哪種處理器最適合您的業務需求？GPU和CPU如何選擇？您需要 GPU 處理能力，還是 CPU 能滿足您高度復雜的計算任務？如果您正在考慮購買或升級您的服務器，您應該決定什么最適合您；GPU 或 CPU。本文將介紹 GPU 和 CPU 在速度和性能方面的差異，以幫助您確定兩者之間的最佳選擇。

當我們開始討論 GPU 與 CPU 時，我們可以從一開始就告訴您一件事；與 GPU 相比，CPU 的每核成本較高。您可以以大約相同的投資擁有十幾個 CPU 內核或幾千個 GPU。事實上，500 強超級計算機的大部分新處理能力來自 GPU。那么，GPU和CPU有什么區別呢？讓我們仔細看看。

什么是中央處理器(CPU)？

對于初學者來說，CPU 是中央處理器的首字母縮寫。CPU是根據邏輯、輸出、輸入、控制、算術和算法等操作執行程序給出的指令的微處理器。專用服務器使用兩個或四個物理 CPU 來執行操作系統的基本操作。另一方面，云 VPS 服務器帶有從物理芯片分配的虛擬內核。

通常，如果您的任務需要更快的處理速度，您可以為系統添加更多的 CPU 能力，并為您希望更快執行的任務分配更多的處理器時鐘周期。大多數基本服務器運行在 2 到 8 個內核上。強大的服務器擁有 32、64 甚至更多的處理核心。在速度方面，CPU 內核擁有比 GPU 更高的時鐘速度，通常為 2 至 4 GHz。

什么是圖形處理單元(GPU)？

GPU 代表圖形處理單元。GPU 是專為在顯卡上使用而設計的處理器芯片。不用于在計算機屏幕上繪圖的 GPU，例如服務器中的 GPU，通常稱為通用 GPU (GPGPU)。雖然 GPU 的時鐘速度低于現代 CPU（通常為 500 到 800 MHz），但每個 GPU 芯片上的內核數量要密集得多。事實上，這是顯卡和 CPU 之間最顯著的區別之一。連鎖反應是 GPU 可以同時執行許多基本任務。

最初，GPU 旨在同時計算數十萬個多邊形的位置，并確定反射以快速為視頻游戲等應用程序渲染圖像。但是，您現在可以使用 GPU 來加速涉及大量數據的計算。標準顯卡可以承載 700 到 1,000 個處理核心。現代、更強大的顯卡可以擁有超過 3,000 個處理器內核。雖然 GPU 核心速度逐漸提高，但仍低于 CPU。最新顯卡的核心速度約為每核心 1.2 GHz。

GPU可以代替CPU嗎？

首先，重要的是要了解 CPU 與 GPU 協同工作以提高數據吞吐量和應用程序中同時計算的數量。也就是說，GPU 不能完全取代 CPU。相反，當主程序繼續在 CPU 上運行時，它通過在應用程序中同時運行重復計算來補充 CPU 功能。您可能希望將 CPU 視為計算機系統或服務器的“大腦”，在 GPU 執行更窄、更專業的任務（通常是數學任務）時協調各種通用任務。通過利用并行性的力量，GPU 可以在相同的時間內完成比 CPU 更多的任務。

那么，為什么不在 GPU 上運行整個系統呢？

當然，GPU 比 CPU 快。但是，另一方面，它們不像 CPU 那樣通用。一個主要限制是 GPU 只能同時執行相同的任務，這種機制稱為單指令多數據 (SIMD)。因此，假設您正在執行數千個單獨的并行計算，例如破解密碼哈希。在這種情況下，GPU 可以通過將每個計算作為具有精確指令的單個線程執行而出色地工作。

但是，GPU 對于內核操作（例如打開新索引指針或將文件寫入磁盤）會相對較慢。由于速度和內存較低，GPU 會帶來更多的操作延遲。另一方面，CPU 具有較低的傳輸和反應時間（這更好），因為它們針對快速、單一的指令進行了調整。GPU 專為更大的帶寬而設計，這解釋了為什么它們是并發處理的理想選擇。CPU 專為快速個人計算而設計；這就是為什么如果您生成單個密碼哈希而不是破解密碼哈希，那么您最好使用 CPU。

哪些應用程序最適合在 GPU 上運行？

GPU 在其預期的原始用途中旨在在屏幕上顯示圖形。那么，您的服務器上需要顯卡嗎？這得看情況。雖然您的服務器沒有監視器，但您可以利用 GPU 執行除在屏幕上繪圖之外的任務。

GPU擅長的一些重復性和高度并發的計算任務包括：

• 機器學習
• 風險建模
• 財務模擬
• 結構分析
• 氣候模擬

GPU 最流行的用途之一是挖掘比特幣等加密貨幣。由于 GPU 非常適合每秒執行許多浮點運算 (FLOPS)，因此它們非常適合有效挖掘。盡管如此，由于現場可編程網格陣列 (FPGA) 和隨后的專用集成電路 (ASIC) 等技術的出現，GPU 不再被大規模用于挖掘加密貨幣。

哪些任務更適合在 CPU 上運行？

CPU 更擅長執行具有大量難以同時運行的算法的任務。這些包括：

• 不易并行化的實時推理算法
• 用于訓練和干擾的大尺寸數據樣本，例如 3D 數據
• 依賴順序數據的循環神經網絡
• 需要更大內存來嵌入層的訓練和推理應用程序

由于 CPU 專門設計用于允許系統計劃和執行內核的組件和時鐘速度的調度，因此它們最適合快速處理單個復雜的數學問題。

GPU 與 CPU——它們可以一起工作嗎？

當然，您的系統沒有允許您將所有計算的 10% 定向到 GPU 的開關。在并發處理情況下，您可能會將命令卸載到 GPU 進行計算，您必須將指令硬編碼到執行工作所需的程序中。然而，像 NVidia 這樣的制造商和開放資源開發人員提供了用于 Python 或 C++ 等常見編碼語言的免費庫，允許開發人員在可用的地方利用 GPU 處理。

GPU 與 CPU——如何為工作選擇正確的服務器？

正如我們所見，GPU 和 CPU 具有不同的處理能力。決定是否將計算基礎設施錨定在 GPU 和/或 CPU 上主要取決于您預期的工作負載和計算環境。在數據中心，充分利用 GPU 和 CPU 至關重要。請記住，系統的整體性能很大程度上取決于硬件、軟件和開發人員生態系統的完整性。

您的工作負載需要各種技術，因此利用 GPU 和 CPU 可以將專用和通用處理器整合到您的服務器和設備中，幫助您在節省資金的同時實現更好的性能和效率。畢竟，您的成功取決于將正確的處理器與您的應用程序相匹配的能力。