在服務(wù)器性能領(lǐng)域，CPU 和 GPU 都發(fā)揮著不可或缺的作用，這一點(diǎn)已得到廣泛認(rèn)可。然而，人們常常會(huì)混淆，到底哪個(gè)組件更適合特定的設(shè)備。

雖然 CPU 和 GPU 確實(shí)是不同的服務(wù)器處理器，但它們也具有某些協(xié)作領(lǐng)域。今天，我們將深入研究服務(wù)器 CPU 和 GPU 之間的差異。

服務(wù)器 CPU 和 GPU 的全面分析

CPU 由數(shù)百萬個(gè)晶體管組成，是現(xiàn)代系統(tǒng)中不可或缺的組件，負(fù)責(zé)執(zhí)行命令并為計(jì)算機(jī)、服務(wù)器和操作系統(tǒng)執(zhí)行必要的進(jìn)程。

CPU 在處理各種工作負(fù)載方面表現(xiàn)出色，尤其是那些需要低延遲和每核最佳性能的工作負(fù)載。在專用服務(wù)器中，通常部署一個(gè)、兩個(gè)甚至四個(gè) CPU 來處理基本的操作系統(tǒng)處理。作為強(qiáng)大的執(zhí)行引擎，CPU 主要將相對(duì)較少的內(nèi)核集中在單個(gè)任務(wù)上進(jìn)行處理。

另一方面，GPU 與服務(wù)器 CPU 不同，它們是由較小的專用核心組成的處理器，能夠同時(shí)處理跨多個(gè)核心的任務(wù)。

因此，GPU 為服務(wù)器提供了強(qiáng)大的圖像處理和并行處理能力。盡管與當(dāng)代 CPU 相比，GPU 的時(shí)鐘速度可能較低，但它們的優(yōu)勢在于芯片上內(nèi)核的密集排列。GPU 最初是為游戲目的而開發(fā)的，其應(yīng)用范圍已擴(kuò)大到涵蓋 AI 和高性能服務(wù)器等各個(gè)領(lǐng)域。

服務(wù)器中的應(yīng)用程序

雖然 GPU 在每個(gè)計(jì)算單元的處理性能方面可能不如 CPU，但它們能夠同時(shí)利用大量計(jì)算單元，這使其在面對(duì)高密度計(jì)算任務(wù)時(shí)具有卓越的性能。本質(zhì)上，CPU 擅長協(xié)調(diào)復(fù)雜的整體操作，而 GPU 則擅長在大量數(shù)據(jù)集上執(zhí)行簡單操作。

服務(wù)器CPU和GPU不僅在處理能力上有差異，在應(yīng)用的廣度和深度上也有差異。雖然GPU的適用性比CPU更廣泛，但不能絕對(duì)地說誰更勝一籌。事實(shí)上，在某些情況下，這兩個(gè)組件可以有效地協(xié)作。

CPU 和 GPU 之間的協(xié)同作用可提高應(yīng)用程序內(nèi)的數(shù)據(jù)吞吐量和并發(fā)計(jì)算能力。協(xié)作原則包括在 CPU 上運(yùn)行主程序，而 GPU 通過在應(yīng)用程序內(nèi)并發(fā)執(zhí)行重復(fù)計(jì)算來補(bǔ)充 CPU 架構(gòu)。

打個(gè)比方，CPU是整個(gè)系統(tǒng)的任務(wù)管理器，統(tǒng)籌綜合計(jì)算任務(wù)，而GPU則擅長執(zhí)行更精細(xì)的專用任務(wù)。相較于CPU，GPU利用并行計(jì)算性能，在相同時(shí)間內(nèi)完成更多的工作。同時(shí)配備CPU和GPU的服務(wù)器具有更優(yōu)異的計(jì)算性能和數(shù)據(jù)吞吐量，從而大幅提高數(shù)據(jù)處理效率。

在服務(wù)器中 GPU 比 CPU 更重要嗎？

要理解 CPU 和 GPU 的重要性，必須考慮它們各自的應(yīng)用特性。

GPU服務(wù)器是指配備顯卡的服務(wù)器，能夠同時(shí)執(zhí)行數(shù)千個(gè)并行線程。隨著互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，越來越多的高性能服務(wù)器將GPU納入其基礎(chǔ)設(shè)施，體現(xiàn)了GPU在多處理性能方面的巨大優(yōu)勢。這提高了數(shù)據(jù)傳輸效率，并為企業(yè) 帶來了更高的投資回報(bào)。

盡管服務(wù)器 GPU 提高了性能，但 CPU 仍然是不可或缺的服務(wù)器組件。無論是高性能服務(wù)器、標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)器還是計(jì)算機(jī)，CPU 的存在都是不可替代的。服務(wù)器 CPU 能夠熟練地處理復(fù)雜任務(wù)，同時(shí)協(xié)調(diào)整個(gè)系統(tǒng)。值得注意的是，它們負(fù)責(zé)監(jiān)督數(shù)據(jù)庫查詢和數(shù)據(jù)處理操作。

GPU為什么不獨(dú)立運(yùn)行操作系統(tǒng)？

GPU 在獨(dú)立運(yùn)行操作系統(tǒng)時(shí)確實(shí)存在一些限制。一個(gè)主要限制在于 GPU 內(nèi)的所有核心只能同時(shí)處理同一項(xiàng)操作，即所謂的SIMD（單指令多數(shù)據(jù)）。

這意味著，如果您有一項(xiàng)涉及 1,000 次類似計(jì)算的任務(wù)，例如破解密碼哈希，GPU 可以將每條指令劃分為不同的線程，并在其核心上進(jìn)行計(jì)算。但是，如果 CPU 和顯卡用于內(nèi)核操作（例如將文件寫入磁盤或控制系統(tǒng)狀態(tài)），則性能會(huì)明顯變慢。

CPU 使用案例

CPU 被證明對(duì)需要順序算法或涉及復(fù)雜統(tǒng)計(jì)計(jì)算的任務(wù)非常有用：

• 不易并行化的 實(shí)時(shí)推理和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)算法。
• 具有內(nèi)存密集型嵌入層的 推薦系統(tǒng)的推理和訓(xùn)練。
• 涉及大規(guī)模數(shù)據(jù)樣本的模型，例如用于推理和訓(xùn)練的 3D 數(shù)據(jù)。

GPU 用例

GPU 非常適合并行處理，并且是大多數(shù)場景中訓(xùn)練 AI 模型的首選。

企業(yè)通常傾向于使用 GPU，因?yàn)樗鼈兡軌蛱幚矶鄠€(gè)計(jì)算的并行處理。GPU 用例示例包括：

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
• 自然語言處理 (NLP)
• 加速涉及數(shù)據(jù)輸入大規(guī)模并行處理的 人工智能和深度學(xué)習(xí)操作。
• 賭博
• 高性能計(jì)算 (HPC)