可以處理一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的大量需求。所以GPU在帶寬方面做了一定程度的調(diào)優(yōu)，這也是它適合大規(guī)模并行處理的另一個(gè)原因。

概括

CPU和GPU都是數(shù)據(jù)中心服務(wù)器的關(guān)鍵計(jì)算引擎，指的是服務(wù)器或計(jì)算機(jī)中基于芯片的微處理器。CPU 和 GPU 的共同點(diǎn)是它們都為數(shù)據(jù)處理工作，但它們?nèi)匀痪哂胁煌募軜?gòu)和內(nèi)置用途。CPU是單指令快的，GPU是單指令多線程的，這也決定了它們之間不同的應(yīng)用場(chǎng)景。服務(wù)器離不開CPU，而GPU用于數(shù)據(jù)中心的高性能服務(wù)器和更高密度的數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。

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