本文來(lái)自“twt企業(yè)IT社區(qū)”。
【摘要】本文深入探討了GPU和CPU二者的特點(diǎn)和差異對(duì)比、應(yīng)用場(chǎng)景以及在未來(lái)算力需求下的適用性，以為企業(yè)在GPU與CPU之間做出明智決策提供參考。
【作者】李杰，專(zhuān)注于Java虛擬機(jī)技術(shù)、云原生技術(shù)領(lǐng)域的探索與研究。
在當(dāng)今科技迅猛發(fā)展的時(shí)代，計(jì)算能力已成為推動(dòng)各行各業(yè)創(chuàng)新與進(jìn)步的核心驅(qū)動(dòng)力。隨著人工智能、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析等需求的激增，傳統(tǒng)的中央處理器（CPU）面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。與此同時(shí)，圖形處理器（GPU）憑借其強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，迅速崛起，成為高性能計(jì)算的寵兒。
那么，在未來(lái)的計(jì)算領(lǐng)域中，該選擇GPU還是CPU？本文將深入探討兩者的特點(diǎn)、應(yīng)用場(chǎng)景以及在未來(lái)算力需求下的適用性，幫助您在GPU與CPU之間做出更明智的決策。無(wú)論是追求卓越性能的科研人員，還是希望優(yōu)化資源的企業(yè)決策者，這個(gè)問(wèn)題都將深刻影響您對(duì)技術(shù)投資的選擇與戰(zhàn)略布局。
1.算力新紀(jì)元：從CPU到GPU，多元化加速
高性能計(jì)算（HPC）領(lǐng)域正在經(jīng)歷一場(chǎng)深刻的變革。傳統(tǒng)上，圖形處理單元（GPU）和現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）作為專(zhuān)用硬件加速器，一直是HPC系統(tǒng)的核心加速組件，在科學(xué)計(jì)算、人工智能等計(jì)算密集型應(yīng)用領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越的并行計(jì)算性能。然而，隨著處理器架構(gòu)的不斷創(chuàng)新和并行計(jì)算能力的持續(xù)提升，通用的中央處理單元（CPU）也開(kāi)始在HPC領(lǐng)域扮演越來(lái)越重要的角色。
HPC系統(tǒng)并非單一的硬件設(shè)備，而是由多個(gè)部件緊密集成而成的復(fù)雜系統(tǒng)。其中，計(jì)算節(jié)點(diǎn)是HPC系統(tǒng)的核心，通常由多個(gè)CPU或GPU/FPGA加速器組成，負(fù)責(zé)執(zhí)行密集型計(jì)算任務(wù)。存儲(chǔ)資源為HPC系統(tǒng)提供了海量的高性能存儲(chǔ)空間，用于存放計(jì)算數(shù)據(jù)及中間結(jié)果。而高速低延遲的互連網(wǎng)絡(luò)則確保了計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行高效通信和數(shù)據(jù)傳輸。雖然HPC系統(tǒng)常常與世界頂級(jí)超級(jí)計(jì)算機(jī)混淆，但實(shí)際上超級(jí)計(jì)算機(jī)只是HPC體系中性能指標(biāo)最為卓越的一個(gè)子集，代表著HPC計(jì)算能力的最高水平。
隨著云計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展和成本持續(xù)下降，越來(lái)越多的企業(yè)和組織開(kāi)始將HPC部署到云端,以靈活應(yīng)對(duì)不斷變化的計(jì)算需求。特別是中小企業(yè)，傳統(tǒng)上較難承擔(dān)建設(shè)自有HPC系統(tǒng)的昂貴成本，現(xiàn)在可以通過(guò)云HPC解決方案,以按需付費(fèi)、彈性擴(kuò)展的方式，獲得與大型機(jī)構(gòu)媲美的強(qiáng)大計(jì)算能力，從而在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)。著名研究機(jī)構(gòu)Gartner預(yù)測(cè)，到2027年，全球HPC市場(chǎng)規(guī)模將突破500億美元大關(guān)，其中，中小企業(yè)將成為推動(dòng)HPC產(chǎn)業(yè)高速增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿Α?/p>
