Ob für Deep-Learning-Anwendungen, massive Parallelität, intensives 3D-Gaming oder eine andere anspruchsvolle Arbeitsbelastung, Systeme werden heute mehr denn je zuvor gefragt. Eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU) und eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) haben sehr unterschiedliche Rollen. Wofür werden CPUs verwendet? Wofür werden GPUs verwendet? Die Rolle zu kennen, die jeder spielt, ist wichtig, wenn Sie nach einem neuen Computer suchen und Spezifikationen vergleichen.
Was Ist eine CPU?,
Aus Millionen von Transistoren aufgebaut, kann die CPU mehrere Prozessorkerne haben und wird allgemein als das Gehirn des Computers bezeichnet. Es ist für alle modernen Computersysteme unerlässlich, da es die Befehle und Prozesse ausführt, die für Ihren Computer und Ihr Betriebssystem erforderlich sind. Die CPU ist auch wichtig, um zu bestimmen, wie schnell Programme ausgeführt werden können, vom Surfen im Internet bis zum Erstellen von Tabellenkalkulationen.
Was Ist eine GPU?
Die GPU ist ein Prozessor, der aus vielen kleineren und spezialisierteren Kernen besteht., Durch die Zusammenarbeit liefern die Kerne eine enorme Leistung, wenn eine Verarbeitungsaufgabe auf viele Kerne aufgeteilt und verarbeitet werden kann.
Was Ist der Unterschied Zwischen einer CPU und GPU?
CPUs und GPUs haben viel gemeinsam. Beide sind kritische Computing-Engines. Beide sind siliziumbasierte Mikroprozessoren. Und beide behandeln Daten. CPUs und GPUs haben jedoch unterschiedliche Architekturen und sind für unterschiedliche Zwecke ausgelegt.
Die CPU eignet sich für eine Vielzahl von Workloads, insbesondere für solche, für die Latenz oder Leistung pro Kern wichtig sind., Als leistungsstarke Ausführungs-Engine konzentriert die CPU ihre geringere Anzahl von Kernen auf einzelne Aufgaben und darauf, Dinge schnell zu erledigen. Dies macht es einzigartig gut ausgestattet für Aufträge von seriellen Computing bis hin zu laufenden Datenbanken.
GPUs begannen als spezialisierte ASICs, die entwickelt wurden, um bestimmte 3D-Rendering-Aufgaben zu beschleunigen. Im Laufe der Zeit wurden diese Motoren mit fester Funktion programmierbarer und flexibler., Während Grafik und die zunehmend lebensechte Grafik der heutigen Top-Spiele ihre Hauptfunktion bleiben, haben sich GPUs zu universelleren Parallelprozessoren entwickelt, die eine wachsende Palette von Anwendungen verarbeiten.
Was Sind Integrierte Grafiken?
Integrierte oder gemeinsame Grafiken sind auf dem gleichen Chip wie die CPU gebaut. Bestimmte CPUs können mit einer eingebauten GPU geliefert werden, die sich auf dedizierte oder diskrete Grafiken stützt. Manchmal auch als IGPs oder integrierte Grafikprozessoren bezeichnet, teilen sie Speicher mit der CPU.
Integrierte Grafikprozessoren bieten mehrere Vorteile., Ihre Integration in CPUs ermöglicht es ihnen, Platz -, Kosten-und Energieeffizienzvorteile gegenüber dedizierten Grafikprozessoren zu erzielen. Sie bieten die Möglichkeit, die Verarbeitung grafikbezogener Daten und Anweisungen für allgemeine Aufgaben wie das Erkunden des Internets, das Streamen von 4K-Filmen und Gelegenheitsspielen zu verarbeiten.
Ein solcher Ansatz wird am häufigsten bei Geräten angewendet, für die eine kompakte Größe und Energieeffizienz wichtig sind, wie Laptops, Tablets, Smartphones und einige Desktops.,
Beschleunigung von Deep Learning und KI
GPUs führen heute eine wachsende Anzahl von Workloads wie Deep Learning und künstliche Intelligenz (KI) aus. Für Deep-Learning-Training mit mehreren neuronalen Netzwerkschichten oder auf massiven Mengen bestimmter Daten, wie 2D-Bildern, sind eine GPU oder andere Beschleuniger ideal.
