GPU และ CPU แตกต่างกันอย่างไร
CPU หรือหน่วยประมวลผลกลางเป็นส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ที่เป็นหน่วยคำนวณหลักในเซิร์ฟเวอร์ จัดการงานคอมพิวเตอร์ทุกประเภทที่จำเป็นสำหรับระบบปฏิบัติการและแอปพลิเคชันในการทำงาน หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) เป็นส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ที่คล้ายกันแต่มีความพิเศษมากกว่า สามารถจัดการกับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนที่ทำงานแบบขนานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่า CPU ทั่วไป แม้ว่าในตอนแรก GPU จะถูกสร้างขึ้นเพื่อจัดการงานการเรนเดอร์กราฟิกในเกมและแอนิเมชั่น แต่ปัจจุบันการใช้งานของพวกเขาขยายไปไกลกว่านั้น
ความคล้ายคลึงกันระหว่าง GPU และ CPU
ทั้ง CPU และหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) เป็นหน่วยฮาร์ดแวร์ที่ทำให้คอมพิวเตอร์ทำงานได้ คุณสามารถมองว่ามันเป็นสมองของอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ ทั้งสองอย่างมีส่วนประกอบภายในที่คล้ายคลึงกัน ได้แก่ แกน หน่วยความจำ และหน่วยควบคุม
แกน
ทั้งสถาปัตยกรรม GPU และ CPU มีแกนที่เรียกใช้การคำนวณและฟังก์ชันเชิงตรรกะทั้งหมด แกนดึงคำแนะนำจากหน่วยความจำในรูปแบบของสัญญาณดิจิตอลที่เรียกว่าบิต โดยจะถอดรหัสคำสั่งและเรียกใช้ผ่านเกตตรรกะในกรอบเวลาที่เรียกว่า วงจรคำสั่ง CPU เดิมมีแกนเดียว แต่ปัจจุบัน CPU และ GPU แบบหลายแกนเป็นเรื่องธรรมดา
หน่วยความจำ
ทั้ง CPU และ GPU คำนวณหลายล้านครั้งทุกๆ วินาที และใช้หน่วยความจำภายในเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการประมวลผล แคชคือหน่วยความจำในตัวที่อำนวยความสะดวกในการเข้าถึงข้อมูลอย่างรวดเร็ว ในซีพียู ฉลาก L1, L2 หรือ L3 ระบุการจัดเรียงแคช L1 เร็วที่สุด และ L3 ช้าที่สุด หน่วยจัดการหน่วยความจำ (MMU) ควบคุมการเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างแกน CPU แคช และ RAM ในทุกรอบคำสั่ง
หน่วยควบคุม
หน่วยควบคุมประสานงานการประมวลผลและกำหนดความถี่ของพัลส์ไฟฟ้าที่หน่วยประมวลผลสร้างขึ้น CPU และ GPU ที่มีความถี่สูงกว่าจะให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น อย่างไรก็ตาม การออกแบบและการกำหนดค่าของส่วนประกอบเหล่านี้แตกต่างกันใน CPU และ GPU ดังนั้นทั้งสองจึงมีประโยชน์ในสถานการณ์ที่แตกต่างกัน
ความแตกต่างที่สำคัญ: CPU เทียบกับ GPU
การมาถึงของคอมพิวเตอร์กราฟิกและแอนิเมชั่นส่งผลให้เวิร์กโหลดที่ต้องใช้การคำนวณสูงเป็นครั้งแรกที่ CPU ไม่ได้ถูกออกแบบมาให้รองรับ ตัวอย่างเช่น ภาพเคลื่อนไหวขอวงิดีโอเกมจำเป็นต้องใช้แอปพลิเคชันในการประมวลผลข้อมูลเพื่อแสดงพิกเซลหลายพันพิกเซล โดยแต่ละพิกเซลมีสี ความเข้มแสง และการเคลื่อนไหวที่แตกต่างกัน การคำนวณทางคณิตศาสตร์เชิงเรขาคณิตบน CPU ในขณะนั้นนำไปสู่ปัญหาด้านประสิทธิภาพ