2.如何理解CPU在算力中的價(jià)值？
中央處理器（CPU），作為計(jì)算機(jī)的核心組件，一直被譽(yù)為“計(jì)算機(jī)的大腦”。它是一個(gè)微型化的集成電路，由數(shù)百萬(wàn)個(gè)晶體管組成，負(fù)責(zé)執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序中的指令，控制計(jì)算機(jī)硬件各部件的工作。CPU的內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜而精妙，其工作原理與人類(lèi)大腦頗有相似之處。它通過(guò)執(zhí)行邏輯運(yùn)算、算術(shù)計(jì)算、控制數(shù)據(jù)流動(dòng)等方式，處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的各種任務(wù)。
現(xiàn)代CPU的設(shè)計(jì)日益復(fù)雜，為了提升性能，多核架構(gòu)成為主流。多核CPU中包含多個(gè)獨(dú)立的處理核心，可以同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)，顯著提高了計(jì)算機(jī)的并行處理能力。此外，CPU的緩存技術(shù)、流水線技術(shù)等也為其性能的提升做出了重要貢獻(xiàn)。
中央處理器（CPU），作為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的核心，其高效的串行處理能力是其顯著特點(diǎn)。得益于多核心設(shè)計(jì)和高時(shí)鐘頻率，CPU能夠快速地順序執(zhí)行指令，在各種任務(wù)之間靈活切換。這種順序執(zhí)行的特點(diǎn)使得CPU在處理復(fù)雜的邏輯運(yùn)算、系統(tǒng)調(diào)用以及需要低延遲的任務(wù)時(shí)表現(xiàn)出色。盡管CPU在多任務(wù)處理方面表現(xiàn)優(yōu)秀，但本質(zhì)上它仍然是一個(gè)串行處理器，一次只能執(zhí)行一條指令。其架構(gòu)參考示意圖如下所示：
在高性能計(jì)算（HPC）系統(tǒng)中，CPU雖然不再是唯一的計(jì)算單元，但依然扮演著至關(guān)重要的角色。它負(fù)責(zé)管理系統(tǒng)的資源分配、執(zhí)行操作系統(tǒng)指令、控制I/O設(shè)備等底層任務(wù)。同時(shí)，CPU還為GPU等加速器提供指令和數(shù)據(jù)，協(xié)調(diào)它們的工作。在一些HPC應(yīng)用中，CPU負(fù)責(zé)處理精度要求高的計(jì)算任務(wù)，而將計(jì)算密集型任務(wù)交給GPU等加速器來(lái)執(zhí)行，從而實(shí)現(xiàn)異構(gòu)計(jì)算，最大程度地發(fā)揮系統(tǒng)的性能。
隨著半導(dǎo)體技術(shù)的不斷進(jìn)步，CPU的性能也在不斷提升。然而，摩爾定律的放緩以及功耗的限制，使得CPU的發(fā)展面臨著新的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，各大芯片廠商紛紛推出各種新的CPU架構(gòu)和技術(shù)，以提高CPU的性能、能效和適應(yīng)性。
3.如何理解GPU在算力中發(fā)力？
相對(duì)比于CPU而言，GPU在有效處理多個(gè)復(fù)雜計(jì)算任務(wù)方面的主要優(yōu)勢(shì)，源自其卓越的“大規(guī)模并行架構(gòu)”設(shè)計(jì)。
通常而言，GPU由數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)小型處理內(nèi)核組成，這些內(nèi)核通常被稱(chēng)為流處理器（Stream Processors）或著色器內(nèi)核（Shader Cores）。每個(gè)處理內(nèi)核都配備了自己的寄存器和共享內(nèi)存塊，用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和執(zhí)行程序指令。這種設(shè)計(jì)使得GPU能夠以極高的效率同時(shí)處理大量并行任務(wù)。
