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Comparación profunda entre CPU y GPU de servidor

Actualizado el 01 de junio de 2022 por
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Como todos sabemos, tanto la CPU como la GPU son componentes importantes para respaldar el rendimiento del servidor, pero muchas personas no saben si su equipo necesita CPU o GPU. Aunque los dos procesadores de servidor son muy diferentes, también tienen cierta colaboración. Hoy exploremos las diferencias entre CPU y GPU de servidor.

¿Cuáles son las principales diferencias entre CPU y GPU?

La CPU, que consta de millones de transistores, es una parte integral de los sistemas modernos, ya que ejecuta los comandos y procesos requeridos por las computadoras, servidores y sistemas operativos. La CPU es adecuada para una amplia gama de cargas de trabajo, especialmente aquellas que requieren baja latencia y rendimiento por núcleo. Cualquier servidor dedicado estará equipado con una, dos o cuatro CPU para realizar el procesamiento básico del sistema operativo. Como potente motor de ejecución, el principal principio de funcionamiento de la CPU es centrar una cantidad relativamente pequeña de núcleos en una sola tarea para procesar.

A diferencia de la CPU del servidor, la GPU es un procesador compuesto por núcleos más pequeños y más especializados que pueden procesar simultáneamente una tarea en varios núcleos, lo que proporciona a los servidores un potente procesamiento de imágenes y un rendimiento de procesamiento paralelo. La GPU puede tener velocidades de reloj más bajas que la CPU moderna, pero con muchos núcleos densos en el chip. Es una de las diferencias más obvias entre CPU y GPU. Originalmente, la GPU se desarrolló para juegos y ahora sus funciones se utilizan más ampliamente en otros campos, como los servidores de alto rendimiento, etc.

CPU and GPU

La CPU tiene menos unidades de operación lógica y una mayor proporción del controlador; la GPU tiene unidades de operación lógicas pequeñas pero muchas, funciones de controlador simples y menos caché. Aunque la GPU es más débil que la CPU en el rendimiento de procesamiento de una sola unidad informática, una gran cantidad de unidades informáticas pueden funcionar al mismo tiempo y su rendimiento es mejor que el de la CPU cuando se enfrenta a informática de alta densidad. En resumen, la CPU es buena para coordinar operaciones complejas generales, mientras que la GPU es buena para realizar operaciones simples con big data.

Comparación de aplicaciones de CPU y GPU de servidor

La CPU y la GPU del servidor tienen diferentes capacidades de procesamiento, al igual que la amplitud y profundidad de la aplicación. Aunque la GPU tiene una aplicación más amplia que la CPU, no podemos comparar con precisión cuál es mejor. De hecho, en algún momento pueden trabajar juntos.

¿La GPU del servidor funciona con la CPU?

La colaboración de CPU y GPU puede aumentar el rendimiento de datos y el cálculo simultáneo dentro de una aplicación. Trabajan juntos según el principio de que el programa principal se ejecuta en la CPU, mientras que la GPU complementa la arquitectura de la CPU al permitir que se ejecuten simultáneamente cálculos repetitivos dentro de la aplicación. Para hacer una analogía, la CPU es como el administrador de tareas de todo el sistema, coordinando todo el rango informático, mientras que la GPU realiza tareas profesionales más finas. En comparación con la CPU, la GPU puede aprovechar el rendimiento de la computación paralela para realizar más trabajo en la misma cantidad de tiempo. Los servidores equipados con CPU y GPU tienen un mayor rendimiento informático y rendimiento de datos, lo que puede mejorar eficazmente la eficiencia del procesamiento de datos.

CPU and GPU

¿Es la GPU más importante que la CPU en un servidor?

Para comprender la importancia de la CPU y la GPU, primero debemos conocer las características de sus respectivas aplicaciones. Un servidor GPU se refiere a un servidor equipado con una tarjeta gráfica que puede ejecutar miles de subprocesos paralelos simultáneamente. Cada vez están surgiendo más servidores de alto rendimiento equipados con GPU en los centros de datos para adaptarse mejor al progreso de las redes de Internet, lo que refleja en gran medida las ventajas de la GPU en múltiples rendimientos de procesamiento. Ha mejorado la eficiencia de la transmisión de datos y tiene un mayor retorno de la inversión para las empresas.

En comparación con el rendimiento mejorado que aporta la GPU del servidor, la CPU también es importante como componente necesario del servidor. Ya sea un servidor de alto rendimiento, un servidor normal o una computadora, la CPU es indispensable. La CPU del servidor puede realizar tareas complejas mientras coordina todo el sistema. Generalmente, también controla las consultas a la base de datos y el procesamiento de datos.

¿Por qué la GPU no ejecuta el sistema operativo de forma independiente?

La GPU tiene algunas limitaciones en el sistema operativo. Una de las principales limitaciones es que todos los núcleos de la GPU solo procesan la misma operación al mismo tiempo, llamada SIMD (Single INSTRUCTION Multiple Data). Entonces, si hicieras 1000 cálculos similares, como descifrar un hash de contraseña, la GPU podría dividir cada instrucción en diferentes subprocesos para calcular en sus núcleos. Sin embargo, es mucho más lento si la CPU y la tarjeta gráfica se utilizan para operaciones del kernel, como escribir archivos en el disco, abrir nuevos punteros de índice, controlar el estado del sistema, etc.

En comparación con la CPU, la GPU tiene más latencia para las operaciones debido a su velocidad más lenta debido a su mayor cantidad de memoria informática. Y el tiempo de transferencia y reacción de la CPU es más corto para el diseño de una sola instrucción rápida. Para hacer la misma línea a modo de analogía, conducir es un solo comando rápido, y el metro o el autobús es un solo comando con múltiples datos porque el metro y el autobús tienen una gran capacidad y pueden manejar una gran cantidad de demanda en un momento dado. Por lo tanto, la GPU se ajusta hasta cierto punto en términos de ancho de banda, lo cual es otra razón por la que es adecuada para el procesamiento masivo en paralelo.

Resumen

Tanto la CPU como la GPU son motores informáticos críticos para los servidores de centros de datos, refiriéndose a microprocesadores basados en chips en servidores u computadoras. Lo que la CPU y la GPU tienen en común es que funcionan para un proceso de datos, pero aún tienen arquitecturas y propósitos integrados diferentes. La CPU es rápida con una sola instrucción y la GPU es con subprocesos múltiples de una sola instrucción, lo que también determina los diferentes escenarios de aplicación entre ellos. Los servidores no pueden funcionar sin CPU, mientras que la GPU se utiliza en servidores de alto rendimiento en centros de datos y aplicaciones de procesamiento de datos de mayor densidad.

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