تفاوت CPU و GPU چیست؟ کاربرد، توان پردازشی، مزایا و…

CPU و GPU پرکاربردترین اصطلاحات دنیای فناوری هستند که هر کدام نقش حیاتی در عملکرد سیستم‌های کامپیوتری ایفا می‌کنند. اما تفاوت CPU و GPU چیست؟ و چرا باید به این موضوع اهمیت بدهیم؟

CPU یا واحد پردازش مرکزی، مغز کامپیوتر است و برای انجام وظایف عمومی و مدیریت سیستم به کار می‌رود. در مقابل، GPU یا واحد پردازش گرافیکی، تخصصی‌تر عمل می‌کند و برای پردازش‌های موازی و اجرای عملیات گرافیکی سنگین طراحی شده است. در این مقاله، به بررسی تفاوت‌های اساسی این دو پردازنده، کاربردهای مختلف، توان پردازشی، و مزایای هر یک می‌پردازیم.

سی پی یو (CPU) چیست؟

سی پی یو (CPU) یا واحد پردازش مرکزی، بخش اصلی و اساسی هر کامپیوتر است که مسئول اجرای دستورات و مدیریت وظایف مختلف در سیستم می‌باشد. این پردازنده که به عنوان “مغز” کامپیوتر شناخته می‌شود، تمامی فرآیندهای محاسباتی و منطقی را انجام می‌دهد و با هماهنگ کردن اجزای مختلف، به کامپیوتر این امکان را می‌دهد تا برنامه‌ها و نرم‌افزارهای مختلف را اجرا کند.

سی پی یو از چندین هسته (Core) تشکیل شده است که هر کدام می‌تواند به طور مستقل وظایف مختلفی را پردازش کند. این ویژگی چند هسته‌ای به CPU این امکان را می‌دهد که چندین کار را به صورت همزمان انجام دهد و کارایی و سرعت سیستم را افزایش دهد. همچنین، سرعت پردازش CPU بر اساس واحد گیگاهرتز (GHz) اندازه‌گیری می‌شود که نشان‌دهنده تعداد عملیات‌هایی است که پردازنده در هر ثانیه قادر به انجام آن‌ها می‌باشد.

جی پی یو (GPU) چیست؟

جی پی یو (GPU) یا  همان واحد پردازش گرافیکی، یک نوع پردازنده تخصصی است که برای انجام محاسبات موازی و پردازش داده‌های گرافیکی طراحی شده است. در ابتدا، جی پی یوها به طور خاص برای رندر کردن گرافیک‌های دو بعدی (2D) و سه‌بعدی (3D) در بازی‌های ویدئویی و نرم‌افزارهای گرافیکی توسعه یافتند. اما امروزه، کاربردهای GPU فراتر از گرافیک رفته و به حوزه‌های دیگری مانند یادگیری ماشین (Machine Learning)، تحلیل داده‌های بزرگ، شبیه‌سازی‌های علمی و رندرینگ سه‌بعدی نیز گسترش یافته است.

GPUها به دلیل توانایی بالا در پردازش هم‌زمان هزاران عملیات محاسباتی، بسیار مناسب هستند. این ویژگی‌ها باعث شده تا جی پی یو در مقایسه با سی پی یو (CPU)، در برخی کاربردها، از جمله یادگیری ماشین و هوش مصنوعی عملکرد بهتری داشته باشند. به طور کلی، جی پی یوها به دلیل ساختار معماری خاص خود (متشکل از تعداد زیادی هسته‌های پردازشی ساده)، می‌توانند به صورت همزمان چندین عملیات را انجام دهند. اما سی‌پی‌یوها برای انجام وظایف متوالی و اجرای دستورات پیچیده طراحی شده‌اند و نسبت به GPUها تعداد هسته‌های کمتری دارند.

تفاوت میان CPU و GPU چیست؟

همانطور که تا اینجا توضیح دادیم، CPU (واحد پردازش مرکزی) و GPU (واحد پردازش گرافیکی) دو نوع پردازنده هستند که برای انجام وظایف محاسباتی در سیستم‌های کامپیوتری به کار می‌روند، اما از نظر معماری، کاربری و توان پردازشی تفاوت‌های قابل توجهی دارند.

