تفاوت CPU و GPU | مقایسه همه جانبه تفاوت CPU (واحد پردازش مرکزی) و GPU (واحد پردازش گرافیکی)

تفاوت CPU و GPU

تفاوت CPU و GPU را می‌توان به مقایسه دانش‌آموزی بسیار باهوش (CPU) با گروهی بزرگ از دانش‌آموزان (GPU) تشبیه کرد. دانش‌آموز باهوش می‌تواند هر نوع مسئله پیچیده‌ای را به تنهایی حل کند؛ اما اگر بخواهیم هزاران مسئله ساده اما تکراری را حل کنیم، بهتر است از گروه دانش‌آموزان استفاده کنیم که همزمان و با سرعت بالا کار را انجام می‌دهند.

CPU مانند آن دانش‌آموز باهوش است که برای کارهای متنوع و پیچیده مثل مدیریت سیستم عامل یا اجرای برنامه‌ها عالی عمل می‌کند؛ اما GPU مانند آن گروه دانش‌آموزان بوده که برای کارهای موازی و سنگین مثل رندر گرافیکی یا پردازش تصویر بهینه‌سازی شده است. در این مطلب از ابرآراز، به بررسی دقیق‌تر این تفاوت‌ها می‌پردازیم.

CPU چیست؟

CPU (واحد پردازش مرکزی) مغز اصلی کامپیوتر محسوب می‌شود که مسئول اجرای دستورات و مدیریت کلیه عملیات‌های سیستم است. این قطعه با توانایی انجام کارهای متنوع و پیچیده، نقش کلیدی در اجرای برنامه‌ها و مدیریت چندوظیفگی ایفا می‌کند.

 

 

GPU چیست؟

GPU (واحد پردازش گرافیکی) نوعی پردازنده تخصصی محسوب می‌شود که برای انجام محاسبات موازی و پردازش‌های گرافیکی سنگین طراحی شده است. این قطعه به‌طور خاص در رندر تصاویر، بازی‌های ویدیویی و کاربردهای هوش مصنوعی استفاده می‌شود.

 

 

 

مقایسه مزایا و ویژگی های CPU و GPU

اولین فاکتور مورد بررسی برای درک تفاوت CPU و GPU ، مقایسه مزایا و ویژگی‌های آن‌هاست که در ادامه توضیح داده‌ایم.

مزایا و ویژگی های CPU

CPU (واحد پردازش مرکزی) یکی از مهم‌ترین بخش‌های هر سیستم کامپیوتری است که مزایا و ویژگی‌های منحصربه‌فرد زیر را دارد:

• انعطاف‌پذیری: CPU توانایی انجام طیف گسترده‌ای از وظایف، از محاسبات ساده تا مدیریت سیستم عامل و اجرای برنامه‌های پیچیده را دارد.
• سرعت بالا: CPU های مدرن بسیار سریع هستند و می‌توانند میلیاردها محاسبه را در ثانیه انجام دهند.
• چند هسته‌ای: CPU های امروزی دارای چندین هسته هستند که امکان انجام چندین کار به‌صورت همزمان را فراهم می‌کنند.
• سازگاری: CPU ها با طیف وسیعی از نرم‌افزارها سازگار هستند و این امکان را می‌دهند که برنامه‌های مختلف با استفاده از یکی از آن‌ها اجرا شوند.

مزایا و ویژگی های GPU

GPU (واحد پردازش گرافیکی) نوعی فناوری قدرتمند است که مزایای بسیاری در زمینه‌های مختلف ارائه می‌دهد:

• قدرت پردازش بالا: GPU ها دارای هزاران هسته کوچک هستند که می‌توانند به صورت موازی کار کنند و حجم زیادی از محاسبات را همزمان انجام دهند.
• اجرای سریع کارهای پیچیده: GPU ها نتایج را با سرعت بسیار بالا ارائه می‌دهند که برای کاربردهایی مانند تصویربرداری پزشکی یا معاملات مالی حیاتی است.
• سازگاری با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: GPU ها سرعت آموزش مدل‌های هوش مصنوعی را افزایش می‌دهند و امکان توسعه نرم‌افزارهای دقیق‌تر را فراهم می‌کنند.
• رندر گرافیکی روان: GPU ها برای رندر گرافیک‌های سه‌بعدی با کیفیت بالا در بازی‌ها، شبیه‌سازی‌ها و واقعیت مجازی ضروری هستند.

