GPU与CPU

最新推荐文章于 2025-02-26 17:41:23 发布
最新推荐文章于 2025-02-26 17:41:23 发布
阅读量533 收藏 1
点赞数
分类专栏： CPU与GPU 文章标签： gpu
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42823014/article/details/122189792
版权
本文详细对比了GPU和CPU的架构差异，指出GPU更侧重执行单元，而CPU则注重控制单元和缓存。介绍了GPU编程库CUDA和OpenCL，并详细解析了GPU的流式并行计算模式，包括流处理器（SP）、流多处理器（SM）、特殊函数单元（SFU）、双精度浮点运算单元（DP）、线程束（Warp）、网格、块和线程的组织结构，以及GPU内部的存储控制器和处理器簇等关键组件。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

GPU：Graphic Processing Unit“图形处理器”

CPU: Central Processing Unit“中央处理器”

 

两者的架构区别：Control是控制器、ALU算术逻辑单元、Cache是CPU内部缓存、DRAM就是内存，GPU设计者将更多的晶体管用作执行单元，而不是像CPU那样用作复杂的控制单元和缓存。CPU芯片空间的5%是ALU，而GPU空间的40%是ALU。

最低0.47元/天 解锁文章
Tensorflow学习笔记(3)---CPU，GPU的调度
hillyfighting的博客
04-15 564
使用字符串string来标识CPU设备或GPU设备：例：'\cpu:0'，'\gpu:0' 在同时拥有CPU和GPU设备时，GPU设备的使用具有优先权 记录执行op或tensor的指派设备：设置log_device_placement=True ... with tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as se...
CPU，GPU，Memory调度
吴建明wujianming_110117
08-10 1373
CPU，GPU，Memory调度 HDD&Memory&CPU调度机制(I/O硬件性能瓶颈) 图1. HDD&Memory&CPU调度图 CPU主要就是三部分：计算单元、控制单元和存储单元，其架构如下图所示： 图2. CPU微架构示意图 换一种CPU表示方法： 图3. CPU微架构示意图 从字面上，也很容易理解，上面的计算单元主要执行计算机的算术运算、移位等操作以及地址运算和转换；而存储单元主要用于保存计算机在运算中产生的数据以及指令等；控制单元则对计算机发出的指令进行
多线程任务下CPU和GPU调度速度
qq_17278169的博客
08-10 6711
背景：两个任务需要处理，所以我就分别把两个任务放在两个线程里面做。任务处理可以用GPU完成。发现使用gpu的时候的时间消耗比使用cpu的时间消耗还要大，正常情况下GPU时间消耗应该是CPU的十分之一以下。         我将两个任务不分线程做，也就是直接做在单一的一个线程里面，这个时候时间消耗就下来了。         如果多线程就是线任务是由CPU调度，那么gpu的使用也就是间接地受CPU
GPU和CPU在一个任务中的作用分配，以及一个任务CPU负载为0的情况分析
redfishzhang64的博客
08-10 863
在音频数据处理任务中，CPU和GPU之间的协作是实现高效处理和性能提升的关键。**通过CPU和GPU的协同工作，可以提供更快速、高效的音频数据处理能力。***CPU负责控制整个计算机系统的运行，包括任务调度、数据传输、资源管理和协调各个设备之间的通信。***在音频数据处理任务中，在音频数据处理任务中，GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）可以在不同方面发挥作用，并且在处理任务时承担不同的责任。通过优化任务调度和资源管理，可以最大程度地利用服务器集群的计算资源，提高音频处理任务的效率和性能。
GPU CPU 如何协调来实现程序高效
zhangyihu321的专栏
07-26 1467
GPU 和 CPU 的高效协调编程是优化性能的关键。
pytorch中 gpu与gpu、gpu与cpu 在load时相互转化操作
09-16
3. **CPU与GPU之间的转换**： - **GPU → CPU**：加载模型后，可以调用`model.cpu()`将其转移到CPU。 - **CPU → GPU**：要将模型加载到GPU，可以使用`model.cuda(device_id)`，其中`device_id`是目标GPU的ID。...
云计算-基于GPU与CPU协同计算的实时视频拼接技术研究.pdf
06-30
【云计算-基于GPU与CPU协同计算的实时视频拼接技术研究】 本文主要探讨了在云计算环境中，如何利用GPU（Graphics Processing Unit）与CPU（Central Processing Unit）协同计算来实现视频拼接技术，尤其是在实时视频...
基于CNN的Matlab图像分类教学示例：猫狗大战数据集训练与测试，包含GPU与CPU版本,基于CNN的Matlab图像分类：猫狗大战数据集4000样本训练与测试，含GPU与CPU版本,Matlab使
02-26
基于CNN的Matlab图像分类教学示例：猫狗大战数据集训练与测试，包含GPU与CPU版本,基于CNN的Matlab图像分类：猫狗大战数据集4000样本训练与测试，含GPU与CPU版本,Matlab使用CNN卷积神经网络进行图像分类，使用了猫狗...
Ollama运行DeepSeek大模型调优指南：GPU与CPU协同实现性能最大化
qq_32358423的博客
02-26 2175
Ollama运行DeepSeek大模型调优指南
GPU与CPU的比较分析.pdf
