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Quelle est la différence entre le CPU et le GPU dans les ordinateurs ? comparaison entre le cpu et le gpu

Le CPU et le GPU font partie intégrante d’un système informatique et sont similaires l’un à l’autre à certains égards. Ces deux composants comprennent des milliards de transistors et peuvent traiter des milliers d’opérations par seconde.

Cela dit, ces deux unités ont des rôles totalement différents dans un système informatique. Dans cet article, nous allons aborder les principales différences entre les CPU et les GPU et leurs rôles dans un environnement informatique.

Qu’est-ce qu’un CPU ?

L’unité centrale de traitement ou CPU est un microprocesseur qui effectue la plupart des exécutions de base des programmes (collection d’instructions) donnés par le logiciel de l’ordinateur et d’autres périphériques.

La plupart de ces instructions concernent des opérations, telles que l’arithmétique, la logique, les algorithmes, le contrôle et la gestion des commandes d’entrée et de sortie.

Étant donné que l’unité centrale est responsable de l’exécution de toutes les fonctions de base d’un ordinateur, elle est souvent surnommée le cerveau de la machine. Les CPU peuvent exécuter une variété d’opérations informatiques et de calculs différents.

Les programmeurs et les développeurs de logiciels comptent sur l’unité centrale pour écrire, traiter et exécuter les fonctionnalités programmées dans les logiciels.

À moins que ces programmes ne requièrent une puissance de traitement extrêmement élevée, l’UC est suffisante pour exécuter la majorité des commandes et des instructions. En général, la vitesse standard d’un CPU se situe entre 1 et 4 GHz.

Dans la plupart des cas, les CPU ont plus d’un cœur de traitement, qui fonctionne comme des unités de traitement distinctes. Cependant, ils peuvent être décomposés en unités de traitement encore plus petites à l’aide du multithreading.

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Qu’est-ce qu’un GPU ?

L’unité de traitement graphique ou GPU est un microprocesseur unique qui se spécialise dans l’exécution de tâches de traitement très complexes.

Comme son nom l’indique, ce dispositif est surtout utilisé pour le traitement de graphiques de très haute résolution, mais les programmeurs l’utilisent également pour traiter d’autres tâches qui nécessitent le calcul de quantités massives de données.

Du rendu de vidéos haute définition à l’exécution répétée d’opérations mathématiques complexes, les GPU peuvent effectuer une grande variété de tâches.

En règle générale, les GPU n’offrent pas la même vitesse d’horloge en termes de cœurs que les CPU. Par conséquent, chaque cœur individuel dans un GPU est plus lent qu’un cœur dans un CPU.

Cependant, les GPU sont capables d’effectuer des tâches nécessitant des calculs élevés en augmentant le nombre de cœurs dans l’unité de traitement.

Un seul GPU peut contenir des milliers de cœurs qui décomposent les tâches mathématiques multidimensionnelles nécessaires au rendu graphique et les exécutent efficacement.

Par exemple, un seul GPU tel que le modèle NVIDIA GTX 1080 ou RTX possède 2560 cœurs de shaders. Grâce à ces cœurs, l’unité de traitement peut exécuter 2560 opérations simultanément pendant un cycle d’horloge.

Outre le rendu graphique, un GPU est essentiel pour l’exécution d’algorithmes d’apprentissage automatique très complexes, appelés réseaux neuronaux.

Ces algorithmes sont généralement lents, mais les GPU ont permis aux programmeurs de former des modèles d’IA auto-apprenants en augmentant la capacité de calcul des machines.

Les GPU peuvent également être utiles pour traiter des tâches de calcul intensif, comme le craquage de mots de passe et le minage de crypto-monnaies.

Principales différences entre les CPU et les GPU

La principale distinction entre l’architecture du GPU et celle du CPU est qu’un CPU est principalement conçu pour traiter diverses tâches rapidement (comme l’indique la vitesse d’horloge du CPU). Cependant, il est limité dans le nombre de processus qui peuvent être effectués simultanément.

Un GPU, quant à lui, est conçu pour restituer des graphiques et des vidéos haute résolution en temps réel et traiter de grandes quantités de données en parallèle.