معماری

CPU به عنوان مغز اصلی کامپیوتر شناخته می‌شود و برای انجام طیف وسیعی از وظایف (از محاسبات ساده تا پیچیده)، طراحی شده است. معماری سی پی یو شامل تعداد محدودی از هسته‌های پردازشی است که هر یک می‌توانند دستورالعمل‌های متعددی را به صورت متوالی پردازش کنند. این پردازنده‌ها به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند تا بتوانند بهترین عملکرد را برای اجرای وظایف ترتیبی و اجرای سریع دستورات به صورت تک به تک داشته باشند.

در مقابل، GPU برای پردازش‌های موازی طراحی شده است و دارای صدها یا هزاران هسته پردازشی ساده است. این هسته‌ها قادر به اجرای تعداد زیادی عملیات به طور همزمان هستند، که این ویژگی برای کارهای گرافیکی و محاسبات سنگین که نیاز به پردازش موازی دارند، بسیار مناسب است. برای درک بهتر از عملکرد CPU و GPU به ویدئو زیر توجه کنید.

کاربردها

CPU به دلیل انعطاف‌پذیری بالا در اجرای انواع وظایف محاسباتی، در تمام دستگاه‌های محاسباتی مانند کامپیوترهای رومیزی، لپ‌تاپ‌ها، سرورها و گوشی‌های هوشمند به عنوان پردازنده اصلی به کار می‌رود. از سی پی یو برای اجرای سیستم عامل، نرم‌افزارها و پردازش‌های روزمره استفاده می‌شود. GPU ابتدا برای رندر کردن گرافیک‌های دو بعدی و سه‌بعدی در بازی‌های ویدئویی و نرم‌افزارهای گرافیکی طراحی شده بود. اما با توجه به قابلیت‌های پردازشی بالای آن، اکنون در حوزه‌هایی مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، تحلیل داده‌های بزرگ و شبیه‌سازی‌های علمی نیز به کار گرفته می‌شود. جی پی یوها در این کاربردها به دلیل توانایی بالای خود در انجام محاسبات موازی و پردازش حجم زیادی از داده‌ها به صورت همزمان، عملکرد بسیار خوبی دارند.

توان پردازشی و کارایی

CPUها برای پردازش وظایف ترتیبی و انجام محاسبات پیچیده طراحی شده‌اند و عملکرد بالایی در اجرای تک‌دستورات دارند. اما در پردازش‌های موازی که نیاز به انجام تعداد زیادی عملیات مشابه به صورت همزمان دارد، کارایی کمتری دارند. از سوی دیگر، GPUها به دلیل تعداد زیاد هسته‌های پردازشی و توانایی بالا در اجرای هم‌زمان چندین دستورالعمل، در پردازش‌های موازی، عملکرد بسیار بهتری دارند. این ویژگی آن‌ها را به گزینه مناسبی برای وظایف محاسباتی سنگین مانند رندرینگ گرافیکی و یادگیری ماشین تبدیل کرده است.

به همین دلیل است که استخراج رمز ارزها از طریف کارت گرافیک انجام می‌شود، کارت گرافیک هایی مانند RX580 به علت توان پردازش مناسب نسبت به پردازنده ‌ها گزینه بهتر و مقرون به‌صرفه‌تری برای انجام محاسبات پیچیده هستند.

شباهت میان CPU و GPU

با وجود تفاوت‌های بارز میان CPU و GPU، این دو نوع پردازنده شباهت‌هایی نیز با یکدیگر دارند که آن‌ها را به اجزای اساسی در سیستم‌های کامپیوتری تبدیل می‌کند. برخی از مهم‌ترین شباهت‌های میان CPU و GPU عبارت‌اند از:

پردازنده‌های مبتنی بر ترانزیستور

هر دو (CPU و GPU) از ترانزیستورها برای انجام عملیات محاسباتی استفاده می‌کنند. ترانزیستورها، کوچک‌ترین واحدهای پردازش در این پردازنده‌ها هستند که باعث پردازش و ذخیره‌سازی داده‌ها به صورت دیجیتال می‌شوند. افزایش ترانزیستورها در این دو نوع پردازنده سبب افزایش توان پردازشی آن‌ها شده است.