ผู้ผลิตฮาร์ดแวร์เริ่มตระหนักว่าการขนถ่ายงานที่เน้นมัลติมีเดียทั่วไปสามารถช่วยลดการทำงานของ CPU และเพิ่มประสิทธิภาพได้ ทุกวันนี้ เวิร์กโหลดของหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) จัดการกับแอปพลิเคชันที่เน้นการคำนวณจำนวนมาก เช่น แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่า CPU
ฟังก์ชัน
ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง CPU และ GPU อยู่ที่การทำงาน เซิร์ฟเวอร์ไม่สามารถทำงานได้หากไม่มี CPU CPU จัดการงานทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับซอฟต์แวร์ทั้งหมดบนเซิร์ฟเวอร์เพื่อให้ทำงานได้อย่างถูกต้อง ในทางกลับกัน GPU รองรับ CPU เพื่อทำการคำนวณพร้อมกัน GPU สามารถทำงานที่เรียบง่ายและทำซ้ำๆ ให้เสร็จเร็วขึ้นมาก เนื่องจากสามารถแบ่งงานออกเป็นส่วนประกอบย่อยๆ และทำงานให้เสร็จพร้อมกันได้
การออกแบบ
GPU เก่งในการประมวลผลแบบขนานผ่านหลายแกนหรือหน่วยตรรกะเลขคณิต (ALU) แกน GPU มีประสิทธิภาพน้อยกว่าแกน CPU และมีหน่วยความจำน้อยกว่า ในขณะที่ CPU สามารถสลับไปมาระหว่างชุดคำสั่งต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว แต่ GPU ก็เพียงแค่รับคำสั่งเดียวกันในปริมาณมากๆ และส่งต่อชุดคำสั่งเหล่านั้นด้วยความเร็วสูง ด้วยเหตุนี้ ฟังก์ชัน GPU จึงมีบทบาทสำคัญในการประมวลผลแบบขนาน
ตัวอย่างของความแตกต่าง
เพื่อให้เข้าใจดีขึ้น ลองพิจารณาการเปรียบเทียบต่อไปนี้ CPU เปรียบเสมือนหัวหน้าเชฟในร้านอาหารขนาดใหญ่ที่ต้องทำให้แน่ใจว่าเบอร์เกอร์หลายร้อยชิ้นถูกพลิก แม้ว่าหัวหน้าพ่อครัวจะทำด้วยตัวเอง แต่ก็ไม่ใช่การใช้เวลาที่ดีที่สุด การดำเนินงานในครัวทั้งหมดอาจหยุดหรือช้าลงในขณะที่หัวหน้าพ่อครัวกำลังทำงานที่เรียบง่ายแต่ใช้เวลานานนี้ให้เสร็จสิ้น เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ หัวหน้าเชฟสามารถใช้ผู้ช่วยรุ่นน้องพลิกเบอร์เกอร์หลายๆ ชิ้นพร้อมกันได้ GPU เป็นเหมือนผู้ช่วยรุ่นน้องที่มีสิบมือที่สามารถพลิกเบอร์เกอร์ได้ 100 ชิ้นใน 10 วินาที
เมื่อใดควรใช้ GPU มากกว่า CPU
โปรดทราบว่าตัวเลือกระหว่าง CPU และหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ไม่ใช่อย่างใดอย่างหนึ่ง ทุกเซิร์ฟเวอร์หรืออินสแตนซ์เซิร์ฟเวอร์ในระบบคลาวด์ต้องใช้ CPU เพื่อเรียกใช้ อย่างไรก็ตาม บางเซิร์ฟเวอร์ยังมี GPU เป็นหน่วยประมวลผลร่วมเพิ่มเติมอีกด้วย เวิร์กโหลดเฉพาะนั้นเหมาะกว่าที่จะทำงานบนเซิร์ฟเวอร์ที่มี GPU ที่ทำหน้าที่บางอย่างได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่า ตัวอย่างเช่น GPU อาจเหมาะสำหรับการคำนวณเลขทศนิยม การประมวลผลกราฟิก หรือการจับคู่รูปแบบข้อมูล
ต่อไปนี้คือบางแอปพลิเคชันที่อาจมีประโยชน์ในการใช้ GPU มากกว่า CPU
ดีปเลิร์นนิง
ดีปเลิร์นนิงเป็นวิธีหนึ่งในปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สอนคอมพิวเตอร์ให้ประมวลผลข้อมูลในลักษณะอ้างอิงมาจากสมองมนุษย์ ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึมดีปเลิร์นนิงสามารถจดจำรูปแบบที่ซับซ้อนในรูปภาพ ข้อความ เสียง และข้อมูลอื่นๆ เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกและการคาดคะเนที่ถูกต้อง เซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ GPU ให้ประสิทธิภาพสูงสำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิง นิวรัลเน็ตเวิร์ก และดีปเลิร์นนิง
