Gpu ile Cpu arasındaki fark nedir - CHIP Download

Cpu Tasarım Amacı

Bir CPU çekirdeği, tek bir yönerge akışını bir kerede mümkün olduğukadar çabuk yürütmek için tasarlanmıştır. GPU’lar ise birçok paralelyönerge akışını mümkün olduğu kadar çabuk yürütmek içintasarlanmışlardır.

Transistör Kullanımı:
CPU’lardatransistörler yönergelerin yeniden düzenlenmesini gerçekleştirentamponlar, rezerve istasyonları, tahmin mekanizmaları ve büyük tamponbellek gibi bileşenlerden oluşur. Bu bileşenler, tek bir işparçacığının yürütülmesini hızlandırmak için tasarlanmıştır. GPU’da isetransistorler işlemci dizileri, çoklu işlem donanımı, paylaşılan bellekve birden fazla bellek denetleyicilere atanmıştır. Bu özelliklerbelirli bir iş parçacığının işletilmesinin hızlandırılmasına değil,yonganın üzerinde bulunan onbinlerce iş parçacığının aynı andayürütülmesi için tasarlanmıştır ve böylece iş parçacıkları arasındailetişimi kolaylaştırarak yüksek bellek bant genişliği sağlar.

Arabelleğin (cache) Rolü:
CPU,biriktirme ara belleğini, genel bellek erişim gecikmesini azaltarakperformans arttırmak amacıyla kullanır. GPU ise ara belleği (ya dayazılımla yönetilen paylaşılan belleği) bant genişliğini arttırmak içinkullanır.

Gecikme (Latency) Yönetimi:
CPU’dabellek gecikmesi, geniş arabellekler ve tahmin mekanizmaları ileyönetilir. Bunlar tasarım üzerinde büyük yer kaplarlar ve genelliklegüç tüketimi konusunda savrukturlar. GPU ise gecikmeyi binlerce işparçacığını bir anda destekleyerek yönetir. Eğer herhangi bir işparçacığı bellekten yük bekliyosa, GPU herhangi bir gecikmeye sebepolmadan derhal başka bir işe geçiş yapar.

Multi-threading:
CPU’lar,çekirdek başına bir veya iki iş parçacığı yürütme desteğine sahiptir.CUDA destekli GPU’lar ise akış işlemcisi başına 1024’e kadar işparçacığı destekler. CPU’nun uygulamalar arasında bir kez geçiş yapmasıyüzlerce saat döngüsüne mal olurken, GPU’nun geçiş yaparken herhangibir kaybı yoktur. Zaman kaybetmeden birçok gecişi ardı ardınayapabilir.

SIMD ve SIMT:
CPU’lar, vektörelişlemler için SIMD (Single Instruction Multiple Data – Tek YönergeyleBirden çok veri) birimleri kullanırar. GPU’lar ise ölçekli yürütme için SIMT (Single Instruction Multiple Thread – Tek yönergeyle Birdençok İş Parçacığı) kullanırlar. SIMT, programcının verileri vektörlerhalinde düzenlemesini gerektirmez, iş parçacıkları için rastgeledağılıma olanak tanır.

Bellek Denetleyici:
ÖrneğinIntel CPU’lar üzerinde on-die bellek denetleyici bulunmaz.(ama yakındaolacak) CUDA destekli GPU’lar, 8 adete kadar on-die bellek denetleyicikullanırlar. Sonuç olarak, GPU’lar, CPU’lara göre 10 kata kadar dahafazla bant genişliğine sahiptirler.

[image]http://www.hardwaremania.com/images/stories/incelemeler/makale/gpucomputing/gtx280-penryn.gif[/image]