نقش اساسی در عملکرد سیستم

CPU و GPU هر دو نقش حیاتی در عملکرد کلی سیستم دارند. در نظر داشته باشید که CPU، مسئول اجرای بیشتر وظایف محاسباتی عمومی و کنترل عملکرد سیستم است در حالی که GPU به‌طور خاص برای پردازش‌های گرافیکی و محاسبات موازی به کار می‌رود. هر دو پردازنده به یکدیگر کمک می‌کنند تا کاربر بتواند تجربه‌ای روان و کارآمد از سیستم داشته باشد، به ویژه در کاربری‌هایی که به توان پردازشی بالایی نیاز دارند.

قابلیت برنامه‌ریزی

CPU و GPU قابلیت برنامه‌ریزی دارند، به این معنا که می‌توان با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف، عملکرد آن‌ها را بهینه‌سازی کرد. البته که این‌کار نیاز به تخصص دارد اما به کمک قابلیت اورکلاک در مادربردهای گیمینگ و لپ‌تاپ های امروزی می‌توان سرعت پردازنده را افزایش داد.

تفاوت برنامه‌نویسی برای CPU و GPU در زبان برنامه‌نویسی آن‌هاست. CPUها معمولاً با زبان‌های برنامه‌نویسی سطح بالا مانند C و C++ برنامه‌نویسی می‌شوند، در حالی که GPUها بیشتر با زبان‌هایی مانند CUDA و OpenCL که برای محاسبات موازی و پردازش گرافیکی بهینه شده‌اند، برنامه‌نویسی می‌شوند.

محاسبات علمی و مهندسی

با توجه به توان پردازشی بالا و قابلیت‌های هر دو پردازنده، CPU و GPU در محاسبات علمی و مهندسی نقش مهمی دارند. CPUها به دلیل انعطاف‌پذیری و توانایی در انجام وظایف پیچیده ترتیبی، در بسیاری از شبیه‌سازی‌های علمی و مدل‌سازی‌های مهندسی به کار می‌روند. در مقابل، GPUها به دلیل توانایی در پردازش موازی، در وظایفی که نیاز به محاسبات گسترده و موازی دارند (مانند تحلیل داده‌های بزرگ، شبیه‌سازی‌های فیزیکی و یادگیری ماشین) استفاده می‌شوند.

بهبود کارایی سیستم

در بسیاری از سیستم‌های مدرن، CPU و GPU به صورت مکمل یکدیگر عمل می‌کنند. به عنوان مثال، در کاربردهای گرافیکی و بازی‌های ویدئویی، CPU ممکن است مسئولیت اجرای منطق بازی و فیزیک را بر عهده داشته باشد، در حالی که GPU وظیفه رندرینگ گرافیک‌ها و جلوه‌های بصری را به عهده می‌گیرد. این همکاری منجر به بهبود کارایی و تجربه بهتر کاربری می‌شود.

کارت گرافیک موجود در سی پی یو چه تفاوتی با کارت گرافیت دارد؟

کارت گرافیک موجود در پردازنده (که با عنوان iGPU نیز شناخته می‌شود) و کارت گرافیک مجزا (یا همان dGPU) دو نوع مختلف از پردازنده‌های گرافیکی هستند که برای پردازش تصاویر و ویدئوها به کار می‌روند. هر کدام از این دو نوع پردازنده گرافیکی ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند. تفاوت‌های اصلی بین این دو عبارت‌اند از:

• معماری و طراحی

گرافیک پردازنده (iGPU): این نوع گرافیک به طور مستقیم در داخل پردازنده مرکزی (CPU) یا بر روی همان تراشه مادربرد قرار دارد. این طراحی باعث می‌شود که iGPU، از منابع مشترک سیستم مانند حافظه رم (RAM) به جای حافظه اختصاصی خود، استفاده کند. گرافیک‌های مجتمع (share) از لحاظ توان پردازشی و عملکرد گرافیکی نسبت به کارت‌های گرافیک مجزا ضعیف‌تر هستند، زیرا بخش بزرگی از منابع و فضای سیلیکونی پردازنده به هسته‌های پردازشی اصلی اختصاص داده می‌شود.