อ่านเกี่ยวกับนิวรัลเน็ตเวิร์ก »
การประมวลผลสมรรถนะสูง
คำว่าการประมวลผลสมรรถนะสูงหมายถึงงานที่ต้องใช้พลังการประมวลผลสูงมาก ดังตัวอย่างต่อไปนี้
- คุณต้องเรียกใช้การจำลองทางธรณีวิทยาและการประมวลผลคลื่นไหวสะเทือนด้วยความเร็วและขนาด
- คุณต้องคาดการณ์การจำลองทางการเงินเพื่อระบุความเสี่ยงของพอร์ตผลิตภัณฑ์ โอกาสในการป้องกันความเสี่ยง และอื่นๆ
- คุณต้องสร้างแอปพลิเคชันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเชิงคาดการณ์แบบเรียลไทม์หรือแบบย้อนหลังในการค้นพบทางการแพทย์ จีโนมิกส์ และยา
ระบบคอมพิวเตอร์ที่ใช้ GPU นั้นเหมาะสมกว่าสำหรับงานการประมวลผลสมรรถนะสูงเช่นนี้
อ่านเกี่ยวกับการประมวลผลสมรรถนะสูง »
ยานยนต์อัตโนมัติ
ในการพัฒนาและปรับใช้ระบบช่วยเหลือผู้ขับขี่ขั้นสูง (ADAS) และระบบยานยนต์อัตโนมัติ (AV) คุณต้องมีเทคโนโลยีการประมวลผล พื้นที่เก็บข้อมูล เครือข่าย และการวิเคราะห์ที่ปรับขนาดได้สูง ตัวอย่างเช่น คุณต้องการความสามารถในการรวบรวมข้อมูล การติดฉลากและคำอธิบายประกอบ การพัฒนาผัง การพัฒนาอัลกอริทึม การจำลอง และการตรวจสอบ เวิร์กโหลดที่ซับซ้อนดังกล่าวต้องการการสนับสนุนระบบคอมพิวเตอร์ที่ใช้ GPU เพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
สรุปความแตกต่าง: CPU เทียบกับ GPU
| CPU |
หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) |
|
| ฟังก์ชัน |
องค์ประกอบทั่วไปที่จัดการฟังก์ชันการประมวลผลหลักของเซิร์ฟเวอร์ |
ส่วนประกอบเฉพาะที่เป็นเลิศในการประมวลผลแบบขนาน |
| การประมวลผล |
ออกแบบมาสำหรับการประมวลผลคำสั่งแบบอนุกรม |
ออกแบบมาสำหรับการประมวลผลคำสั่งแบบขนาน |
| การออกแบบ |
แกนน้อยลงและทรงพลังมากขึ้น |
แกนมากกว่า CPU แต่มีประสิทธิภาพน้อยกว่าแกน CPU |
| เหมาะที่สุดสำหรับ |
แอปพลิเคชันคอมพิวเตอร์เอนกประสงค์ |
แอปพลิเคชันการประมวลผลสมรรถนะสูง |
AWS รองรับความต้องการเซิร์ฟเวอร์ CPU และ GPU ของคุณได้อย่างไร
Amazon Web Services (AWS) นำเสนอ Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการประมวลผลที่กว้างและลึกที่สุด มีอินสแตนซ์มากกว่า 500 รายการและตัวเลือกตัวประมวลผลล่าสุด พื้นที่เก็บข้อมูล เครือข่าย ระบบปฏิบัติการ และรูปแบบการซื้อเพื่อช่วยให้คุณตอบสนองความต้องการเวิร์กโหลดของคุณได้ดีที่สุด
นี่คือไฮไลต์บางส่วนของสิ่งที่ Amazon EC2 มี:
- อินสแตนซ์สำหรับใช้งานทั่วไปมีความสมดุลของทรัพยากรการประมวลผล หน่วยความจำ และเครือข่าย คุณเลือกได้ระหว่างการกำหนดค่าที่มี 2-128 CPU เสมือน
- อินสแตนซ์การประมวลผลแบบเร่งความเร็วให้แกนหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) เพิ่มเติมสำหรับพลังการประมวลผลเพิ่มเติม คุณได้รับ GPU สูงสุดแปดตัวในแต่ละอินสแตนซ์
เริ่มต้นใช้งานอินสแตนซ์เซิร์ฟเวอร์บน AWS โดยสร้างบัญชีฟรีวันนี้
