Khi bắt đầu tìm hiểu và sử dụng máy tính, bạn có thể gặp phải những thuật ngữ lạ lẫm như CPU và GPU. Nhưng thực sự, CPU và GPU là gì? CPU và GPU giống nhau, khác nhau như thế nào? Khi nào thì nên sử dụng GPU thay vì CPU? ThueGPU.vn sẽ cùng bạn tìm hiểu về CPU và GPU, khám phá sự khác biệt và vai trò quan trọng qua bài viết bên dưới đây nhé!
Mục lục
ToggleKhám phá CPU và GPU là gì?
CPU là gì?
CPU là từ viết tắt của Central Processing Unit hay còn gọi là bộ xử lý trung tâm của laptop, nơi mà mọi thao tác và dữ liệu được xử lý và điều khiển. CPU hoạt động như bộ não của máy tính, tiến hành tính toán và điều khiển mọi hoạt động của hệ thống. Nhiệm vụ chính của CPU là thực hiện các chương trình và xử lý dữ liệu dựa trên các chỉ thị đã được thiết lập trước đó.
CPU được tạo thành từ hàng triệu bóng bán dẫn được sắp xếp trên một bảng mạch nhỏ. Nó có hai phần chính: Khối điều khiển (CU) và Khối tính toán (ALU).
- Khối điều khiển (CU): Chuyển đổi các yêu cầu và thao tác từ người dùng sang ngôn ngữ máy, sau đó thực hiện các quá trình điều khiển một cách chính xác.
- Khối tính toán (ALU): Thực hiện các phép tính toán toán học và logic, cung cấp kết quả cho các quá trình xử lý tiếp theo.
GPU là gì?
GPU là gì? GPU hay còn gọi là Graphics Processing Unit, là một thành phần chuyên dụng được sử dụng để xử lý các tác vụ liên quan đến đồ họa trên máy tính. GPU đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý hình ảnh và hình khối trên máy tính, đảm bảo hiệu suất và chất lượng của các tác vụ đồ họa.
Là một phần của hệ thống máy tính, GPU có các chức năng cơ bản như sau:
- Hỗ trợ các ứng dụng đồ họa 3D và các phần mềm kiến trúc như: Vray, 3DSmax, Corona.
- Đảm bảo hoạt động mượt mà của các ứng dụng dựng và chỉnh sửa hình ảnh và video chuyên nghiệp như: Adobe Premiere, Camtasia, After Effects.
- Được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống nhúng, laptop, PC dành cho game thủ và máy trạm Workstation.
GPU làm việc chặt chẽ với vi xử lý trung tâm CPU, mặc dù cơ chế hoạt động của nó có sự khác biệt. Hiện nay, GPU thường tích hợp nhiều tính năng để đáp ứng nhu cầu đồ họa cơ bản của người dùng, là một phần không thể thiếu trong các hệ thống máy tính hiện đại.
CPU và GPU giống nhau, khác nhau như thế nào?
Sau khi đã nắm rõ được CPU và GPU là gì, vậy CPU và GPU giống nhau và khác nhau như thế nào? Cùng tìm hiểu nhé!
Điểm tương đồng giữa GPU và CPU
Cả CPU và GPU đều là các phần cứng không thể thiếu giúp máy tính hoạt động một cách hiệu quả. Chúng có thể được xem như là trái tim và bộ não của máy tính. CPU và GPU đều có các thành phần bên trong tương tự như lõi, bộ nhớ và bộ điều khiển.
Lõi
Lõi của cả GPU và CPU thực hiện các tính toán và hàm logic. Chúng đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý các chỉ lệnh từ bộ nhớ dưới dạng tín hiệu số (bit). Sau đó, lõi giải mã các chỉ lệnh và thực thi chúng thông qua các cổng logic trong một chu kỳ chỉ lệnh. Trong quá khứ, CPU thường chỉ có một lõi, nhưng hiện nay, cả GPU và CPU thường được thiết kế với nhiều lõi để tăng hiệu suất xử lý.