GPU（圖形處理單元）是一種專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的處理器，最初用于渲染高分辨率圖像以及創(chuàng)建身臨其境的游戲圖形和動(dòng)畫(huà)。然而，隨著技術(shù)的進(jìn)步，個(gè)人用戶和企業(yè)現(xiàn)在越來(lái)越多地將GPU應(yīng)用于大規(guī)模數(shù)學(xué)運(yùn)算、AI/ML系統(tǒng)的訓(xùn)練與部署，以及跨行業(yè)的數(shù)據(jù)分析。
GPU通常由數(shù)百到數(shù)千個(gè)內(nèi)核組成，這種設(shè)計(jì)使其具備了前所未有的并行處理能力。與CPU的內(nèi)核不同，CPU能夠通過(guò)先發(fā)制人機(jī)制依次處理多個(gè)任務(wù)，而GPU的所有內(nèi)核則能同時(shí)在不同的數(shù)據(jù)集上執(zhí)行相同的數(shù)學(xué)指令。這種架構(gòu)被稱(chēng)為單指令、多數(shù)據(jù)（SIMD），使得GPU能夠高效地處理涉及重復(fù)執(zhí)行復(fù)雜指令集的工作負(fù)載，特別適合于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、區(qū)塊鏈驗(yàn)證、AI/ML培訓(xùn)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用等場(chǎng)景。
下面的GPU架構(gòu)示意圖清晰地展示了其內(nèi)部結(jié)構(gòu)和工作原理。深入分析CPU與GPU之間的基本架構(gòu)差異，不僅揭示了兩者在設(shè)計(jì)理念上的本質(zhì)區(qū)別，還為我們?cè)诓煌瑧?yīng)用場(chǎng)景中合理選擇計(jì)算資源提供了重要的指導(dǎo)依據(jù)。理解這些差異將有助于開(kāi)發(fā)者和系統(tǒng)架構(gòu)師在性能優(yōu)化和資源配置時(shí)做出更明智的決策，從而更有效地利用各自的優(yōu)勢(shì)，滿足具體的計(jì)算需求。
與GPU相比，CPU中的算術(shù)邏輯單元（ALU）數(shù)量相對(duì)較少。這是因?yàn)镃PU主要設(shè)計(jì)用于執(zhí)行順序操作，相對(duì)而言，GPU需要更多的空間來(lái)容納盡可能多的并行操作，從而提升計(jì)算能力。因此，NVIDIA在其GPU架構(gòu)中留出了更多的空間以支持高并發(fā)運(yùn)算。例如，最新的GPU型號(hào)（如Tesla P100、Tesla V100和A100）每個(gè)計(jì)算塊支持多達(dá)1024個(gè)線程，極大地增強(qiáng)了其并行處理能力。
另一方面，由于CPU在執(zhí)行過(guò)程中往往需要等待數(shù)據(jù)的獲取與處理，因而需要在內(nèi)存中存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù)。這使得英特爾在其處理器中為緩存內(nèi)存分配了更大的空間，以提高數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度。相比之下，NVIDIA的GPU在設(shè)計(jì)上不需要過(guò)多的緩存空間來(lái)保存數(shù)據(jù)，因此在緩存內(nèi)存的分配上相對(duì)較少。
盡管NVIDIA GPU在處理并行任務(wù)時(shí)表現(xiàn)出色，但在數(shù)據(jù)傳輸方面仍面臨挑戰(zhàn)。性能的高低往往取決于數(shù)據(jù)如何在主機(jī)內(nèi)存、全局內(nèi)存以及處理器塊內(nèi)部的共享內(nèi)存和寄存器之間進(jìn)行有效傳遞。
因此，在實(shí)際的算力場(chǎng)景中，僅依賴CPU來(lái)應(yīng)對(duì)這些復(fù)雜的工作負(fù)載，往往會(huì)導(dǎo)致性能瓶頸和交付延遲。因此，企業(yè)開(kāi)始尋求GPU輔助的高性能計(jì)算（HPC）解決方案，以更好地滿足這些需求。
雖然CPU能夠輕松處理多個(gè)任務(wù)，但GPU則專(zhuān)注于單一任務(wù)，其所有內(nèi)核都專(zhuān)門(mén)用于高效完成該任務(wù)，隨后再切換到下一個(gè)任務(wù)。GPU的設(shè)計(jì)強(qiáng)調(diào)高吞吐量，相較于CPU，通常消耗更少的內(nèi)存。通過(guò)實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的并行處理能力和高吞吐量，GPU能夠快速且有效地提升計(jì)算操作的性能，顯著增強(qiáng)系統(tǒng)的整體處理能力。