برای درک بهتر تفاوت CPU و GPU از لحاظ مزایا و ویژگی به جدول زیر نگاه کنید:

ویژگی‌ها	CPU	GPU
انعطاف‌پذیری	مناسب برای کارهای متنوع و پیچیده	مناسب برای کارهای موازی و تکراری
سرعت پردازش	سریع، اما برای کارهای تک‌نخی	بسیار سریع برای کارهای موازی
هسته‌ها	چند هسته (معمولاً ۲ تا ۱۶)	هزاران هسته کوچک
کاربرد اصلی	مدیریت سیستم، اجرای برنامه‌ها	رندر گرافیکی، یادگیری ماشین
مقیاس‌پذیری	محدود	بسیار مقیاس‌پذیر
مصرف انرژی	معمولاً بیشتر	معمولاً کمتر
هزینه	گران‌تر برای کارهای موازی	مقرون‌به‌صرفه برای کارهای موازی

مقایسه معایب و چالش های CPU و GPU

دومین فاکتور در بررسی تفاوت CPU و GPU، مقایسه چالش و معایب آن‌ها است که در زیر به شرح آن پرداخته‌ایم:

معایب و چالش های CPU

CPU (واحد پردازش مرکزی) با وجود مزایای فراوان، معایب و چالش‌هایی نیز دارد که در ادامه به آن‌ها اشاره می‌شود:

• گرمای زیاد: CPU ها در حین انجام کارهای پیچیده گرمای زیادی تولید می‌کنند که نیاز به سیستم‌های خنک‌کننده قوی مانند فن‌ها یا خنک‌کننده‌های مایع دارد.
• مصرف انرژی بالا: CPU های پرسرعت انرژی زیادی مصرف می‌کنند که منجر به افزایش هزینه‌های برق و نیاز به منبع تغذیه قدرتمند می‌شود.
• هزینه بالا: CPU های با عملکرد بالا معمولاً گران‌قیمت هستند و این می‌تواند برای برخی کاربران یا کاربردهایی که به قدرت پردازشی بالا نیاز دارند، مانع ایجاد کند.
• پردازش موازی محدود: اگرچه CPU های چند هسته‌ای می‌توانند چند کار را همزمان انجام دهند؛ اما در پردازش موازی به اندازه سخت‌افزارهای تخصصی مانند GPU کارآمد نیستند.

معایب و چالش های GPU

GPU (واحد پردازش گرافیکی) نیز با وجود مزایای چشمگیر، چالش‌ها و محدودیت‌هایی دارد که در ادامه بررسی می‌شود:

• هزینه بالا: GPU های پرسرعت (به ویژه آن‌هایی که برای محاسبات علمی و هوش مصنوعی طراحی شده‌اند) هزینه‌های راه‌اندازی و نگهداری بالایی دارند.
• پیچیدگی برنامه‌نویسی: نوشتن کد برای GPU ها پیچیده‌تر از CPU است و توسعه‌دهندگان باید با مفاهیم برنامه‌نویسی موازی و زبان‌ها و کتابخانه‌های خاص GPU آشنا باشند.
• هزینه انتقال داده: انتقال داده بین CPU و GPU در مورد مجموعه‌های داده بزرگ، هزینه‌های اضافی ایجاد می‌کند و بهینه‌سازی استفاده از حافظه را دشوار می‌کند.
• وابستگی به فروشنده: فروشندگان مختلف فناوری‌ها و کتابخانه‌های اختصاصی خود را برای محاسبات GPU ارائه می‌دهند که گاهی منجر به مشکلات وابستگی به فروشنده می‌شود.

چالش‌ها	CPU	GPU
گرمای زیاد	تولید گرمای زیاد هنگام پردازش‌های سنگین	تولید گرمای بالا، به‌ویژه در مدل‌های پرقدرت
مصرف انرژی	مصرف انرژی بالا در پردازش‌های سنگین	مصرف انرژی بیشتر نسبت به CPU در کاربردهای خاص
هزینه بالا	مدل‌های پرقدرت گران هستند.	هزینه بالای مدل‌های حرفه‌ای مخصوص محاسبات علمی و هوش مصنوعی
پردازش موازی	محدودیت در پردازش موازی نسبت به GPU	بهینه برای پردازش موازی، اما پیچیده‌تر در برنامه‌نویسی
پیچیدگی برنامه‌نویسی	برنامه‌نویسی استاندارد و ساده‌تر	نیاز به تسلط بر برنامه‌نویسی موازی و ابزارهای خاص
هزینه انتقال داده	انتقال داده بین حافظه‌های مختلف معمولاً سریع‌تر	هزینه و پیچیدگی در انتقال داده بین CPU و GPU
وابستگی به فروشنده	کمتر تحت تأثیر وابستگی به برندهای خاص	برخی فناوری‌ها و کتابخانه‌ها اختصاصی یک فروشنده هستند

 

 

مقایسه کاربردهای CPU و GPU

فاکتور سوم در مقایسه تفاوت CPU و GPU؛ مربوط به کاربردهای آن‌ها است. در ادامه به بررسی این تفاوت‌ها خواهیم پرداخت.