Bộ nhớ
Cả CPU lẫn GPU đều thực hiện hàng triệu phép tính mỗi giây và tận dụng bộ nhớ để tăng cường hiệu suất xử lý. Bộ nhớ đệm là một phần của bộ nhớ tích hợp, hỗ trợ truy cập dữ liệu một cách nhanh chóng.
Trong CPU, các mức độ bộ nhớ đệm như L1, L2 hoặc L3 đánh dấu mức độ tốc độ của chúng, với L1 là nhanh nhất và L3 là chậm nhất. Đơn vị quản lý bộ nhớ (MMU) điều khiển việc di chuyển dữ liệu giữa các phần khác nhau như lõi CPU, bộ nhớ đệm và RAM trong mỗi chu kỳ xử lý.
Bộ điều khiển
Bộ điều khiển đồng bộ hóa các nhiệm vụ xử lý và quyết định tần số xung điện mà đơn vị xử lý sản sinh ra. Tần số cao hơn của CPU và GPU thường mang lại hiệu suất tốt hơn. Tuy nhiên, trong CPU và GPU, thiết kế và cấu hình của các thành phần này đều khác nhau, vì vậy chúng có ý nghĩa và ứng dụng riêng trong các tình huống khác nhau.
Điểm khác biệt chính giữa GPU và CPU
Điểm khác biệt chính giữa GPU và CPU là gì? Sự xuất hiện của đồ họa máy tính và hoạt ảnh đã đặt ra những yêu cầu điện toán lớn mà CPU đơn giản không thể xử lý. Ví dụ, để hiển thị hàng nghìn pixel trong một hoạt ảnh trò chơi điện tử, mỗi pixel phải được xử lý với các thông số riêng như màu sắc, cường độ ánh sáng và chuyển động.
Trước đây, việc thực hiện các phép toán hình học trên CPU thường gặp phải vấn đề về hiệu suất.
Các nhà sản xuất phần cứng bắt đầu nhận ra rằng giảm tải các tác vụ đa phương tiện có thể giúp giảm áp lực đối với CPU và tăng hiệu suất hoạt động. Ngày nay, GPU đang xử lý một phạm vi công việc ngày càng lớn về tính toán, bao gồm cả các ứng dụng như máy học và trí tuệ nhân tạo, với hiệu quả cao hơn so với CPU.
Hàm
Sự khác biệt chính giữa CPU và GPU nằm ở nhiệm vụ chính của hai bộ phận này. Máy chủ không thể hoạt động mà không có CPU. CPU chịu trách nhiệm xử lý tất cả các tác vụ cần thiết để đảm bảo toàn bộ phần mềm trên máy chủ hoạt động một cách chính xác.
Trái lại, GPU làm nhiệm vụ hỗ trợ CPU thực hiện các tính toán đồng thời. GPU có thể hoàn thành các nhiệm vụ đơn giản và lặp lại nhanh hơn nhiều bởi vì khả năng chia tác vụ thành các phần nhỏ hơn và thực hiện chúng cùng một lúc.
Thiết kế
GPU có khả năng xử lý song song vượt trội thông qua nhiều lõi hoặc đơn vị logic số học (ALU). So với CPU, các lõi trong GPU không mạnh bằng, và nó cũng có ít bộ nhớ hơn. Trong khi CPU có khả năng chuyển đổi giữa các tập lệnh khác nhau một cách nhanh chóng, GPU đơn giản chỉ thực hiện một loạt các lệnh tương tự với tốc độ cao.
Do đó, vai trò của GPU trong việc thực hiện các nhiệm vụ song song là rất quan trọng.
Bạn nên sử dụng GPU thay vì CPU khi nào?
Việc chọn giữa CPU và GPU không phải lúc nào cũng là lựa chọn giữa hai phần. Mỗi máy chủ, hoặc phiên bản máy chủ trong đám mây, đều cần có một CPU để hoạt động. Tuy nhiên, một số máy chủ có thêm GPU, được sử dụng như một bộ xử lý đồ họa phụ trợ.
Công việc cụ thể sẽ phù hợp hơn để chạy trên các máy chủ có GPU, giúp thực hiện một số chức năng hiệu quả hơn. Ví dụ, GPU thường rất hữu ích trong việc tính toán số dấu phẩy động, xử lý đồ họa hoặc so khớp mẫu dữ liệu.