کارت گرافیک مجزا (dGPU): کارت‌های گرافیک مجزا یک سخت‌افزار مستقل هستند که به مادربرد متصل می‌شوند و دارای پردازنده گرافیکی اختصاصی (GPU)، حافظه گرافیکی اختصاصی (VRAM) و سیستم خنک‌کننده مستقل هستند. این طراحی به dGPUها این امکان را می‌دهد تا قدرت پردازشی بالاتری داشته باشند و به طور تخصصی برای پردازش‌های گرافیکی پیچیده و بازی‌های سنگین بهینه‌سازی شوند.

• عملکرد و کاربردها

گرافیک پردازنده (iGPU): این نوع گرافیک برای انجام وظایف روزمره مانند مرور وب، تماشای ویدئوها، استفاده از نرم‌افزارهای اداری، و بازی‌های سبک طراحی شده است. iGPUها به دلیل استفاده از حافظه مشترک با سیستم، عملکرد کمتری نسبت به کارت‌های گرافیک مجزا دارند و برای کارهای سنگین گرافیکی و بازی‌های با گرافیک بالا مناسب نیستند.

کارت گرافیک مجزا (dGPU): dGPUها به دلیل داشتن حافظه گرافیکی اختصاصی و تعداد هسته‌های پردازشی بیشتر، عملکرد بسیار بالاتری در وظایف گرافیکی پیچیده مانند بازی‌های ویدئویی با تنظیمات گرافیکی بالا، ویرایش ویدئو، رندرینگ سه‌بعدی و کاربردهای حرفه‌ای مانند CAD(نرم‌افزارهای طراحی) و یادگیری ماشین دارند.

• مصرف انرژی و گرما

گرافیک پردازنده (iGPU): از آنجایی که iGPUها بخشی از سی پی یو هستند و از منابع مشترک استفاده می‌کنند، مصرف انرژی کمتری دارند و گرمای کمتری تولید می‌کنند. این ویژگی‌ها باعث می‌شود که گرافیک‌های مجتمع برای لپ‌تاپ‌ها و دستگاه‌های قابل حمل که به عمر باتری طولانی و خنک‌کاری مناسب نیاز دارند، بسیار مناسب باشند.

کارت گرافیک مجزا (dGPU): dGPUها به دلیل داشتن پردازنده‌های قدرتمندتر و حافظه گرافیکی اختصاصی، مصرف انرژی بیشتری دارند و گرمای بیشتری تولید می‌کنند. این کارت‌ها نیاز به سیستم‌های خنک‌کننده پیشرفته‌تری دارند و معمولاً در سیستم‌های دسکتاپ و لپ‌تاپ‌های گیمینگ و حرفه‌ای استفاده می‌شوند.

• قابلیت ارتقا

گرافیک پردازنده (iGPU): از آنجا که iGPUها در داخل سی پی یو قرار دارند، قابلیت ارتقا و به‌روزرسانی ندارند. برای بهبود عملکرد گرافیکی، کاربران باید کل پردازنده را تعویض کنند که این کار هزینه‌بر و پیچیده است.

کارت گرافیک مجزا (dGPU): dGPUها به عنوان قطعات مستقل در سیستم کامپیوتری قابل تعویض و ارتقاء هستند. این قابلیت به کاربران اجازه می‌دهد تا با ارتقا کارت گرافیک، عملکرد گرافیکی سیستم خود را بهبود بخشند و نیازهای جدید خود را برآورده کنند.

