Diferencia entre CPU y GPU

CPU vs GPU

CPU, el acrónimo de Central Processing Unit, es el cerebro de un sistema de computación que realiza los "cálculos" dados como instrucciones a través de un programa de computadora. Por lo tanto, tener una CPU es significativo 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 suele estar ubicada en un solo chip de silicio, también conocido como microprocesador. Por otro lado, GPU, el acrónimo de Unidad de Procesamiento de Gráficos, está diseñado para descargar tareas de procesamiento de gráficos de computación intensivas 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, no necesitan ser programadas esencialmente, y además, tales tareas son inherentemente paralelas debido a la naturaleza de las unidades de visualización. Nuevamente, en el contexto actual, mientras que las GPU con menor capacidad suelen estar ubicadas en el mismo chip de silicio donde se encuentra la CPU (esta configuración se conoce como GPU integrada), otras GPU más potentes y capaces se encuentran en su propio chip de silicio normalmente en un PCB separado (placa de circuito impreso).

Que es la CPU?

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

Qué es GPU (también conocido como VPU)?

El término Graphics Processing Unit (GPU) fue introducido a fines de los años noventa por NVIDIA, una compañía de fabricación de GPU, que afirmó haber comercializado la primera GPU (GeForce256) en 1999. Según Wikipedia, en el momento de GeForce256, NVIDIA definió GPU como lo siguiente: “un procesador de un solo chip con motores de transformación, iluminación, configuración / recorte de triángulos y renderización integrados que es capaz de procesar un mínimo de 10 millones de polígonos por segundo”. Un par de años más tarde, el rival de NVIDIA ATI Graphics, otra compañía similar, lanzó un procesador similar (Radeon300) con el término VPU para Unidad de Procesamiento Visual. Sin embargo, como está claro que el término GPU se ha vuelto más popular que el término VPU. 

Hoy en día, las GPU se implementan en todas partes, como en sistemas integrados, teléfonos móviles, computadoras personales y portátiles, y consolas de juegos. Las GPU modernas son extremadamente poderosas en la manipulación de gráficos, y se hacen programables para que puedan adaptarse a diferentes situaciones y aplicaciones. Sin embargo, incluso ahora, las GPU típicas se programan 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. Es de esperar, ya que las GPU están diseñadas para manipular gráficos de computadora, que son extremadamente paralelos en su naturaleza.. 

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. Sin embargo, no se consideran en esta comparación..