کاربردهای CPU

CPU (واحد پردازش مرکزی) به دلیل انعطاف‌پذیری و توانایی انجام کارهای متنوع، در بسیاری از زمینه‌ها کاربرد دارد. در زیر به برخی از مهم‌ترین کاربردهای CPU اشاره می‌شود:

• وظایف عمومی کامپیوتری: CPU برای کارهای روزمره مانند پردازش متن، مرور اینترنت و چندوظیفگی ایده‌آل است. برنامه‌هایی مانند Microsoft Word، Excel و مرورگرهای اینترنت به شدت به CPU وابسته هستند.
• مدیریت سیستم: CPU نقش اصلی را در مدیریت سیستم عامل، زمان‌بندی وظایف و هماهنگی بین اجزای سخت‌افزاری ایفا می‌کند.
• الگوریتم‌های پیچیده: CPU برای کارهایی که نیاز به پردازش ترتیبی دارند، مانند برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)، مناسب است.
• محاسبات آماری: CPU برای انجام محاسبات پیچیده آماری و ریاضی که نیاز به پردازش ترتیبی دارند، بهینه است.

کاربردهای GPU

GPU (واحد پردازش گرافیکی) به دلیل معماری موازی خود، برای کارهایی که نیاز به پردازش همزمان دارند، بسیار مناسب است. در زیر به برخی از مهم‌ترین کاربردهای GPU اشاره می‌شود:

• گرافیک و بازی‌های ویدیویی: GPU برای رندر گرافیک‌های پیچیده و اجرای بازی‌های با کیفیت بالا مانند Cyberpunk 2077 یا Call of Duty ضروری است.
• پردازش داده و یادگیری ماشین: GPU برای پردازش حجم زیادی از داده‌ها و آموزش مدل‌های پیچیده در فریمورک‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch استفاده می‌شود.
• ویرایش و رندر ویدیو: نرم‌افزارهایی مانند Adobe Premiere Pro و DaVinci Resolve از GPU برای پردازش سریع‌تر و رندر با کیفیت بالا استفاده می‌کنند.
• شبکه‌های عصبی و هوش مصنوعی: GPU برای آموزش و استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی که نیاز به پردازش موازی دارند، بهینه است.

برای درک بهتر تفاوت CPU و GPU از لحاظ کاربرد به جدول زیر نگاهی بیندازید:

کاربردها	CPU	GPU
وظایف عمومی	پردازش متن، مرور اینترنت، چندوظیفگی	–
مدیریت سیستم	مدیریت سیستم عامل و هماهنگی اجزا	–
گرافیک و بازی	–	رندر گرافیک‌های پیچیده و بازی‌ها
پردازش داده	الگوریتم‌های ترتیبی و آماری	پردازش موازی داده‌های حجیم
یادگیری ماشین	شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)	آموزش و استنتاج مدل‌های پیچیده
ویرایش و رندر ویدیو	–	پردازش سریع و رندر با کیفیت بالا
هوش مصنوعی	الگوریتم‌های ترتیبی	پردازش موازی و آموزش مدل‌ها

مقایسه معماری CPU و GPU

معماری CPU شامل واحد کنترل (CU) برای اجرای دستورات، کلاک برای هماهنگی اجزا، واحد محاسبه و منطق (ALU) برای انجام عملیات ریاضی، ثبات‌های پرسرعت برای ذخیره داده‌ها، حافظه‌های کش برای تسریع دسترسی به داده‌ها و باس‌ها برای انتقال داده‌ها و سیگنال‌ها است.

از سوی دیگر، معماری GPU از خوشه‌های پردازنده (PC) و چندپردازنده‌های جریانی (SM) تشکیل شده که هر SM دارای چندین هسته و کش سطح ۱ (L1) است. کش سطح ۲ (L2) داده‌ها را از حافظه جهانی (DRAM) بازیابی می‌کند.