• هزینه

گرافیک پردازنده (iGPU): از آنجا که iGPUها بخشی از سی پی یو هستند و به صورت مجتمع عرضه می‌شوند، هزینه اضافی برای کاربران ندارند و  برای کاربرانی که به گرافیک قوی نیاز ندارند، گزینه اقتصادی‌تری هستند.

کارت گرافیک مجزا (dGPU): dGPUها به دلیل پیچیدگی در ساخت، به حافظه گرافیکی اختصاصی و سیستم خنک‌کننده مجزا نیاز دارند. در نتیجه هزینه بیشتری نسبت به گرافیک‌های Share دارند.

چه زمانی از پردازنده‌های گرافیکی بر روی CPU استفاده کنیم؟

همانطور که تا اینجای مقاله گفته شد، برای کاربری‌های معمولی مانند وب‌گردی، تماشای فیلم، استفاده از نرم‌افزارهای سبک مانند آفیس، اکسل و … می‌توان از گرافیک موجود برروی پردازنده‌ها استفاده کرد. البته اگر نیاز به خرید یک سیستم بی‌صدا، قابل حمل و سبک(در لب‌تاپ‌ها) دارید نیز می‌توانید سراغ این پردازنده‌ها بروید. اما قبل از خرید پردازنده، نیازهای خود را به درستی بشناسید تا بتوانید بهترین انتخاب را داشته باشید.

کاربرد GPU و CPU

CPU (واحد پردازش مرکزی) و GPU (واحد پردازش گرافیکی) دو نوع پردازنده مختلف هستند که در سیستم‌های کامپیوتری برای انجام وظایف محاسباتی گوناگون به کار می‌روند. CPU برای اجرای وظایف عمومی سیستم استفاده می‌شود و مناسب انجام وظایف ترتیبی و چندوظیفه‌ای است. همچنین، این پردازنده در پردازش محاسبات پیچیده و اجرای الگوریتم‌ها بسیار کارآمد است و نقش اساسی در مدیریت کلی سیستم و کنترل ورودی‌ها و خروجی‌ها دارد.

در مقابل، GPU برای پردازش‌های گرافیکی و رندر کردن تصاویر طراحی شده است و توانایی بالایی در انجام محاسبات موازی و پردازش‌های سنگین دارد. GPUها به ویژه در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کاربرد گسترده‌ای دارد و برای تحلیل داده‌ها و انجام محاسبات علمی نیز به کار می‌رود. علاوه بر این، GPU در رندرینگ و انکودینگ فایل‌های ویدئویی بسیار مؤثر است.

محدودیت‌های CPU

• محدودیت در پردازش موازی گسترده:

CPUها برای انجام وظایف ترتیبی (سریالی) و اجرای دستورات پیچیده طراحی شده‌اند و در پردازش‌های موازی کارایی کمتری دارند. این به این معنی است که CPUها نمی‌توانند به سرعت و هم‌زمان، وظایف مشابه را پردازش کنند، که این مسئله در کاربری‌هایی مانند یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های بزرگ که به پردازش موازی نیاز دارند، محدودیت ایجاد می‌کند.

• تعداد هسته‌های محدود:

CPUها معمولاً دارای تعداد محدودی هسته پردازشی هستند (معمولاً بین 2 تا 16 هسته در پردازنده‌های مصرفی) که این محدودیت باعث می‌شود CPUها نتوانند به خوبی از عهده وظایف سنگینی که به پردازش موازی نیاز دارند، برآیند.

• مصرف انرژی بالا در پردازش‌های سنگین:

CPUها در زیر فشار کاری، انرژی زیادی مصرف می‌کنند در نتیجه گرمای بیشتری نیز تولید می‌کنند. این مسئله نیاز به سیستم‌های خنک‌کننده قوی و مصرف برق بالاتر دارد که ممکن است در محیط‌های با منابع محدود، مانند لپ‌تاپ‌ها، مشکل‌ساز شود.

• عملکرد کمتر در محاسبات گرافیکی:

CPUها برای پردازش‌های گرافیکی طراحی نشده‌اند و در وظایفی مانند رندرینگ سه‌بعدی، بازی‌های ویدئویی با کیفیت بالا و انیمیشن‌سازی عملکرد بهینه‌ای ندارند. برای این نوع وظایف، GPUها به دلیل طراحی خاص خود برای پردازش گرافیکی، بسیار کارآمدتر هستند.

