CPU vs GPU

CPU(Central Processing Unit)

 

CPU는 컴퓨터의 두뇌를 담당합니다. 다양한 환경에서의 작업을 빠르게 수행하기 위해 ALU의 구조가 복잡하고 명령어 하나로 처리할 수 있는 기능도 많으며 각종 제어 처리를 위한 부분이 많습니다. 반면 GPU는 특화된 연산을 빠른 속도로 처리하기 위해 단순한 ALU를 여러개 갖고 있는 구조로 이루어져 있습니졌다. 이 때문에 GPU 단독으로는 아무것도 처리할 수 없으며 GPU를 제어하는 것은 여전히 CPU의 역할입니다.

 

• 데이터베이스 실행과 같은 처리를 포함한 대부분의 범용적 컴퓨팅 에서는 CPU는 GPU보다 훨씬 더 나은 성능을 발휘한다.
  (더 높은 클럭 속도를 가진 적은 프로세스로 설계 되었기 때문에 코어당 성능이 중요한 워크로드에 적합)
• 복잡한 계산을 코어 갯수(요즘은 일반적으로 4-24 코어)만큼 처리한다.
• 순차적인 작업 (Sequential task) 에 더 강점

 

 

CPU Processing

 

 

GPU(Graphical Processing Unit)

 

• 그래픽 렌더링 성능을 가속화하기 위해 설계되어 더 많은 코어(2080 TI 의 경우 4,352 개의 코어)를 갖고있다.
• GPU는 병렬 처리 아키텍처 로 인해 CPU보다 더 빠르게 이미지를 렌더링합니다.
• 간단한 아주 많은 계산식을 동시에 빠르게 처리할 수 있다.
• 병렬적인 작업 (Paralell task) 에 더 강점

 

 

GPU Processing

 

 

 

기본적인 차이

 

• CPU(4-24 cores)와 달리 GPU(100s-1000s of cores)는 코어가 많다.
• CPU는 복잡한 계산을 빠르게 할 수 있지만 모두 직렬로 처리한다. (빠른 처리속도)
• GPU는 간단한 계산을 빠르게 할 수 있고, 많은 연산을 병렬로 동시에 할 수 있다. (높은 처리량)

 

CPU and GPU

 

https://www.youtube.com/watch?v=-P28LKWTzrI&t=93s&ab_channel=NVIDIA 

https://sdc-james.gitbook.io/onebook/2.-1/1./1.1.1.-cpu-gpu

2.1.1. CPU와 GPU의 차이 - OneBook(Python & Deep Learning)

https://buttercoconut.xyz/157/

간단하게 보는 CPU와 GPU의 연산 차이 - Coconut

https://towardsdatascience.com/parallel-computing-upgrade-your-data-science-with-a-gpu-bba1cc007c24

Parallel Computing — Upgrade Your Data Science with GPU Computing

https://www.intel.co.kr/content/www/kr/ko/products/docs/processors/cpu-vs-gpu.html

CPU와 GPU 비교: 차이점 알아보기