सीपीयू और जीपीयू के बीच अंतर

सीपीयू और जीपीयू दो मुख्य प्रोसेसर हैं जो सभी पीसी में मौजूद हैं, पहला एक सभी प्रकार के कार्यों का प्रभारी है, जबकि दूसरा ग्राफिक्स में विशेष है, इसलिए, यह तर्कसंगत है कि इस तथ्य के बावजूद कि उनके बीच बहुत अंतर हैं वे एक ही मूल तत्वों, ट्रांजिस्टर से बने होते हैं। इस लेख में हम उनके महान अंतर को समझने के लिए सीपीयू और जीपीयू की सामान्य वास्तुकला की समीक्षा करते हैं ।

CPU, GPU से कैसे अलग है?

GPU और CPU दोनों ऐसे प्रोसेसर हैं जो बहुत सारे ट्रांजिस्टर से बने होते हैं, एक सरल तरीके से हम यह कह सकते हैं कि ट्रांजिस्टर गणितीय संचालन करते हैं और बाइनरी भाषा में डेटा पढ़ते हैं, एक भाषा जो शून्य से बनी होती है और जो केवल सक्षम होती हैं कंप्यूटर को समझने के लिए। इसके अलावा, सभी मतभेद हैं।

सबसे पहले, हम सीपीयू पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो सामान्य प्रयोजन प्रोसेसर है, इसका मतलब यह है कि यह सभी प्रकार की गणना कर सकता है, सीपीयू को सीरियल डेटा प्रोसेसिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। उत्तरार्द्ध का अर्थ बहुत कम संख्या में बहुत बड़े नाभिक की उपस्थिति है, इसलिए, यह एक ही समय में बहुत कम कार्यक्रमों को निष्पादित करने में सक्षम है । हालांकि, ये कार्यक्रम काफी जटिल हैं और इसमें बड़ी मात्रा में निर्देश शामिल हैं।

दूसरी ओर, हमारे पास ग्राफिक्स प्रोसेसर या जीपीयू है जो उन कार्यों के लिए बहुत अधिक विशिष्ट है जिनके लिए उच्च स्तर की समानता की आवश्यकता होती है । GPU हजारों कोर के अंदर बना है, कोर जो बहुत छोटे हैं और इसलिए बहुत कम संख्या में ऑपरेशन कर सकते हैं। यह बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने और बार-बार एक ही विशिष्ट संचालन करने के लिए एक GPU को अनुकूलित बनाता है। एक GPU एक बार में हजारों प्रोग्राम चलाने में सक्षम है , हालाँकि सीपीयू को संभाल कर रखने की तुलना में ये बहुत अधिक विशिष्ट हैं । परंपरागत रूप से, प्रोग्राम जो एक GPU निष्पादित करता है, उसमें एकल निर्देश और कई डेटा होते हैं।

जीपीयू ग्राफिक्स कार्ड में है और समानांतर में काम करने की इसकी क्षमता इतनी महान है कि यह 100 या कई गुना अधिक प्रदर्शन कर सकता है जो सीपीयू वैक्टर और मैट्रिस पर विशेष संचालन में प्राप्त कर सकता है, ये ज्यामितीय संचालन हैं।

हम बाजार पर सबसे अच्छा प्रोसेसर पढ़ने की सलाह देते हैं

प्रारंभ में, GPU का उपयोग केवल ग्राफिक्स प्रोसेसिंग के लिए किया गया था, लेकिन उनके द्वारा किए गए महान विकास ने उनकी क्षमताओं में बहुत वृद्धि की है, इसलिए आज कई क्षेत्र हैं जहां आप समानांतर में काम करने के लिए उनकी महान क्षमता का लाभ उठा सकते हैं, उदाहरण के लिए। उदाहरण के लिए, मॉडल सिमुलेशन, कृत्रिम बुद्धिमत्ता या क्रिप्टोक्यूरेंसी खनन के साथ वैज्ञानिक अनुसंधान में।

सीपीयू और जीपीयू के बीच मौजूद महान अंतर को समझने के लिए, हंटर्स ऑफ मिथ्स के निम्नलिखित वीडियो से बेहतर कुछ नहीं है, पहले हम एक छोटे रोबोट को एक चेहरा बनाते हुए देखेंगे, दूसरा हम एक बड़ी मशीन देखते हैं जो GPU का प्रतिनिधित्व करती है और करती है कम समय में कुछ अधिक जटिल।