09-24
《GPU与CPU的比较分析》 GPU（Graphics Processing Unit）与CPU（Central Processing Unit）是计算机硬件中的两个关键组件，各自承担着不同的计算任务。CPU是计算机的核心，负责执行各种通用计算任务，如操作系统...
AI芯片，CPU、GPU、DSP、FPGA
abckingaa的博客
07-28 744
AIGC依赖AI芯片，AI芯片需要实现CPU，GPC，FPGA，DSP共存。下面解释下，相关的概念与区别。
CPU和 GPU的区别
ArvinFei的博客
06-21 846
简析 CPU和GPU是嵌入式和电子系统的基本设备，但它们都可以用于不同的目的。CPU是用于根据操作（例如算术，逻辑，控制和输入 - 输出）执行程序给出的指令的微处理器。相反，GPU最初被设计为在计算机游戏中渲染图像。CPU强调低延迟，而在GPU中，重要性是高吞吐量。 CPU的定义 CPU（中央处理器）是一种主要充当每个嵌入式系统的大脑的设备。它由用于临时存储数据和执行计算的ALU（算术逻辑单元）和执行指令排序和分支的CU（控制单元）组成。它还与计算机的其他单元（例如存储器，输入和输出）交互，用于执行来自
图形基础 GPU架构（5）GPU vs CPU
thefist的专栏
04-09 294
特点|CPU|GPU| |–|–|–|–| |双目算术运算符| + cpu CPU本质上是一个标量计算模型，计算单元偏少，主要针对复杂控制和低延迟而非高带宽优化，大部分面积为控制器和寄存器。 GPU拥有更多的ALU（Arithmetic Logic Unit，逻辑运算单元）用于数据处理，而非数据高速缓存和流控制，适合对密集型数据进行并行处理。 CPU执行计算任务时，一个时刻只处理一个数据，不存在真正意义上的并行 GPU具有多个处理器核，在一个时刻可以并行处理多个数据 CPU 的 RAM 池较大，速度慢.
CPU和GPU的几点区别
ZIV555的博客
06-21 1111
GPU和CPU设备的架构是不同的，主要有以下几点： 1、CPU的设计是用来运行少量比较复杂的任务，主要针对执行大量离散而不相关任务的系统；而GPU的设计主要用来执行大量比较简单的任务，主要针对解决那些可以分解成成千上万个小块并可独立运行的问题，因此，CPU适合运行操作系统和应用程序软件，即便有大量的各种各样的任务，也可妥善处理。 2、两者支持的线程方式不同。CPU的每个核只有少量的寄存器，为了
Java内存区域与内存溢出异常
weixin_44019182的博客
09-24 783
Java内存区域与内存溢出异常 文章目录Java内存区域与内存溢出异常运行时数据区域程序计数器Java虚拟机栈本地方法栈Java堆方法区运行时常量池直接内存HotSpot虚拟机对象探秘对象的创建对象的内存布局对象的访问定位实战：OutOfMemoryError异常Java堆溢出虚拟机栈和本地方法栈溢出方法区和运行时常量池溢出本机直接内存溢出 运行时数据区域 Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的数据区域。根据《Java虚拟机规范》的规定，Java虚拟机所管理的内存将会包
Cuda学习笔记（一）——sm流处理器簇对blocks的调度策略
海纳百川 有容乃大
04-10 9141
由于GPU目前在各行各业的广泛应用，无论是深度学习、大数据、云计算等都离不开GPU的并行加速，前阵子自学了Cuda-c编程，希望将来的研究工作能够用得上。 　　Cuda系列总共有4篇，这里主要用于记录本人学习过程中的一些问题的思考和总结，及网上汇总摘录的别人的一些总结、看法等，并不适合新手入门。如有错误，欢迎各位指正。
浅谈【GPU和CPU】
qq_45611002的博客
12-28 3398
渲染管线（Rendering Pipeline）：渲染管线是显卡中的一组功能模块，用于处理图形渲染过程中的各个阶段，包括顶点处理、几何处理、光栅化、像素处理等。渲染管线的设计和优化对显卡性能和图形质量有重要影响。【Rtx是未来显卡中可能会经常用到一种，它的架构更先进，而且有更强大的光线追踪性能，那么表现就会更好一些，Gtx是很经典的显卡，很多主流的显卡显然依然使用的是Gtx的。1、显卡GTX：GTX是NVIDIA沿用多年的显卡型号前缀，但是到了GTX20系列的显卡，比如2060、2070、2080之类。
GPU中的几个基本概念
fengtian12345的博客
06-02 2万+
术语: single instruction, multiple thread (SIMT)： a single instruction is executed on several function units in parallelGPU的硬件结构中与CUDA相关的几个概念：thread block grid warp sp smstreaming processor(sp): 最基本的处理单...
浅析GPU计算——CPU和GPU的选择
热门推荐
方亮的专栏
02-07 3万+
目前市面上介绍GPU编程的博文很多，其中很多都是照章宣科，让人只能感受到冷冷的技术，而缺乏知识的温度。所以我希望能写出一篇可以体现技术脉络感的文章，让读者可以比较容易理解该技术，并可以感悟到cuda编程设计及优化的原理。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客） 谈到计算，我们一般都会先想到CPU。CPU的全称是Central Processing...
GPU与cpu
最新发布
03-08
好的，用户现在问的是GPU和CPU的区别，需要我来详细介绍一下。...理解CPU与GPU的差异，可以帮助更好地设计计算架构，例如在部署类似DeepSeek的AI服务时，合理分配CPU进行请求调度，GPU专注模型推理。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值