Dưới đây là một số ứng dụng mà việc sử dụng GPU thay vì CPU sẽ có ích hơn:
Học sâu
Học sâu là một phương pháp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), mà nói đơn giản là dạy máy tính xử lý dữ liệu giống như bộ não con người. Ví dụ, các thuật toán học sâu có thể nhận diện nhiều mẫu phức tạp trong hình ảnh, văn bản, âm thanh và các dữ liệu khác để tạo ra thông tin chi tiết và dự đoán chính xác. Máy chủ dựa trên GPU cung cấp hiệu suất cao cho các nhiệm vụ máy học, mạng nơ-ron và học sâu.
Điện toán hiệu năng cao
Thuật ngữ “điện toán hiệu năng cao” thường ám chỉ các nhiệm vụ yêu cầu công suất xử lý rất cao. Ví dụ:
- Mô phỏng địa chất và xử lý địa chấn với tốc độ nhanh và quy mô lớn.
- Dự báo tài chính để xác định rủi ro sản phẩm, cơ hội phòng ngừa rủi ro,…
- Xây dựng ứng dụng dự báo dữ liệu khoa học thời gian thực hoặc hồi cứu y học, gen và nghiên cứu thuốc.
Hệ thống máy tính dựa trên GPU thích hợp hơn cho các nhiệm vụ cần điện toán hiệu năng cao.
Công nghệ tự lái
Để phát triển và triển khai các hệ thống hỗ trợ lái tự động (ADAS) và phương tiện tự lái (AV), bạn cần các công nghệ điện toán, lưu trữ, kết nối mạng và phân tích có quy mô, hệ thống linh hoạt cao. Ví dụ, bạn cần khả năng thu thập dữ liệu, ghi nhãn và chú thích, phát triển bản đồ, phát triển thuật toán, mô phỏng và xác minh.
Công việc phức tạp như trên đòi hỏi sự hỗ trợ từ các hệ thống máy tính dựa trên GPU để hoạt động hiệu quả.
ThueGPU.vn – Đơn vị cung cấp GPU uy tín tại Việt Nam
ThueGPU.vn là một trong những địa chỉ hàng đầu cho thuê GPU chất lượng, tập trung vào việc cung cấp các giải pháp tối ưu cho việc Render Video và triển khai mô hình học máy AI. Với đội ngũ chuyên gia hiểu biết sâu sắc về GPU và các công nghệ như CUDA và OpenCL, ThueGPU.vn cam kết tối ưu hiệu suất và đảm bảo tính tương thích với các ứng dụng chuyên ngành.
Sử dụng các dịch vụ tại ThueGPU.vn, khách hàng không chỉ trải nghiệm sức mạnh của GPU hàng đầu mà còn được cam kết đảm bảo về tính linh hoạt và hiệu suất sử dụng cao. Với sự đồng hành của ThueGPU.vn, mọi nhu cầu của bạn đều được lắng nghe và đáp ứng một cách hiệu quả và ấn tượng.
CPU và GPU đều đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý thông tin và đảm bảo hoạt động suôn sẻ của các thiết bị điện tử. ThueGPU.vn hy vọng qua bài viết này, bạn đã hiểu rõ hơn về CPU và GPU là gì, vai trò và cách phân biệt giữa CPU và GPU. Chúc bạn có trải nghiệm tuyệt vời với CPU và GPU trên các thiết bị của mình!
Tôi tốt nghiệp chuyên ngành Marketing thương mại đến nay đã được 2 năm. Trong 2 năm gần đây, tôi được nhận vị trí Nhân Viên Content SEO cho các dự án lớn nhỏ về mảng công nghệ phần mềm hiện đại tại ThueGPU.vn. Tôi có nhiều bài viết được chia sẻ rộng rãi trên mạng xã hội. Với kiến thức chuyên sâu về công nghệ phần mềm hiện đại, tôi có thể giúp các doanh nghiệp ứng dụng công nghệ phần mềm quảng bá sản phẩm và dịch vụ hiệu quả để góp phần thúc đẩy sự phát triển của ngành công nghệ phần mềm Việt Nam.