有了CPU为什么还需要GPU

为何有CPU还需GPU?
本文介绍了为何有了CPU还需要GPU。CPU构造复杂,适合处理复杂计算;GPU构造相对简单,适合处理简单大量的运算。GPU可辅助CPU完成简单重复大量的计算任务,如图形图像计算,让CPU去执行更复杂的运算。

        大家好,我是谷德白,今天简单聊聊为什么有了CPU,还需要GPU。        

        喜欢打游戏的小伙伴一般都会给自己配置一个好的显卡,显示就是我们常说的GPU了。想要搞图形程序开发的同学,他是你最好的伙伴,熟悉它会让你对一些图形上的问题理解更深刻。

         本质上来说CPU和GPU都是负责逻辑运算的,GPU能干的CPU也能干,那么为什么现代计算机架构还需要GPU呢。

        如果把CPU和GPU理解成计算机的大脑的话,那么CPU就像是爱因斯坦的大脑一样,构造肯定比普通人复杂,这也就决定了它属于相当昂贵稀缺的资源,适合用来处理复杂昂贵的计算, 而GPU就是很多个普通人大脑的集合体,单个构造相对简单,但是三个臭皮匠顶一个诸葛亮,人多力量大,适合用来计算简单大量的运算。如果有个计算任务需要进行1000个加减运算,是让爱因斯坦来算快呢,还是让1000个人每个人算一个加减运算快呢,结果很显然。这样我突然理解当年我们造原子弹时,在没有计算机的情况下,成千上万的人一起打算盘,最终也把整个原子弹的数学过程给演算出来了。

        因此可以说CPU可以执行任意程序,无论复杂的还是简单的,一般的CPU也就2核,4核,8核等。而GPU则为相对简单重复的运算而生,可能会有上千个核。下面两张图简单描绘了CPU和GPU架构的区别。

   

        可以看到,CPU内部cache以及控制部分占据了很大一部分片上面积,因此计算单元占比很少。CPU的指令相对复杂,它可以支持操作系统的中断处理,内存管理,IO等等。由于构造复杂,受限于整体的计算机硬件架构,CPU的核数有限。

        而GPU只有很简单的控制单元,剩下的大部分都被计算单元占据。它的指令相对简单,定位就是纯计算。因此GPU可以轻松堆出上千核。

        下图相当于我们屏幕的放大图,每一个像素块由红绿蓝三个色块组成,通过混合三种颜色的不同占比,可以决定一个像素显示什么颜色。

         在我们写图形程序时,在屏幕上显示了一个人物,如果我们要为人物加入光照计算,那么你需要为你在屏幕上人物显示需要覆盖的每一个像素点执行光照相关的算法。假设你的人物覆盖1000个像素点,你觉的是让CPU少量核心的每个核心串行计算多次快,还是让拥有1000个核心的GPU每个核心并行计算一个像素块的像素值快。答案显而易见。

        所以说GPU的出现是为了辅助CPU完成简单重复大量的计算任务的,比如图形图像的计算。让CPU从简单重复的繁重计算任务中解放出来,去执行更加复杂的运算任务。

        

在存在GPU的情况下,程序仍然使用CPU运行可能涉及多个因素。以下是一些常见的原因和解释: 1. **代码未明确指定使用GPU** 在某些编程框架中(例如PyTorch或TensorFlow),默认情况下代码会在CPU上运行,除非显式地将计算分配给GPU。如果程序没有通过类似`.to('cuda')`或`.cuda()`的指令指定使用GPU,则会继续使用CPU进行计算[^3]。 2. **缺少必要的库支持** 有些语言或库对GPU的支持有限。例如,在Python中,即使底层库(如NumPy)提供了与GPU兼容的接口,这些接口可能并未完全优化,导致性能反而不如CPU实现。此外,一些库可能尚未完全利用GPU加速的能力,从而限制了性能提升[^1]。 3. **数据传输开销较大** GPU加速的优势通常体现在大规模并行计算任务上。然而,如果任务本身不适合并行化处理或者需要频繁在CPUGPU之间传输数据,那么额外的数据传输开销可能会抵消GPU带来的性能优势。在这种情况下,直接在CPU上运行反而更快。 4. **硬件和驱动问题** 即使系统中有GPU,也可能因为驱动未正确安装、CUDA版本不匹配或其他硬件兼容性问题,导致程序无法识别或正确使用GPU资源。 5. **任务本身不适合GPU加速** GPU擅长处理高度并行化的任务,例如矩阵运算或图像处理。如果任务本身的特性是顺序执行或耦合度较高,GPU并不能提供显著的性能提升。由于GPU的工作机制要求各workgroup之间几乎没有通信需求,因此对于需要迭代计算的任务来说,CPU更适合[^2]。 6. **多线程和并行化不足** 如果程序未能充分利用多线程或并行化技术,即使在GPU上运行,也难以发挥其全部性能潜力。相比之下,某些CPU上的实现可能已经优化得更好,从而表现出更高的效率。 7. **特定语言的性能差异** 不同编程语言对GPU的支持程度不同。例如,用户提到在R语言中,GPU的表现优于CPU,而在Python中则相反。这可能是由于不同语言的接口设计、底层库的优化以及与硬件交互方式的不同造成的。 ### 示例:如何检查是否使用GPU 在Python中,可以使用以下代码来检查当前环境是否能够检测到GPU: ```python import torch # 检查是否有可用的GPU if torch.cuda.is_available(): print("GPU is available") else: print("GPU is not available") ``` ###
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