Deep-Learning-Algorithmen wurden angepasst, um einen GPU-beschleunigten Ansatz zu verwenden, der eine signifikante Leistungssteigerung erzielt und das Training mehrerer realer Probleme zum ersten Mal in einen machbaren und praktikablen Bereich bringt.,
Im Laufe der Zeit haben sich CPUs und die darauf ausgeführten Softwarebibliotheken zu viel leistungsfähigeren Deep-Learning-Aufgaben entwickelt. Beispielsweise haben CPU-basierte Systeme durch umfangreiche Softwareoptimierungen und das Hinzufügen dedizierter KI-Hardware wie Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost) in den neuesten skalierbaren Intel® Xeon® – Prozessoren die Deep Learning-Leistung verbessert.
Für viele Anwendungen, wie High-Definition-, 3D-und nicht-bildbasiertes Deep Learning auf Sprache, Text und Zeitreihendaten, leuchten CPUs., CPUs können viel größere Speicherkapazitäten unterstützen als selbst die besten GPUs heute für komplexe Modelle oder Deep-Learning-Anwendungen (z. B. 2D-Bilderkennung).
Die kombination von CPU und GPU, zusammen mit ausreichend RAM, bietet eine große testbed für tiefe lernen und AI.
Jahrzehntelange Führung in der CPU-Entwicklung
Intel hat eine lange Geschichte in der CPU-Innovation, beginnend 1971 mit der Einführung des 4004, des ersten kommerziellen Mikroprozessors, der vollständig in einen einzigen Chip integriert ist.,
Mit Intel® – CPUs können Sie heute die gewünschte KI auf der x86-Architektur erstellen, die Sie kennen. Von leistungsstarken skalierbaren Intel® Xeon® – Prozessoren im Rechenzentrum und in der Cloud bis hin zu energieeffizienten Intel® Core™ – Prozessoren am Edge bietet Intel eine CPU, die jedem Bedarf entspricht.
Die Intelligente Leistung von 10th Gen Intel® Core™ Prozessoren
Unsere 10th Gen Intel® Core™ prozessoren nutzen eine völlig neue CPU core architektur, alle neue grafik architektur, und eingebaute AI anweisungen zu intelligent liefern optimiert leistung und erfahrungen.,
Intel® Core™ prozessorbetriebene Systeme der 10. Generation verfügen über die neueste Intel® Iris ® Plus-Grafik-Engine, die bei dünnen und leichten Notebooks einen großen Sprung nach vorne darstellt und ein reibungsloseres, detaillierteres und lebendigeres Erlebnis bietet als Intel jemals zuvor.
Intel ® Iris® Plus graphics bietet integrierte Prozessorgrafiken für die integrierte Deep Learning-Inferenzbeschleunigung und bietet eine etwa 2x verbesserte Grafikleistung.2 Intel® Iris® Plus Grafik liefert auch außergewöhnliche Energie-Effizienz.,
Intel ® GPU In Kürze
Intel sucht nun seine CPU und integrierte GPU Erfahrung in die Entwicklung von dedizierten GPUs zu bringen. Intel erwartet die Einführung seiner ersten diskreten Intel® – GPU, die ein umfassendes Portfolio an CPU-und GPU-Optionen bietet und Sie mit den erforderlichen Tools für Ihre sich entwickelnden Computeranforderungen ausstattet.
Heute geht es nicht mehr um CPU vs. GPU. Mehr denn je brauchen Sie beides, um Ihre vielfältigen Rechenanforderungen zu erfüllen. Die besten Ergebnisse werden erzielt, wenn das richtige Werkzeug für den Job verwendet wird.,
Suchen Sie nach Ankündigungsupdates für die kommende Intel ® GPU in den kommenden Monaten.
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