Les GPU sont souvent employés pour des applications non graphiques telles que l’apprentissage automatique et le calcul scientifique, car ils peuvent exécuter des opérations parallèles sur plusieurs ensembles de données. Ils peuvent même être utilisés pour le minage de crypto-monnaies qui nécessitent des performances élevées.

Les GPU fournissent un énorme parallélisme en permettant à des milliers de cœurs de processeur de fonctionner en même temps. Chaque cœur est dédié à la réalisation d’opérations efficaces.

Si les GPU peuvent traiter beaucoup plus d’informations plus rapidement que les CPU grâce à leur remarquable parallélisme, ils ne sont pas aussi adaptables que les CPU.

Les CPU ont des jeux d’instructions étendus et complets qui gèrent toutes les entrées et sorties d’un ordinateur, ce qu’un GPU ne peut pas faire.

Un serveur puissant peut être équipé d’un total de 32 à 64 cœurs de CPU à haut débit (deux sockets par serveur).

D’autre part, une carte GPU peut avoir 700 à 4000 cœurs sur chaque GPU. Cela montre les opérations parallèles massives qui peuvent être effectuées avec un GPU.

Cependant, les cœurs individuels du CPU sont plus rapides et plus intelligents que les cœurs individuels du GPU (comme déterminé par la vitesse d’horloge du CPU), comme mesuré par les jeux d’instructions disponibles.

Le CPU n’est composé que de quelques cœurs avec beaucoup de mémoire cache ; il ne peut donc gérer que quelques threads logiciels à la fois.

En revanche, un GPU est composé de centaines de cœurs qui peuvent gérer des milliers de threads à la fois.

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Fournisseurs de processeurs CPU et GPU

Les deux plus grands vendeurs de processeurs sont Intel et AMD. En 2019, AMD a eu plus de succès qu’Intel et a vendu près de deux fois plus de processeurs qu’Intel.

Auparavant, Intel et AMD existaient dans deux voies différentes. Cependant, ces deux fournisseurs ont maintenant commencé à pénétrer leurs marchés respectifs, en particulier dans les systèmes informatiques de catégorie moyenne.

Intel se spécialise dans la fabrication de processeurs dotés de vitesses d’horloge plus élevées, tandis qu’AMD se concentre davantage sur l’augmentation du nombre de cœurs et l’amélioration du multithreading.

Néanmoins, Intel a l’avantage sur AMD dans la fabrication de matériel informatique de base. Cela dit, Intel n’est pas en mesure de suivre AMD lorsqu’il s’agit de GPU.

En revanche, AMD doit se battre avec NVIDIA pour la suprématie sur le marché des GPU. NVIDIA a toujours été le leader du marché dans la production de processeurs permettant d’obtenir des graphiques 3D.

Cependant, ces derniers temps, AMD a réussi à capter l’attention des utilisateurs de graphiques haut de gamme et à produire des processeurs GPU capables d’égaler les performances des GPU de NVIDIA.

Les CPU et les GPU peuvent sembler similaires à bien des égards, mais ils ont tous deux été optimisés pour des rôles complètement différents. Cela dit, aucun ne peut être productif sans l’autre et un ordinateur efficace a besoin de ces deux unités pour fonctionner correctement.

Conclusion

Le CPU et le GPU sont deux unités de traitement distinctes qui ont la même importance dans un système informatique.

Le code généré par chacun des appareils est incompatible avec le code créé par l’autre, et aucun des appareils ne peut être remplacé par l’autre ; au contraire, chaque composant complète l’infrastructure existante.

L’unité centrale est de loin la meilleure pour accomplir rapidement un large éventail de tâches et d’instructions et offre les meilleures performances par cœur.

Le GPU est idéal pour les instructions de base qui doivent être répétées fréquemment, comme la production d’images, le rendu 3D et l’animation. Cependant, grâce à ses centaines de cœurs, le GPU peut traiter des données massives en même temps.

Bien qu’ils présentent certaines similitudes, vous ne pouvez pas substituer l’un à l’autre car ils sont tous deux distincts et importants en soi.

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