در جدول زیر تفاوت CPU و GPU از لحاظ معماری آورده شده است:

ویژگی‌ها	CPU	GPU
تعداد هسته‌ها	تعداد کم (معمولاً ۲ تا ۱۶ هسته)	تعداد بسیار زیاد (هزاران هسته کوچک)
نوع هسته‌ها	هسته‌های سنگین و قدرتمند	هسته‌های سبک و کوچک
سرعت کلاک	سرعت کلاک بالا	سرعت کلاک پایین‌تر
حافظه کش	چند لایه کش (L1, L2, L3)	کش سطح ۱ (L1) و کش سطح ۲ (L2)
حافظه اصلی	دسترسی سریع به RAM	حافظه جهانی (DRAM) مانند GDDR-5/6
واحد کنترل (CU)	دارد	ندارد (وظیفه کنترل به CPU محول می‌شود)
واحد محاسبه (ALU)	دارد	دارد (در هر هسته کوچک)
ثبات‌ها (Registers)	ثبات‌های متنوع و پرسرعت	ثبات‌های محدود در هر هسته
اتصالات (Buses)	دارد (Address, Data, Control)	ندارد (داده‌ها از طریق کش و DRAM منتقل می‌شوند)
تأخیر حافظه	تأخیر کم (دسترسی سریع به کش و RAM)	تأخیر بیشتر (تأکید بر پردازش موازی)
هدف اصلی	اجرای کارهای متنوع و پیچیده	اجرای کارهای موازی و تکراری

 

 

مقایسه مصرف انرژی CPU و GPU

CPU ها به دلیل طراحی برای انجام کارهای متنوع و پیچیده، مصرف انرژی کنترل‌شده‌ای دارند و معمولاً از سیستم‌های خنک‌کننده ساده مانند هیت‌سینک و فن‌های پایه استفاده می‌کنند.

در مقابل، GPUها به دلیل توانایی پردازش موازی و حجم بالای محاسبات، انرژی بیشتری مصرف می‌کنند و گرمای بیشتری تولید می‌کنند. این موضوع نیاز به سیستم‌های خنک‌کننده پیشرفته‌تری مانند فن‌های اختصاصی، لوله‌های حرارتی و حتی خنک‌کننده‌های مایع را ایجاد می‌کند.

در جدول زیر تفاوت CPU و GPU از لحاظ مصرف انرژی آورده شده است:

ویژگی‌ها	CPU	GPU
مصرف انرژی	کم تا متوسط (بهینه برای کارهای سبک)	بالا (به دلیل پردازش موازی و حجم بالای محاسبات)
تولید گرما	کم تا متوسط	زیاد
سیستم خنک‌کننده	ساده (هیت‌سینک و فن‌های پایه)	پیشرفته (فن‌های اختصاصی، لوله‌های حرارتی، خنک‌کننده مایع)
کاربردهای بهینه	کارهای متنوع و پیچیده	پردازش موازی و حجم بالای داده‌ها
تأثیر بر سیستم	مصرف انرژی کنترل‌شده	مصرف انرژی بالا و گرمای بیشتر

مقایسه عملکرد CPU و GPU

عملکرد CPU و GPU به دلیل تفاوت در معماری و اهداف طراحی، متفاوت است. CPU ها با سرعت کلاک بالا (برحسب گیگاهرتز)، تعداد هسته‌ها و دستورات اجرایی در هر سیکل (IPC) سنجیده می‌شوند و برای انجام کارهای تک‌نخی و چندنخی بهینه هستند. این ویژگی‌ها باعث می‌شود CPU ها در کارهای عمومی و عملیات پیچیده عملکرد قوی‌ای داشته باشند.

ازسوی دیگر، GPU ها با تعداد هسته‌های زیاد، توان پردازش عملیات ممیز شناور (FLOPS) و پهنای باند حافظه ارزیابی می‌شوند. آن‌ها برای کارهای تکراری و موازی مانند رندر تصاویر، ویرایش ویدیو و وظایف هوش مصنوعی بهینه‌سازی شده‌اند و در برنامه‌های گرافیکی و داده‌محور عملکرد بهتری دارند.

در جدول زیر تفاوت تفاوت CPU و GPU از لحاظ عملکردی ارائه شده است:

ویژگی‌ها	CPU	GPU
معیار سنجش عملکرد	سرعت کلاک (GHz)، تعداد هسته‌ها، IPC	تعداد هسته‌ها، FLOPS، پهنای باند حافظه
کارهای تک‌نخی	عالی	ضعیف
کارهای چندنخی	خوب	عالی
پردازش موازی	محدود	بسیار قوی
کاربردهای بهینه	کارهای عمومی و عملیات پیچیده	رندر گرافیک، ویرایش ویدیو، هوش مصنوعی
سرعت در کارهای تکراری	متوسط	بسیار بالا

مقایسه محدودیت های CPU و GPU

CPU ها با وجود توانایی انجام کارهای متنوع و پیچیده، در پردازش موازی و حجم بالای داده‌ها محدودیت دارند. آن‌ها برای کارهایی که نیاز به اجرای همزمان هزاران عملیات تکراری دارند، مانند رندر گرافیک یا آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، بهینه نیستند.

