Чем CPU, GPU и DPU отличаются друг от друга?

Прочитано: 189 раз(а)


Центры обработки данных используют три разновидности процессорных блоков: CPU, GPU и DPU. Узнайте об уникальных вариантах использования каждого из них и о том, как использовать их вместе для ускорения рабочих нагрузок центра обработки данных.

Шесть частей вашего автомобиля, которые собирают данные о вас

В мире вычислений термин «процессор» часто относится к центральному процессору или центральному процессору. ЦП является наиболее распространенным процессором, но это не единственный процессор, доступный для центров обработки данных. GPU и DPU могут помочь управлять все более сложными вычислительными нагрузками и вычислительными задачами.

Все три процессора поддерживают сложные вычисления , но каждый из них подходит для разных задач или рабочих нагрузок. Используя несколько типов процессоров в вашем центре обработки данных, эти блоки могут поддерживать друг друга и еще больше ускорять выполнение больших или сложных задач.

Что такое процессор?

ЦП часто называют мозгом компьютера и считают «основным» процессором. ЦП использует логическую схему для интерпретации, обработки и выполнения инструкций и команд, отправленных ему из ОС, программ или различных компонентов компьютера.

ЦП является неотъемлемой частью системных операций. Он выполняет все, от базовых арифметических и логических операций до операций ввода-вывода . Он также обрабатывает отправку инструкций и передачу данных на специализированное оборудование, такое как графические карты.

На заре компьютерной истории ЦП часто имел одно вычислительное ядро . Сегодня они могут содержать несколько ядер для одновременного выполнения множества инструкций. Это увеличивает общую производительность системы и скорость во всем центре обработки данных.

Что такое графический процессор?

Графические процессоры (GPU) изначально разрабатывались как дополнение к CPU. У этих модулей много общего: оба они являются критически важными вычислительными механизмами, которые могут обрабатывать данные, но графические процессоры специально ускоряют рендеринг графики.

Хотя ЦП может отправлять инструкции графической карте, ЦП может одновременно обрабатывать только несколько программных потоков. Имея несколько процессорных ядер, они отлично подходят для последовательной обработки — выполнения широкого спектра рабочих нагрузок или серии задач, сосредоточившись на быстром выполнении отдельных задач, — но рендеринг изображений усложняется. Графический процессор содержит намного больше ядер, чем ЦП, что позволяет ему выполнять тысячи операций одновременно, а не только несколько.

Это разбивает сложные задачи рендеринга графики, которые включают одновременное, последовательное и высокоскоростное управление компьютерной графикой и обработкой изображений. Например, графический процессор может ускорить выполнение ресурсоемких задач трассировки лучей, рельефного отображения, вычислений освещения и плавного декодирования для быстрого рендеринга анимации или видео и вывода на дисплей.

GPU облачные хранилища

Короче говоря, GPU отличается от CPU тем, что выполняет параллельные операции , а не последовательные. Хотя GPU предназначался для обработки компьютерной графики, его архитектура параллельной обработки сделала его подходящим для других типов сложных рабочих нагрузок, таких как супервычисления, искусственный интеллект, машинное обучение, вычисления в базах данных и анализ больших данных.

Его способность эффективно обрабатывать сложные математические процессы позволяет графическому процессору повышать производительность приложений центра обработки данных и значительно ускорять рабочие нагрузки центра обработки данных. Графические процессоры могут поддерживать сценарии больших данных и научных вычислений, оптимизировать оркестровку контейнеров и работу процессов в несколько раз быстрее, чем центральные процессоры.

Что такое ДПУ?

Первоначально ЦП имел одно вычислительное ядро ​​и выступал в качестве центрального компонента персональных компьютеров. Центральный процессор развивался с годами, графический процессор начал справляться с более сложными вычислительными задачами, и теперь в блоке обработки данных появляется новый столп вычислений .

DPU разгружает сетевые и коммуникационные рабочие нагрузки с ЦП. Он сочетает в себе вычислительные ядра с блоками аппаратных ускорителей и высокопроизводительный сетевой интерфейс для решения рабочих нагрузок, ориентированных на данные, в масштабе. Этот архитектурный подход позволяет DPU гарантировать, что нужные данные будут быстро отправлены в нужное место в нужном формате.

DPU в основном предназначен для обработки данных, перемещающихся по центру обработки данных. Основное внимание уделяется передаче данных, сокращению данных, безопасности данных и расширению возможностей анализа данных, а также шифрованию и сжатию. Это означает, что он поддерживает более эффективное хранение данных и освобождает ЦП, чтобы сосредоточиться на обработке приложений.

DPU также может решить проблему неэффективности серверного узла, если вы поместите его в центр инфраструктуры, ориентированной на данные. Он может смягчить разрастание, обеспечить высокую доступность и надежность, а также обеспечить быстрый доступ и совместное использование данных независимо от того, сколько данных требуется для обработки и передачи.

Обработка DPU специфична для случаев использования с крупномасштабными потребностями в обработке данных, таких как центры обработки данных, поддерживающие облачные среды, или суперкомпьютеры, управляющие сложными алгоритмами искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения.

Ученые используют интеллектуальный анализ данных, чтобы узнать больше о необычных случаях диабета



Новости партнеров