Diferencia entre CPU y GPU

CPU vs GPU

CPU, el acrónimo de la unidad de procesamiento central, es el cerebro de un sistema informático que realiza los "cálculos" dados como instrucciones a través de un programa de computadora. Por lo tanto, tener una CPU es significativa solo cuando tiene un sistema de computación que es "programable" (para que pueda ejecutar instrucciones) y debemos tener en cuenta que la CPU es la unidad de procesamiento "central", la unidad que controla las otras unidades/ Partes de un sistema informático. En el contexto actual, una CPU generalmente se encuentra en un solo chip de silicio también conocido como microprocesador. Por otro lado, GPU, la unidad de procesamiento de gráficos de gráficos, está diseñado para descargar tareas de procesamiento de gráficos computacionalmente intensivos de la CPU. El objetivo final de tales tareas es proyectar los gráficos en una unidad de visualización, como un monitor. Dado que tales tareas son bien conocidas y específicas, esencialmente no necesitan ser programadas, y además, tales tareas son inherentemente paralelas debido a la naturaleza de las unidades de visualización. Una vez más, en el contexto actual, mientras que las GPU menos capaces se encuentran típicamente en el mismo chip de silicio donde se encuentra la CPU (esta configuración se conoce como GPU integrada) Otros, más capaces y poderosas GPU se encuentran en su propio chip de silicio, Típicamente en una PCB separada (placa de circuito impreso).

Que es la CPU?

El término CPU se usa en sistemas informáticos durante más de cinco décadas, y fue la única unidad de procesamiento en las primeras computadoras hasta que se introdujeron "otras" unidades de procesamiento (como GPU) para complementar su potencia de procesamiento. Los dos componentes principales de una CPU son su unidad lógica aritmética (también conocida como ALU) y unidad de control (también conocido como CU). La ALU de una CPU es responsable de las operaciones aritméticas y lógicas del sistema de computación, y el CU es responsable de obtener el programa de instrucciones de la memoria, decodificarlas e instruir a otras unidades como ALU para ejecutar las instrucciones. Por lo tanto, la unidad de control de la CPU es responsable de llevar la gloria de que la CPU es la unidad de procesamiento "central". El CU para obtener las instrucciones de la memoria, las instrucciones deben almacenarse como programas en la memoria y, por lo tanto, dicho sistema de instrucción también se conoce como "programas almacenados". Estaría claro que la CU no ejecutará las instrucciones, sino que facilitará lo mismo comunicándose con las unidades correctas como el Alu. 

¿Qué es GPU (también conocido como VPU)??

La unidad de procesamiento de gráficos (GPU) fue introducido a fines de los noventa por NVIDIA, una empresa de fabricación de GPU, que afirmó haber comercializado la primera GPU del mundo (GeForce256) en 1999. Según Wikipedia, en el momento de GeForce256, Nvidia definió la GPU como el siguiente: “Un procesador de un solo chip con transformación integrada, iluminación, configuración de triángulo/recorte y motores de representación que es capaz de procesar un mínimo de 10 millones de polígonos por segundo por segundo ". Un par de años más tarde, el rival ATI Graphics de NVIDIA, otra compañía similar, lanzó un procesador similar (Radeon300) con el término VPU para la unidad de procesamiento visual. Sin embargo, como está claro que el término GPU se ha vuelto más popular que el término VPU. 

Hoy las GPU se implementan en todas partes, como en sistemas integrados, teléfonos móviles, computadoras y computadoras portátiles personales y consolas de juegos. Las GPU modernas son extremadamente poderosas para manipular gráficos, y se hacen programables para que puedan adaptarse a diferentes situaciones y aplicaciones. Sin embargo, incluso ahora, las GPU típicas están programadas en la fábrica a través de lo que se conoce como firmware. En general, las GPU son más efectivas que las CPU para algoritmos donde el procesamiento de grandes bloques de datos se realiza en paralelo. Se espera, ya que las GPU están diseñadas para manipular los gráficos de la computadora, que son de naturaleza extremadamente paralela. 

También existe este nuevo concepto conocido como GPGPU (computación de propósito general en GPU), para utilizar GPU para explotar el paralelismo de datos disponible en algunas aplicaciones (como la bioinformática) y, por lo tanto, realizar el procesamiento no gráfico en GPU en GPU. Sin embargo, no se consideran en esta comparación.