ازسوی دیگر، GPU ها با وجود قدرت بالا در پردازش موازی، برای کارهای ترتیبی و پیچیده که نیاز به اجرای تک‌نخی دارند، ضعیف عمل می‌کنند. همچنین، برنامه‌نویسی و دیباگ‌کردن برای GPUها پیچیده‌تر است و نیاز به سیستم‌های خنک‌کننده پیشرفته‌تری دارند.

در جدول زیر تفاوت CPU و GPU از لحاظ محدودیت‌ها آورده شده است:

محدودیت‌ها	CPU	GPU
پردازش موازی	ضعیف	عالی
کارهای ترتیبی	عالی	ضعیف
پیچیدگی برنامه‌نویسی	ساده	پیچیده
مصرف انرژی	کم تا متوسط	بالا
تولید گرما	کم تا متوسط	زیاد
هزینه	گران برای کارهای موازی	گران برای راه‌اندازی و نگهداری
سازگاری	سازگار با اکثر برنامه‌ها	نیاز به بهینه‌سازی برای برخی برنامه‌ها

 

 

راهکار آبرآراز

پردازش گرافیکی ابر آراز با ارائه ماشین‌های گرافیکی ابری قدرتمند و مقیاس‌پذیر، امکان اجرای پردازش‌های سنگین مانند آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، پردازش تصویر و رندر گرافیک را بدون نیاز به سرمایه‌گذاری در سخت‌افزارهای گران‌قیمت فراهم می‌کند. این سرویس‌ها با کاهش هزینه‌ها و زمان پردازش، دسترسی آسان و مدیریت ساده منابع را از هر نقطه ممکن می‌سازند. ابر آراز با ارائه منابع اختصاصی، امکان سفارشی‌سازی محیط ابری و مقیاس‌پذیری بر اساس نیاز کسب‌وکار، تجربه‌ای بی‌نظیر از پردازش ابری را برای شما به ارمغان می‌آورد.

آماده‌اید تا قدرت پردازش گرافیکی ابری را تجربه کنید؟ همین حالا در ابر آراز ثبت‌نام کرده و از خدمات پیشرفته‌ی ما مانند ماشین‌های پردازش گرافیکی (GPU)، دسکتاپ ابری هوشمند (VDI, DaaS) و پلتفرم پردازش گرافیکی JupyterLab بهره‌مند شوید. اینجاییم تا یک تجربه شگفت‌انگیز ابری برایتان ایجاد کنیم!

خرید سرور GPU

 

جمع‌بندی: تفاوت CPU و GPU

تفاوت‌های بین CPU و GPU نه تنها در معماری و عملکرد، بلکه در کاربردها، مصرف انرژی و محدودیت‌های آن‌ها نیز آشکار است. CPU ها به دلیل انعطاف‌پذیری و توانایی انجام کارهای متنوع، برای وظایف عمومی و پیچیده ایده‌آل هستند، در حالی که GPU ها با قدرت پردازش موازی خود، برای کارهای گرافیکی، یادگیری ماشین و پردازش حجم بالای داده‌ها بهینه‌سازی شده‌اند. انتخاب بین این دو پردازنده به نیازهای خاص کاربر و نوع کاربرد بستگی دارد. درک این تفاوت‌ها به شما کمک می‌کند تا بهترین انتخاب را برای سیستم خود داشته باشید.

---

 

سوالات متداول

• تفاوت اصلی بین CPU و GPU چیست؟

CPU برای کارهای متنوع و پیچیده با پردازش ترتیبی بهینه است، در حالی که GPU برای کارهای موازی و تکراری مانند رندر گرافیک و یادگیری ماشین طراحی شده است.

• کدام یک برای بازی‌های ویدیویی بهتر است: CPU یا GPU؟

GPU برای بازی‌های ویدیویی بهتر است، زیرا می‌تواند گرافیک‌های پیچیده و محاسبات سنگین را به صورت موازی پردازش کند. با این حال، CPU نیز برای مدیریت کلی بازی و اجرای منطق بازی مهم است.

• آیا می‌توان از CPU و GPU به صورت همزمان استفاده کرد؟

بله؛ در بسیاری از سیستم‌های مدرن، CPU و GPU به صورت همزمان استفاده می‌شوند. CPU وظایف عمومی و مدیریت سیستم را انجام می‌دهد، در حالی که GPU برای پردازش‌های گرافیکی و موازی به کار می‌رود. این همکاری بهینه‌ترین عملکرد را ارائه می‌دهد.