4.CPU和GPU的關(guān)鍵差異性對(duì)比
GPU（圖形處理器）和CPU（中央處理器）是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中不可或缺的兩大核心組件。盡管它們都負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)，但其架構(gòu)設(shè)計(jì)、工作原理和應(yīng)用場(chǎng)景卻存在顯著差異。主要體現(xiàn)在如下關(guān)鍵點(diǎn)：
1）任務(wù)處理
CPU：設(shè)計(jì)上針對(duì)順序處理進(jìn)行了優(yōu)化，能夠快速、高效地處理復(fù)雜的任務(wù)，如數(shù)據(jù)排序和復(fù)雜計(jì)算。這種順序執(zhí)行的能力使得CPU在需要嚴(yán)格按步驟執(zhí)行的場(chǎng)景中表現(xiàn)卓越。
GPU：專(zhuān)為并行處理而設(shè)計(jì)，能夠?qū)?fù)雜任務(wù)拆分為多個(gè)較小的操作，允許同時(shí)執(zhí)行多個(gè)任務(wù)。這種并行化的能力使得GPU在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)極為高效，尤其是在圖形和計(jì)算密集型應(yīng)用中。
2）基本架構(gòu)
CPU：通常具有較少的核心，但每個(gè)核心功能強(qiáng)大，能夠處理復(fù)雜的運(yùn)算和邏輯任務(wù)。這種設(shè)計(jì)使CPU適合于多種復(fù)雜應(yīng)用，如數(shù)據(jù)庫(kù)管理和操作系統(tǒng)。
GPU：由數(shù)百或數(shù)千個(gè)較小的核心組成，專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)用于實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單且高效的并行執(zhí)行。這種架構(gòu)使得GPU能夠同時(shí)處理大量的數(shù)據(jù)，適合圖形渲染和機(jī)器學(xué)習(xí)等場(chǎng)景。
3）應(yīng)用場(chǎng)景
CPU：最適合需要復(fù)雜計(jì)算和邏輯判斷的任務(wù)，如運(yùn)行操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理和復(fù)雜算法的計(jì)算。CPU的靈活性使其能夠應(yīng)對(duì)各種通用計(jì)算需求。
GPU：特別適用于可以并行化的任務(wù)，如圖形渲染、視頻處理和深度學(xué)習(xí)等。GPU的設(shè)計(jì)使得它在執(zhí)行相同操作時(shí)能同時(shí)處理多個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)，極大地提高了處理效率。
4）效率和性能
CPU：擅長(zhǎng)快速處理數(shù)據(jù)和執(zhí)行連續(xù)的、依賴于前一步結(jié)果的任務(wù)。其高效的單線程性能使得CPU在許多傳統(tǒng)應(yīng)用中仍然占據(jù)主導(dǎo)地位。
GPU：擅長(zhǎng)同時(shí)處理多個(gè)任務(wù)，能夠顯著縮短并行處理所需的時(shí)間。這種高吞吐量使得GPU在需要快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)表現(xiàn)出色，特別是在科學(xué)計(jì)算和AI訓(xùn)練中。
5）功耗
CPU：由于其設(shè)計(jì)復(fù)雜且運(yùn)行速度較快，通常每個(gè)核心消耗更多的電量。然而，總體功耗還依賴于具體的工作負(fù)載，對(duì)于需要快速、連續(xù)處理的任務(wù)，CPU的效率通常更高。
GPU：雖然GPU由許多較小、功能較弱的內(nèi)核組成，其并行處理設(shè)計(jì)在高負(fù)載情況下可能導(dǎo)致更高的總功耗，例如在3D渲染和復(fù)雜計(jì)算中。然而，對(duì)于可以并行化的任務(wù)，GPU在每瓦計(jì)算能力方面往往能提供比CPU更高的效率，使其在特定應(yīng)用中成為更具能源效益的選擇。
5.CPU和GPU的共生共存關(guān)系
