CPU и GPU: что это такое и чем отличаются

CPU — это «мозг» компьютера. Его главное преимущество в мгновенных последовательных вычислениях, в которых каждый следующий шаг зависит от предыдущего. Процессор справляется со сложными задачами с множеством условий. Это важно для работы с операционными системами, браузерами, программами и приложениями, где порядок действий зависит от выбора пользователя. 

CPU не выполняет тысячи однотипных операций одновременно. Зато он гибкий, умеет переключаться между задачами, работает с разными типами данных. Процессор координирует работу компьютерных систем, следит за порядком действий и проверяет, чтобы все правильно выполнялось. 

В отличие от узкого специалиста CPU, графический процессор GPU (Graphics Processing Unit) — конвейерный рабочий. Он умеет выполнять параллельные вычисления с огромным количеством разнородных данных. Процессор не думает над логикой и не принимает сложных решений, а делает ставку на скорость и массовость. 

Внутри графического процессора несколько вычислительных ядер, которые могут работать одновременно. Они действуют по одной инструкции, которую применяют к разным данным. GPU незаменим там, где нужно быстро обработать массивы чисел, изображений или векторов. Системой он не управляет, сложных решений не принимает. Зато выдает впечатляющие вычислительные мощности. 

Изначально GPU использовался для обработки графики. Каждый пиксель или фрагмент изображения можно было обрабатывать отдельно от других. Потом стало понятно, что процессор подходит и для других задач. 

В потребительских (десктопных) CPU обычно от 2 до 24 мощных ядер. В серверных процессорах их количество может достигать 96, 128 и более, что позволяет обрабатывать огромное число параллельных задач. При этом каждое ядро способно автономно обрабатывать сложные инструкции и переключаться между задачами. Ускорить работу позволяет кэш-память, которая минимизирует задержки доступа к данным.

GPU построен на архитектуре, кардинально отличающейся от CPU. Вместо нескольких мощных ядер он содержит тысячи вычислительных ядер. У NVIDIA они называются CUDA Cores, у AMD — Stream Processors. Эти ядра организованы в более крупные вычислительные блоки: Streaming Multiprocessors (SM) у NVIDIA или Compute Units (CU) у AMD. Такая структура оптимизирована для одновременного выполнения одной инструкции над множеством потоков данных, что соответствует модели SIMT (Single Instruction, Multiple Threads).

Что касается энергопотребления, абсолютные значения для высокопроизводительных GPU могут достигать 400-600 Вт, что зачастую превышает потребление CPU. Однако истинное преимущество GPU заключается в его выдающейся энергоэффективности (производительности на ватт) при выполнении подходящих ему задач — высокопараллельных вычислений с минимальным ветвлением. Для таких операций GPU обеспечивает значительно большую вычислительную мощность на единицу потребленной энергии по сравнению с CPU.

Благодаря такой архитектуре удается достичь максимальной производительности при выполнении большого количества одинаковых одновременных вычислений.

Сравним процессоры CPU и GPU по особенностям архитектуры и эксплуатационным качествам. Это поможет разобраться, почему они не конкуренты, а два звена, которые могут друг друга дополнять. 

Центральный процессор управляет разными компонентами компьютерных систем. В примерах рассказываем, какими именно. 

Управление операционной системой и приложениями

CPU запускает операционку, управляет памятью и распределением ресурсов между программами, обрабатывает действия пользователей. Процессор помогает браузерам, приложениям, почтовым клиентам и программам понять, какие задачи и в какой последовательности выполнять. Здесь нужны быстрая реакция и минимальные задержки, что CPU и обеспечивает.

Игровой движок

Здесь CPU отвечает за происходящее «за кадром» — логику игры, поведение персонажей, обработку действий игрока и другое. В этих процессах много условий и правил, которые зависят от ситуации и меняются. CPU решает, что будет происходить дальше. 

Серверные задачи: веб-серверы, базы данных, виртуализация

На серверах CPU играет ключевую роль в обработке запросов от пользователей и приложений. Он управляет работой веб-серверов, обрабатывает сложные транзакции в базах данных, выполняет проверку прав доступа, сортировку и поиск записей. В сценариях виртуализации и контейнеризации CPU отвечает за распределение ресурсов между виртуальными машинами и контейнерами, обеспечивая их изоляцию и производительность. Именно CPU лежит в основе облачных вычислений — например, в сервисе Evolution Compute от Cloud.ru виртуальные машины работают на мощных серверных процессорах, которые гарантируют стабильность, быстрое переключение между задачами и эффективное использование ресурсов.

Примеров много, поскольку графический процессор используется во многих операциях. Опишем традиционные сценарии. 

