CPU contre GPU
CPU, l'acronyme de Central Processing Unit, est le cerveau d'un système informatique qui effectue les "calculs" donnés sous forme d'instructions via un programme informatique. Par conséquent, avoir un CPU n'a de sens que lorsque vous avez un système informatique "programmable" (afin qu'il puisse exécuter des instructions) et il faut noter que le CPU est l'unité de traitement "Central", l'unité qui contrôle les autres unités/ parties d'un système informatique. Dans le contexte actuel, un processeur est généralement situé dans une seule puce de silicium, également appelée microprocesseur. D'autre part, GPU, l'acronyme de Graphics Processing Unit, est conçu pour décharger les tâches de traitement graphique intensives en calcul du CPU. Le but ultime de ces tâches est de projeter les graphiques sur une unité d'affichage telle qu'un moniteur. Etant donné que de telles tâches sont bien connues et spécifiques, elles n'ont pas nécessairement besoin d'être programmées, et de plus, de telles tâches sont intrinsèquement parallèles en raison de la nature des écrans. Encore une fois, dans le contexte actuel, alors que les GPU les moins performants sont généralement situés dans la même puce de silicium où se trouve le CPU (cette configuration est connue sous le nom de GPU intégré), les autres, les GPU les plus performants et les plus puissants se trouvent dans leur propre puce de silicium, généralement sur un circuit imprimé séparé (carte de circuit imprimé).
Qu'est-ce que le processeur ?
Le terme CPU est utilisé dans les systèmes informatiques depuis plus de cinq décennies maintenant, et c'était la seule unité de traitement des premiers ordinateurs jusqu'à ce que d'"autres" unités de traitement (telles que les GPU) soient introduites pour compléter sa puissance de traitement. Les deux principaux composants d'un processeur sont son unité logique arithmétique (alias ALU) et son unité de contrôle (alias CU). L'ALU d'une CPU est responsable des opérations arithmétiques et logiques du système informatique, et la CU est chargée d'extraire le programme d'instructions de la mémoire, de les décoder et de demander à d'autres unités telles que l'ALU d'exécuter les instructions. Par conséquent, l'unité de contrôle du CPU est chargée d'apporter la gloire au CPU d'être l'unité de traitement "centrale". La CU pour extraire les instructions de la mémoire, les instructions doivent être stockées sous forme de programmes dans la mémoire et, par conséquent, un tel système d'instruction est également connu sous le nom de "programmes stockés". Il serait clair que le CU n'exécutera pas les instructions, mais facilitera la même chose en communiquant avec les bonnes unités telles que l'ALU.
Qu'est-ce que le GPU (alias VPU) ?
Le terme Graphics Processing Unit (GPU) a été introduit à la fin des années 90 par NVIDIA, une société de fabrication de GPU, qui prétendait avoir commercialisé le premier GPU au monde (GeForce256) en 1999. Selon Wikipedia, à l'époque de GeForce256, NVIDIA a défini le GPU comme suit: "un processeur monopuce avec des moteurs intégrés de transformation, d'éclairage, de configuration/découpage de triangle et de rendu capable de traiter un minimum de 10 millions de polygones par seconde". Quelques années plus tard, le rival de NVIDIA, ATI Graphics, une autre société similaire, a lancé un processeur similaire (Radeon300) avec le terme VPU pour Visual Processing Unit. Cependant, comme il est clair que le terme GPU est devenu plus populaire que le terme VPU.
Aujourd'hui, les GPU sont déployés partout, comme dans les systèmes embarqués, les téléphones portables, les ordinateurs personnels et les ordinateurs portables, et les consoles de jeux. Les GPU modernes sont extrêmement puissants dans la manipulation des graphiques, et ils sont rendus programmables afin qu'ils puissent être adaptés à différentes situations et applications. Cependant, même maintenant, les GPU typiques sont programmés en usine via ce que l'on appelle un micrologiciel. Généralement, les GPU sont plus efficaces que les CPU pour les algorithmes où le traitement de gros blocs de données est effectué en parallèle. On s'y attend, puisque les GPU sont conçus pour manipuler des infographies, qui sont extrêmement parallèles par nature.
Il y a aussi ce nouveau concept connu sous le nom de GPGPU (General Purpose computing on GPU), pour utiliser les GPU pour exploiter le parallélisme des données disponible dans certaines applications (comme la bioinformatique) et, par conséquent, effectuer un traitement non graphique dans le GPU. Cependant, ils ne sont pas pris en compte dans cette comparaison.
Quelle est la différence entre CPU et GPU ?• Alors que le raisonnement derrière le déploiement d'un processeur est d'agir comme le cerveau d'un système informatique, un GPU est présenté comme une unité de traitement complémentaire qui gère le traitement graphique intensif et le traitement requis par la tâche de projeter des graphiques sur les unités d'affichage. • Par nature, le traitement graphique est intrinsèquement parallèle et, par conséquent, peut facilement être parallélisé et accéléré. • À l'ère des systèmes multicœurs, les processeurs sont conçus avec seulement quelques cœurs capables de gérer quelques threads logiciels, exploitables dans un programme d'application (parallélisme au niveau des instructions et des threads). Les GPU sont conçus avec des centaines de cœurs, pour utiliser le parallélisme disponible. |