其實(shí)，從本質(zhì)上來(lái)講，僅僅因?yàn)镃PU和GPU在架構(gòu)和功能上差異性，我們就認(rèn)為其中一個(gè)優(yōu)于另一個(gè)。實(shí)際上，二者各自在現(xiàn)代高性能技術(shù)中扮演著特定而重要的角色。比如，在渲染高度細(xì)致的3D圖形時(shí)，單靠CPU的處理能力往往無(wú)法滿足效率要求，此時(shí)GPU的并行處理能力能夠顯著提升渲染速度。相反，對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器、網(wǎng)頁(yè)瀏覽器或辦公應(yīng)用程序所需的計(jì)算任務(wù)，使用GPU并不理想，因?yàn)檫@些任務(wù)往往不需要GPU所提供的并行計(jì)算能力。
盡管CPU能夠執(zhí)行與GPU相同的計(jì)算任務(wù)，硬件制造商意識(shí)到，將某些面向多媒體的常見(jiàn)任務(wù)卸載到GPU上，可以有效減輕CPU的負(fù)擔(dān)，從而提升整體性能。這種性能提升的實(shí)現(xiàn)依賴于CPU和GPU之間的協(xié)調(diào)工作，只有當(dāng)兩者能夠有效協(xié)同，才能充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)。
需要強(qiáng)調(diào)的是，GPU并不是用來(lái)取代CPU的。CPU仍然是計(jì)算硬件流的主要控制者，負(fù)責(zé)決定如何處理數(shù)據(jù)，無(wú)論是直接處理還是將任務(wù)傳遞給GPU。盡管CPU可以完成相同的計(jì)算工作，但由于其設(shè)計(jì)架構(gòu)，GPU往往更適合于處理特定類(lèi)型的計(jì)算任務(wù)，尤其是在需要執(zhí)行多個(gè)相同指令時(shí)。GPU中存在多個(gè)可以并行執(zhí)行的指令，專(zhuān)為處理大量數(shù)據(jù)而優(yōu)化，這使得它在處理需要重復(fù)執(zhí)行的復(fù)雜運(yùn)算時(shí)，表現(xiàn)出色。
因此，從某種意義上而言，GPU和CPU在高性能計(jì)算（HPC）算力集群中各自扮演著至關(guān)重要且獨(dú)特的角色。CPU，作為計(jì)算機(jī)的核心處理器，負(fù)責(zé)運(yùn)行操作系統(tǒng)及其他關(guān)鍵應(yīng)用程序，例如HPC集群中的防火墻和資源管理器。沒(méi)有CPU，計(jì)算機(jī)無(wú)法進(jìn)行基本的操作，更不用說(shuō)復(fù)雜的高性能計(jì)算任務(wù)了。因此，HPC集群的穩(wěn)定運(yùn)行依賴于CPU的存在。
與此同時(shí)，GPU憑借其眾多內(nèi)核的設(shè)計(jì)，展現(xiàn)出卓越的并行處理能力，能夠輕松應(yīng)對(duì)大規(guī)模復(fù)雜計(jì)算任務(wù)。在CPU的支持下，GPU作為硬件加速器，極大地提高了資源密集型任務(wù)的處理效率，特別是在人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、自然語(yǔ)言處理（NLP）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等領(lǐng)域。盡管我們可以在沒(méi)有GPU的情況下構(gòu)建HPC集群，但這將限制系統(tǒng)處理繁重計(jì)算負(fù)載的能力，使其表現(xiàn)遠(yuǎn)不如預(yù)期。
由此可見(jiàn)，CPU和GPU在高性能計(jì)算系統(tǒng)中的協(xié)同運(yùn)作是必不可少的。CPU為整個(gè)系統(tǒng)提供基礎(chǔ)支持，而GPU則在計(jì)算密集型任務(wù)中發(fā)揮關(guān)鍵作用，推動(dòng)性能的飛躍。因此，只有在這兩者共同工作時(shí)，HPC系統(tǒng)才能充分發(fā)揮其潛力，實(shí)現(xiàn)高效能的計(jì)算表現(xiàn)。沒(méi)有CPU，HPC集群無(wú)法啟動(dòng)；而沒(méi)有GPU，系統(tǒng)在處理重負(fù)載時(shí)將顯得力不從心。兩者的緊密結(jié)合，形成了現(xiàn)代高性能計(jì)算的核心。
參考：
https://www.weka.io/learn/glossary/ai-ml/cpu-vs-gpu/
https://tecadmin.net/cpu-vs-gpu-key-differences/
https://www.cherryservers.com/blog/gpu-vs-cpu-what-are-the-key-differences#difference-between-gpu-vs-cpu-fundamentals
