Server-CPU und GPU: Detaillierter Vergleich

Wie wir alle wissen, sind sowohl CPUs als auch GPUs wichtige Komponenten zur Unterstützung der Serverleistung, aber viele Leute sind verwirrt, ob ihre Geräte einen CPU oder einen GPU benötigen? Obwohl die beiden Server-Prozessoren sehr unterschiedlich sind, haben sie auch eine gewisse Zusammenarbeit. Heute wollen wir die Unterschiede zwischen Server-CPUs und -GPUs untersuchen.

Was sind die Hauptunterschiede zwischen CPUs und GPUs?

Die CPU besteht aus Millionen von Transistoren und ist ein integraler Bestandteil moderner Systeme, da sie die von Computern, Servern und Betriebssystemen benötigten Befehle und Prozesse ausführt. Die CPU eignet sich für eine breite Palette von Arbeitsaufgaben, insbesondere für solche, die eine niedrige Latenz und Leistung pro Kernel erfordern. Jeder dedizierte Server ist mit einer, zwei oder vier CPUs ausgestattet, um die grundlegende Verarbeitung des Betriebssystems durchzuführen. Als leistungsstarke Ausführungsmaschine besteht das Hauptarbeitsprinzip der CPU darin, eine relativ kleine Anzahl von Kerneln auf eine einzige zu verarbeitende Aufgabe zu konzentrieren.

Anders als die Server-CPU ist die GPU ein Prozessor, der sich aus kleineren, spezialisierten Kernels zusammensetzt, die eine Aufgabe gleichzeitig über mehrere Kernels hinweg verarbeiten können, was Servern eine hohe Bildverarbeitungs- und Parallelverarbeitungsleistung verleiht. GPUs haben zwar niedrigere Taktraten als moderne CPUs, dafür aber viele dichte Kernels auf dem Chip. Dies ist einer der offensichtlichsten Unterschiede zwischen CPU und GPU. Ursprünglich wurde der Grafikprozessor für Spiele entwickelt, doch inzwischen werden seine Funktionen auch in anderen Bereichen, Hochleistungsservern usw. eingesetzt.

Die CPU hat weniger logische Operationseinheiten und einen größeren Anteil an der Steuerung, während die GPU kleine, aber viele logische Operationseinheiten, einfache Steuerungsfunktionen und weniger Cache hat. Obwohl der Grafikprozessor bei der Verarbeitungsleistung einer einzelnen Recheneinheit schwächer ist als die CPU, kann eine große Anzahl von Recheneinheiten gleichzeitig arbeiten, und seine Leistung ist besser als die der CPU, wenn es um eine hohe Rechendichte geht. Kurz gesagt, die CPU ist gut darin, die gesamten komplexen Operationen zu koordinieren, während die GPU gut darin ist, einfache Operationen auf großen Daten durchzuführen.

Vergleich von Server-CPU- und GPU-Anwendungen

Server-CPU und GPU haben unterschiedliche Verarbeitungskapazitäten, und das gilt auch für die Breite und Tiefe der Anwendungen. Obwohl die GPU eine umfangreichere Anwendung hat als die CPU, kann man nicht genau vergleichen, welche von beiden besser ist. In der Tat können sie jedoch an einem bestimmten Punkt zusammenarbeiten.

Arbeitet die Server-GPU mit der CPU zusammen?

Die Zusammenarbeit von CPU und GPU kann den Datendurchsatz und die gleichzeitigen Berechnungen innerhalb einer Anwendung erhöhen. Sie arbeiten nach dem Prinzip zusammen, dass das Hauptprogramm auf der CPU läuft, während die GPU die CPU-Architektur ergänzt, indem er die gleichzeitige Ausführung sich wiederholender Berechnungen innerhalb der Anwendung ermöglicht. Um eine Analogie herzustellen, ist die CPU wie ein Taskmanager des gesamten Systems, der den gesamten Rechenbereich koordiniert, während die GPU feinere professionelle Aufgaben ausführt. Im Vergleich zur CPU kann die GPU die Vorteile der parallelen Rechenleistung nutzen, um mehr Arbeit in der gleichen Zeit zu erledigen. Server, die sowohl mit CPU als auch mit GPU ausgestattet sind, verfügen über eine höhere Rechenleistung und einen höheren Datendurchsatz, was die Effizienz der Datenverarbeitung effektiv verbessern kann.

