CPU与GPU：哪种处理器适合您？

在服务器性能领域，CPU 和 GPU 都发挥着不可或缺的作用，这一点已得到广泛认可。然而，人们常常会混淆，到底哪个组件更适合特定的设备。

虽然 CPU 和 GPU 确实是不同的服务器处理器，但它们也具有某些协作领域。今天，我们将深入研究服务器 CPU 和 GPU 之间的差异。

服务器 CPU 和 GPU 的全面分析

CPU 由数百万个晶体管组成，是现代系统中不可或缺的组件，负责执行命令并为计算机、服务器和操作系统执行必要的进程。

CPU 在处理各种工作负载方面表现出色，尤其是那些需要低延迟和每核最佳性能的工作负载。在专用服务器中，通常部署一个、两个甚至四个 CPU 来处理基本的操作系统处理。作为强大的执行引擎，CPU 主要将相对较少的内核集中在单个任务上进行处理。

另一方面，GPU 与服务器 CPU 不同，它们是由较小的专用核心组成的处理器，能够同时处理跨多个核心的任务。

因此，GPU 为服务器提供了强大的图像处理和并行处理能力。尽管与当代 CPU 相比，GPU 的时钟速度可能较低，但它们的优势在于芯片上内核的密集排列。GPU 最初是为游戏目的而开发的，其应用范围已扩大到涵盖 AI 和高性能服务器等各个领域。

服务器中的应用程序

虽然 GPU 在每个计算单元的处理性能方面可能不如 CPU，但它们能够同时利用大量计算单元，这使其在面对高密度计算任务时具有卓越的性能。本质上，CPU 擅长协调复杂的整体操作，而 GPU 则擅长在大量数据集上执行简单操作。

服务器CPU和GPU不仅在处理能力上有差异，在应用的广度和深度上也有差异。虽然GPU的适用性比CPU更广泛，但不能绝对地说谁更胜一筹。事实上，在某些情况下，这两个组件可以有效地协作。

CPU 和 GPU 之间的协同作用可提高应用程序内的数据吞吐量和并发计算能力。协作原则包括在 CPU 上运行主程序，而 GPU 通过在应用程序内并发执行重复计算来补充 CPU 架构。

打个比方，CPU是整个系统的任务管理器，统筹综合计算任务，而GPU则擅长执行更精细的专用任务。相较于CPU，GPU利用并行计算性能，在相同时间内完成更多的工作。同时配备CPU和GPU的服务器具有更优异的计算性能和数据吞吐量，从而大幅提高数据处理效率。

在服务器中 GPU 比 CPU 更重要吗？

要理解 CPU 和 GPU 的重要性，必须考虑它们各自的应用特性。

GPU服务器是指配备显卡的服务器，能够同时执行数千个并行线程。随着互联网网络的发展，越来越多的高性能服务器将GPU纳入其基础设施，体现了GPU在多处理性能方面的巨大优势。这提高了数据传输效率，并为企业 带来了更高的投资回报。

尽管服务器 GPU 提高了性能，但 CPU 仍然是不可或缺的服务器组件。无论是高性能服务器、标准服务器还是计算机，CPU 的存在都是不可替代的。服务器 CPU 能够熟练地处理复杂任务，同时协调整个系统。值得注意的是，它们负责监督数据库查询和数据处理操作。

GPU为什么不独立运行操作系统？

GPU 在独立运行操作系统时确实存在一些限制。一个主要限制在于 GPU 内的所有核心只能同时处理同一项操作，即所谓的SIMD（单指令多数据）。

这意味着，如果您有一项涉及 1,000 次类似计算的任务，例如破解密码哈希，GPU 可以将每条指令划分为不同的线程，并在其核心上进行计算。但是，如果 CPU 和显卡用于内核操作（例如将文件写入磁盘或控制系统状态），则性能会明显变慢。

CPU 使用案例

CPU 被证明对需要顺序算法或涉及复杂统计计算的任务非常有用：

• 不易并行化的 实时推理和机器学习 (ML)算法。
• 具有内存密集型嵌入层的 推荐系统的推理和训练。
• 涉及大规模数据样本的模型，例如用于推理和训练的 3D 数据。

GPU 用例

GPU 非常适合并行处理，并且是大多数场景中训练 AI 模型的首选。

企业通常倾向于使用 GPU，因为它们能够处理多个计算的并行处理。GPU 用例示例包括：

• 神经网络。
• 自然语言处理 (NLP)
• 加速涉及数据输入大规模并行处理的 人工智能和深度学习操作。
• 赌博
• 高性能计算 (HPC)