Confronto approfondito tra CPU e GPU dei server

Come noto, sia la CPU che la GPU sono componenti importanti per supportare le prestazioni dei server, ma in molti non sono sicuri se la propria attrezzatura necessiti di CPU o GPU. Sebbene i due processori per server siano molto diversi, hanno anche un certo grado di collaborazione. In questo articolo analizziamo le differenze tra CPU e GPU dei server.

Quali sono le principali differenze tra CPU e GPU?

Composta da milioni di transistor, la CPU è parte integrante dei sistemi moderni in quanto esegue i comandi e i processi richiesti da computer, server e sistemi operativi. La CPU è adatta a un'ampia gamma di carichi di lavoro, soprattutto quelli che richiedono bassa latenza e prestazioni per kernel. Qualsiasi server dedicato sarà dotato di una, due o quattro CPU per eseguire l'elaborazione di base del sistema operativo. Come potente motore di esecuzione, il principio di funzionamento principale della CPU è quello di concentrare un numero relativamente piccolo di kernel su un singolo compito da elaborare.

A differenza delle CPU dei server, la GPU è un processore composto da kernel più piccoli e specializzati che possono elaborare simultaneamente un'attività su più kernel, fornendo ai server potenti prestazioni di elaborazione delle immagini e di elaborazione in parallelo. Le GPU possono avere velocità di clock inferiori rispetto alle moderne CPU, ma con molti kernel densi sul chip. È una delle differenze più evidenti tra CPU e GPU. In origine, la GPU è stata sviluppata per i giochi, mentre ora le sue funzioni sono più ampiamente utilizzate in altri campi, come l'intelligenza artificiale, i server ad alte prestazioni, ecc.

La CPU ha un numero inferiore di unità operative logiche e una maggiore proporzione di controller; la GPU ha piccole ma numerose unità operative logiche, funzioni di controller semplici e una minore quantità di cache. Sebbene la GPU sia più debole della CPU per quanto riguarda le prestazioni di elaborazione di una singola unità di calcolo, un gran numero di unità di calcolo può lavorare contemporaneamente e le sue prestazioni sono migliori di quelle della CPU in caso di elaborazione ad alta densità. In breve, la CPU è in grado di coordinare operazioni complesse, mentre la GPU è in grado di eseguire operazioni semplici su grandi dati.

Confronto tra applicazioni di CPU e GPU per server

Le CPU dei server e le GPU hanno capacità di elaborazione diverse, così come l'ampiezza e la profondità delle applicazioni. Sebbene le GPU abbiano un'applicazione più ampia rispetto alle CPU, non è possibile confrontare con precisione quale delle due sia migliore. In realtà, a un certo punto, possono lavorare insieme.

La GPU del server funziona con la CPU?

La collaborazione tra CPU e GPU può aumentare il throughput dei dati e il calcolo concorrente all'interno di un'applicazione. La loro collaborazione si basa sul principio che il programma principale viene eseguito dalla CPU, mentre la GPU integra l'architettura della CPU consentendo l'esecuzione simultanea di calcoli ripetitivi all'interno dell'applicazione. Per fare un'analogia, la CPU è come il task manager dell'intero sistema, che coordina l'intera gamma di calcoli, mentre la GPU esegue compiti professionali più fini. Rispetto alla CPU, la GPU può sfruttare le prestazioni di elaborazione in parallelo per eseguire più lavoro nella stessa quantità di tempo. I server dotati di CPU e GPU hanno prestazioni di calcolo e throughput di dati più elevati che possono migliorare efficacemente l'efficienza dell'elaborazione dei dati.

La GPU è più importante della CPU in un server?

Per capire l'importanza di CPU e GPU, dobbiamo prima conoscere le rispettive caratteristiche delle applicazioni. Un server GPU si riferisce a un server dotato di una scheda grafica in grado di eseguire migliaia di thread paralleli contemporaneamente. Sempre più server ad alte prestazioni dotati di GPU stanno emergendo nei data center per adattarsi meglio ai progressi delle reti Internet, riflettendo ampiamente i vantaggi delle GPU nelle prestazioni di elaborazione multipla. Ha migliorato l'efficienza della trasmissione dei dati e ha un maggiore ritorno sugli investimenti per le imprese.

Rispetto al miglioramento delle prestazioni apportato dalle GPU dei server, anche la CPU è importante in quanto componente necessaria del server. Che si tratti di un server ad alte prestazioni, di un server ordinario o di un computer, la CPU è indispensabile. La CPU del server è in grado di eseguire compiti complessi e di coordinare il sistema nel suo complesso. In genere, anche le query del database e l'elaborazione dei dati sono controllate da essa.

Perché la GPU non esegue il sistema operativo in modo indipendente?

La GPU ha alcune limitazioni rispetto al sistema operativo. Una delle principali limitazioni è che tutti i kernel della GPU elaborano solo la stessa operazione allo stesso tempo, chiamata SIMD (Single Instruction Multiple Data). Quindi, se si dovessero eseguire 1.000 operazioni di calcolo simili, come il cracking dell'hash di una password, la GPU potrebbe dividere ogni istruzione in diversi thread da elaborare nei suoi kernel. Tuttavia, è molto più lento se la CPU e la scheda grafica vengono utilizzate per le operazioni del kernel, come la scrittura di file su disco, l'apertura di nuovi puntatori di indice, il controllo dello stato del sistema, ecc.

Rispetto alle CPU, le GPU hanno una maggiore latenza per le operazioni a causa della loro velocità inferiore dovuta alla maggiore quantità di memoria di calcolo. Inoltre, i tempi di trasferimento e di reazione della CPU sono più brevi per la progettazione di una singola istruzione veloce. Per fare un'analogia, la guida è un comando singolo e veloce, mentre la metropolitana o l'autobus sono comandi singoli con più dati, perché la metropolitana e l'autobus hanno una grande capacità e possono gestire una grande quantità di richieste in un determinato momento. Le GPU sono quindi ottimizzate in una certa misura in termini di larghezza di banda, e questo è un altro motivo per cui sono adatte all'elaborazione in parallelo massivo.

Conclusioni

Sia la CPU che la GPU sono motori di calcolo fondamentali per i server dei data center e si riferiscono ai microprocessori basati su chip presenti nei server o nei computer. Ciò che CPU e GPU hanno in comune è che lavorano per un processo di dati, ma hanno comunque architetture e scopi integrati diversi. La CPU è veloce a singola istruzione, mentre la GPU è multi-threading a singola istruzione, determinando anche i diversi scenari di applicazione. I server non possono lavorare senza CPU, mentre le GPU sono utilizzate nei server ad alte prestazioni dei data center e nelle applicazioni di elaborazione dati ad alta densità.