Différence entre le CPU et le GPU

Le CPU et le GPU sont les deux principaux processeurs qui existent dans tous les PC, le premier est en charge de toutes sortes de tâches tandis que le second est spécialisé dans les graphiques, il est donc logique qu'il y ait de grandes différences entre eux malgré le fait que les deux ils sont constitués des mêmes éléments de base, les transistors. Dans cet article, nous passons en revue l'architecture générale du CPU et du GPU pour comprendre leurs grandes différences.

En quoi le CPU est-il différent du GPU?

Le GPU et le CPU sont des processeurs composés de beaucoup de transistors, d'une manière simple, nous pouvons dire que les transistors effectuent des opérations mathématiques et lisent des données en langage binaire, un langage composé de zéros et de ceux qui sont les seuls capables pour comprendre les ordinateurs. Au-delà de cela, tous sont des différences.

Tout d'abord, nous nous concentrons sur le CPU qui est le processeur polyvalent, cela signifie qu'il peut faire toutes sortes de calculs, le CPU est conçu pour le traitement de données en série. Ce dernier implique la présence de très gros noyaux en très petit nombre, par conséquent, il est capable d'exécuter un petit nombre de programmes en même temps. Cependant, ces programmes sont extrêmement complexes et incluent de grandes quantités d'instructions.

D'un autre côté, nous avons le processeur graphique ou GPU qui est beaucoup plus spécialisé pour les tâches qui nécessitent un haut degré de parallélisme. Le GPU est composé de milliers de cœurs à l' intérieur, des cœurs beaucoup plus petits et donc capables d'effectuer un nombre beaucoup plus petit d'opérations. Cela rend un GPU optimisé pour traiter de grandes quantités de données et effectuer les mêmes opérations spécifiques encore et encore. Un GPU est capable d' exécuter des milliers de programmes à la fois, bien que ceux-ci doivent être beaucoup plus spécifiques que ce qu'un processeur peut gérer. Traditionnellement, les programmes exécutés par un GPU consistent en une seule instruction et plusieurs données.

Le GPU est dans la carte graphique et sa capacité à travailler en parallèle est si grande qu'il peut multiplier par 100 voire plus les performances qu'un CPU peut réaliser dans des opérations spécialisées sur des vecteurs et des matrices, ce sont des opérations géométriques.

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Initialement, les GPU n'étaient utilisés que pour le traitement graphique, mais la grande évolution qu'ils ont subie a fait augmenter considérablement leurs capacités.Aujourd'hui, il existe de nombreux domaines dans lesquels vous pouvez profiter de leur grande capacité à travailler en parallèle, par exemple. Par exemple, dans la recherche scientifique avec simulation de modèle, intelligence artificielle ou extraction de crypto - monnaie.

Pour comprendre la grande différence qui existe entre un CPU et un GPU, il n'y a rien de mieux que la vidéo suivante de Hunters of Myths, d'abord nous verrons un petit robot dessiner un visage, deuxièmement nous verrons une grande machine qui représente le GPU et ne quelque chose de beaucoup plus complexe en moins de temps.