Графический рендеринг

GPU до сих пор незаменимы в работе с графикой. В играх, 3D-моделировании, визуализации и видеомонтаже видеокарта может одновременно обрабатывать миллионы пикселей и вершин. Это пример параллельной задачи — одну и ту же операцию необходимо выполнить одновременно для большого массива данных. Тысячи ядер GPU отлично справятся с вычислениями. 

Искусственный интеллект и машинное обучение 

Обучение AI-моделей — это работа с большими матрицами и рутинными математическими операциями. GPU может выполнять операции параллельно сразу над тысячами элементов. Без такого процессора обучение заняло бы месяцы, с ним — дни и даже часы. 

Научные вычисления и симуляции 

В научных и инженерных задачах нужно моделировать сложные процессы, такие, как изменения климата, распространение волн, химические реакции, взаимодействие частиц. Расчеты разбиваются на большое количество однотипных операций над большими массивами данных. GPU отлично подходит для таких задач.  

Криптография и майнинг 

Выполнение криптографических хэш-функций — исторически яркий пример эффективности GPU для массовых однотипных вычислений. Майнинг таких криптовалют, как Ethereum (до 2022 года), наглядно демонстрировал, как тысячи ядер GPU решают задачи, неподъемные для CPU. Хотя сегодня ландшафт майнинга изменился (доминирование ASIC, переход на Proof-of-Stake), этот пример остаётся классической иллюстрацией принципа «throughput over latency».

Приведем примеры сценариев, в которых каждый тип процессора решает свои задачи и помогает «коллеге». 

Гетерогенные вычисления

CPU выступает в роли дирижера — он управляет общим процессом, принимает решения, отвечает за сложную логику и готовит данные для вычислений. Процессор определяет, какую задачу и когда нужно передать дальше.

GPU отвечает за выполнение вычислений. Если нужно выполнить тысячи однотипных операций с данными, CPU передает задачу графическому процессору. 

Компьютерные игры

В играх CPU и GPU работают в связке. CPU рассчитывает поведение персонажей, принимает решения, управляет объектами, обрабатывает действия пользователей, звук и события. Эти задачи нельзя разделить на параллельные, поскольку каждая зависит друг от друга. 

GPU занимается визуальной частью. Он отвечает за рендеринг сцены, освещение, постобработку изображений и подобное. 

Технологии ускорения: CUDA (NVIDIA), ROCm (AMD), OpenCL, SYCL

Чтобы можно было использовать вычислительную мощь GPU не только для графики, применяются специальные программные платформы. Они позволяют передавать на видеокарту GPGPU-вычисления — так называемые задачи общего назначения на GPU (General-Purpose computing on GPU, или GPGPU). 

Выбирая процессор и видеокарту, опирайтесь на текущие задачи и смотрите на объективные характеристики. Рассказываем, что учесть. 

Критерии выбора CPU

В первую очередь обратите внимание на количество ядер и потоков. Чем их больше, тем лучше процессор будет справляться с параллельными задачами.

Изучите показатели тактовой частоты и IPC. Они влияют на скорость выполнения отдельных операций, особенно в программах со сложной логикой. Проверьте и объем кэша. Он будет влиять на производительность в рабочих сценариях. 

Критерии выбора GPU

При выборе обращайте внимание на количество вычислительных ядер (CUDA Cores у NVIDIA или Stream Processors у AMD). Чем их больше, тем выше потенциал в рендеринге, играх и задачах по обучению ИИ.

Второй фактор выбора — объем графической памяти (VRAM). Он важен для высоких разрешений, текстур и работы с множеством разнотипных данных. Если памяти будет недостаточно, просядет производительность.

Третий фактор — показатель пропускной способности памяти и шины. Он определяет, как быстро GPU будет обменивается данными с графической памятью.

Баланс и «бутылочное горлышко» (Bottleneck)

Не допускайте «бутылочного горлышка», то есть узких мест. Ни один компонент в связке не раскроется, если другой не успевает за ним. Мощный GPU будет простаивать, если «дирижер» CPU не справляется с логикой и подготовкой данных. И наоборот, производительный процессор не даст нужного результата, если видеокарта не тянет графическую нагрузку. 

Подбирайте сбалансированную пару CPU и GPU с учетом сценариев, где она будет применяться. Такой подход позволяет получить желаемую производительность без лишних затрат.

Различия между CPU и GPU определяют их роли в системе. CPU управляет и анализирует, GPU — выполняет однотипные операции. Если вы знаете особенности процессоров, то сможете правильно распределить задачи и выстроить процессы. Совместное использование CPU и GPU позволит исключить узкие места в работе, обеспечить максимальную производительность без лишних расходов.