簡介

相信大家都對CPU很熟悉，但是你聽說過這個詞嗎？ GPU？ 如果您的答案是否定的，那麼這篇文章適合您！

隨著技術的進步，處理系統也有了很大的進步，因此在正確的時間了解正確的技術對於有效使用是必要的。 因此，讓我們拆開兩個最常用的處理系統：CPU 和 GPU。

想像一下，您和您的朋友正計劃在各自的筆記本電腦上玩一款遊戲——使命召喚。 現在，您擁有一台配備 Intel i7 處理器的筆記本電腦 - 沒有顯卡，而您的朋友擁有一台配備 i3 處理器的筆記本電腦 - 配備了不錯的顯卡。 哪款筆記本電腦將提供更好的遊戲體驗？ 當我說 GPU 會表現得更好時，你會同意我的看法，但為什麼呢？

通過此視頻了解有關 CPU 與 GPU 的所有信息！

[嵌入內容]

目錄

1. 什麼是CPU和GPU？
2. GPU的類別
3. CPU類型
4. 顯卡類型
5. CPU 與 GPU 的領先營銷商
6. CPU 與 GPU：主要區別
7. CPU 與 GPU：哪個更適合機器學習？為什麼？
8. 結論

什麼是CPU和GPU？

CPU代表中央處理器。 它是一種通用處理器，負責執行計算機程序需要運行的大多數指令。 CPU可以有多個處理核心，俗稱計算機的大腦。 它是一種通用處理器，旨在處理各種任務，從運行操作系統到運行應用程序、執行複雜計算、文檔、播放電影和音樂、網頁瀏覽等。

需要記住的重要一點是 CPU 執行順序處理。 讓我用一個例子來解釋一下：CPU 就像一架戰鬥機，速度極快且非常靈活，但只攜帶很少的負載。 一架噴氣式戰鬥機可以足夠快地運送一小塊貨物，但運送數千件貨物可能需要數週時間。

GPU代表圖形處理單元。 它包含許多更小和更專業的核心。 當一個處理任務可以被劃分並跨多個核心處理時，這些中心通過同時工作來提供巨大的性能。 它是一種專用處理器，借助並行計算僅處理圖形。 它非常適合 3D 圖形渲染、視頻編解碼和圖片處理。 GPU 對於需要大量並行計算的遊戲或科學模擬等工作尤為重要。 GPU內存帶寬是每單位時間傳入和傳出內存的信息量。 GPU 內存是 GPU 消耗的 RAM。

GPU的類別

• 集成： 它集成在處理器中並使用內部存儲器。 對於集成 GPU 系統，RAM 用作 GPU 內存。
• 投入的： 它是具有專用內存的獨立硬件。 因此它有助於資源密集型工作，例如 深入學習、高端電競等； 對於專用 GPU 獨立/專用 RAM 用作 GPU 內存。

CPU類型

• 英特爾酷睿處理器： 在市場上使用最廣泛的 CPU 中，英特爾的酷睿系列處理器經常出現在台式機和筆記本電腦中。
• AMD 銳龍處理器： AMD 的 Ryzen 系列 CPU 以低廉的價格提供強大的性能，旨在與英特爾的 Core 系列處理器競爭。
• ARM 處理器： ARM 處理器在智能手機和平板電腦等移動設備中很受歡迎，並以節能著稱。

顯卡類型

• NVIDIA GeForce 顯卡： NVIDIA 的 GeForce 系列顯卡在遊戲玩家中很受歡迎，可為圖形密集型工作和遊戲提供出色的性能。
• AMD Radeon 顯卡： 它們深受玩家喜愛，旨在以可承受的成本提供出色的性能。
• 集成 GPU： 內置 GPU 是許多 CPU 的共同特徵，尤其是那些用於移動設備的 CPU。 雖然這些 GPU 缺乏專業顯卡的能力，但它們可以完成許多簡單的視覺任務。
• AI 專用 GPU： NVIDIA 的 Tesla 系列和 AMD 的 Radeon Instinct 系列是專為 AI 和機器學習活動打造的 GPU 的兩個例子。

CPU 與 GPU 的領先營銷商

當今市場上的兩家頂級 CPU 製造商包括英特爾和 AMD。 現在說到GPU，業界有兩家領先的GPU供應商：NVIDIA和AMD。

CPU 與 GPU：主要區別

讓我們討論 CPU 和 GPU 在以下參數上的不同之處：

•  處理速度

  • CPU 為計算機提供高效的計算能力，以高效地執行日常的一般任務。
  • GPU 的特定用途是處理更簡單但多重的計算，這需要並行計算。

•  計算架構

  • CPU 對任務執行串行處理，即在一系列任務中一次處理一個任務。
  • GPU 執行並行處理，即它一次處理多個任務。

• 芯數

  • CPU 的內核數量相對較少，但每個內核都非常高效且功能強大。
  • GPU 具有“CUDA 核心”或“流處理器”，這是 NVIDIA 和 AMD 開發的專有技術。

CPU 與 GPU：哪個更適合機器學習？為什麼？

機器學習使用 CPU 和 GPU，儘管深度學習應用程序更傾向於使用 GPU。

使用龐大的數據集，機器學習需要訓練和測試模型。 訓練多層深度神經網絡是深度學習的過程，是機器學習的一個分支。 訓練深度神經網絡時需要多個並發計算，而 GPU 在處理這些任務方面比 CPU 更有效。

與 CPU 相比，GPU 的內核數量要多得多，可以同時進行更多計算。 深度神經網絡訓練涉及數百萬次計算； 因此，這種並行性對於加快進程至關重要。 矩陣乘法和卷積是 GPU 在機器學習中處理的計算類型的兩個例子。

GPU 已取代 CPU 成為深度學習的行業標準，即使 CPU 仍用於機器學習，尤其是用於計算強度較低的工作負載。

結論

總之，幾個步驟 機器學習 進程需要 CPU 和 GPU。 雖然 GPU 用於訓練大型深度學習模型，但 CPU 有利於 數據準備, 特徵提取和小型模型。 對於推理和超參數調整，可以同時使用 CPU 和 GPU。

因此，這兩個處理單元都有自己需要的特定用途，用戶需要知道哪些可以在什麼時候使用。 我希望這篇文章讓您了解 CPU 與 GPU 以及這些處理器的聰明用戶。

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