Ist die GPU wichtiger als die CPU in einem Server?

Um die Bedeutung von CPU und GPU zu verstehen, müssen wir zunächst ihre jeweiligen Anwendungsmerkmale kennen. Ein GPU-Server ist ein Server, der mit einer Grafikkarte ausgestattet ist, die Tausende von parallelen Threads gleichzeitig ausführen kann. In Datenzentren werden immer mehr Hochleistungsserver mit GPUs eingesetzt, um sich besser an den Fortschritt der Internet-Netzwerke anzupassen, was die Vorteile der GPUs bei der Mehrfachverarbeitung deutlich macht. Sie hat die Effizienz der Datenübertragung verbessert und bietet Unternehmen eine höhere Investitionsrendite.

Verglichen mit der verbesserten Leistung, die die Server-GPU mit sich bringt, ist die CPU als notwendige Serverkomponente ebenfalls wichtig. Egal, ob es sich um einen Hochleistungsserver, einen gewöhnlichen Server oder einen Computer handelt, die CPU ist unverzichtbar. Die Server-CPU kann komplexe Aufgaben ausführen und gleichzeitig das gesamte System koordinieren. Im Allgemeinen werden auch Datenbankabfragen und die Datenverarbeitung von ihr gesteuert.

Warum kann die GPU das Betriebssystem nicht unabhängig ausführen?

Die GPU hat einige Einschränkungen für das Betriebssystem. Eine der Haupteinschränkungen besteht darin, dass alle Kernels der GPU nur dieselbe Operation zur gleichen Zeit verarbeiten, was als SIMD (Single Instruction, Multiple Data) bezeichnet wird. Wenn Sie also 1.000 ähnliche Rechenoperationen durchführen, z. B. das Knacken eines Passwort-Hashes, könnte die GPU jede Anweisung in verschiedene Threads aufteilen, um sie in ihren Kernels zu berechnen. Es ist jedoch viel langsamer, wenn die CPU und die Grafikkarte für Kernel-Operationen verwendet werden, z. B. für das Schreiben von Dateien auf die Festplatte, das Öffnen neuer Indexzeiger, die Kontrolle des Systemstatus usw.

Im Vergleich zur CPU hat die GPU eine längere Latenzzeit für Operationen, da sie aufgrund der höheren Speicherberechnung langsamer ist. Und die Übertragungs- und Reaktionszeit der CPU ist kürzer für die Entwicklung eines einzigen schnellen Befehls. Um eine Analogie zu ziehen: Autofahren ist ein schneller Einzelbefehl, während die U-Bahn oder der Bus ein Einzelbefehl mit mehreren Daten ist, weil die U-Bahn und der Bus über eine hohe Kapazität verfügen und eine große Menge an Nachfrage zu einem bestimmten Zeitpunkt bewältigen können. Die GPU ist also bis zu einem gewissen Grad in Bezug auf die Bandbreite abgestimmt, was ein weiterer Grund ist, warum sie sich für die massiv parallele Verarbeitung eignet.

Zusammenfassung

Sowohl CPU als auch GPU sind wichtige Recheneinheiten für Rechenzentrumsserver und beziehen sich auf chipbasierte Mikroprozessoren in Servern oder Computern. Was CPU und GPU gemeinsam haben, ist, dass sie für einen Datenprozess arbeiten, aber sie haben dennoch unterschiedliche Architekturen und integrierte Zwecke. Die CPU ist schnell im Einzel-Befehlsmodus und die GPU im Multi-Threading-Modus, was auch die unterschiedlichen Anwendungsszenarien der beiden Systeme bestimmt. Server können nicht ohne CPU arbeiten, während die GPU in Hochleistungsservern in Rechenzentren und bei Datenverarbeitungsanwendungen mit höherer Dichte eingesetzt wird.