• محدودیت در پهنای باند حافظه:

CPUها معمولاً به حافظه سیستم (RAM) متصل هستند که پهنای باند آن نسبت به حافظه‌های گرافیکی اختصاصی (VRAM) کمتر است. این محدودیت در پهنای باند حافظه می‌تواند در پردازش داده‌های بزرگ و محاسباتی که نیاز به انتقال داده‌های سریع دارند، تاثیر منفی بگذارد.

محدودیت‌های GPU

• محدودیت در پردازش ترتیبی و منطقی:

GPUها برای پردازش موازی و اجرای تعداد زیادی عملیات مشابه به صورت همزمان طراحی شده‌اند، اما در اجرای دستورات ترتیبی و محاسبات پیچیده منطقی عملکرد ضعیف‌تری دارند. این به این معنی است که GPUها نمی‌توانند به خوبی از عهده وظایفی که نیاز به تصمیم‌گیری پیچیده و محاسبات ترتیبی دارند، برآیند.

• محدودیت در مدیریت وظایف عمومی سیستم:

GPUها به طور کلی برای مدیریت وظایف عمومی سیستم و اجرای نرم‌افزارهای کاربردی طراحی نشده‌اند. آن‌ها نمی‌توانند وظایفی مانند مدیریت فایل‌ها، اجرای سیستم‌عامل و مدیریت دستگاه‌های ورودی/خروجی را به خوبی انجام دهند. برای این نوع وظایف، CPUها بسیار مناسب‌تر هستند.

• مصرف انرژی بالا:

GPUها، به ویژه کارت‌های گرافیک مجزا (dGPU)، به دلیل داشتن تعداد زیادی هسته پردازشی و حافظه گرافیکی اختصاصی، مصرف انرژی بسیار بالایی دارند. این مصرف انرژی بالا می‌تواند باعث افزایش هزینه و نیاز به سیستم‌های خنک‌کننده پیشرفته‌تر شود.

• محدودیت در فضای فیزیکی و وزن:

کارت‌های گرافیک مجزا معمولاً فضای زیادی در داخل کیس کامپیوتر اشغال می‌کنند و وزن قابل توجهی دارند. این مسئله می‌تواند در سیستم‌های کوچک و کامپیوترهای قابل حمل، محدودیت‌های فیزیکی و وزنی ایجاد کند و در برخی موارد امکان نصب GPU مجزا وجود نداشته باشد.

• وابستگی به پهنای باند حافظه و سرعت انتقال داده:

GPUها برای بهره‌وری بالاتر نیاز به پهنای باند حافظه بالا و سرعت انتقال داده‌های سریع‌تری دارند. در صورتی که سیستم نتواند این نیازها را به خوبی فراهم کند، عملکرد GPU می‌تواند به طور چشمگیری کاهش یابد.

NPU چیست؟ و چه ارتباطی با GPU و CPU دارد؟

NPU یا واحد پردازش عصبی (Neural Processing Unit) نوعی پردازنده است که به طور خاص برای شتاب‌دهی به عملیات مرتبط با شبکه‌های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق طراحی شده است. این پردازنده‌ها در دستگاه‌های مختلف از جمله گوشی‌های هوشمند، تبلت‌ها و دستگاه‌های اینترنت اشیا به کار می‌روند تا توانایی اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را بهبود بخشند.

به طور کلی برای درک تفاوت میان این 3 پردازندهمی‌توان گفت، CPU برای وظایف عمومی و GPU برای پردازش‌های موازی گرافیکی و علمی طراحی شده است، درحالی که NPU به طور خاص برای پردازش‌های مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری آن بهینه‌سازی و  طراحی شده است. این سه نوع پردازنده به شکلی مکمل بایکدیگر کار می‌کنند تا نیازهای مختلف پردازشی را در سیستم‌های مدرن برآورده کنند.