CPU và GPU là gì? Sự khác biệt giữa CPU và GPU
16/09/2024Khi tìm hiểu về công nghệ máy tính, chắc chắn doanh nghiệp sẽ gặp hai thuật ngữ quen thuộc: CPU và GPU. Cả hai thành phần này đều đóng vai trò quan trọng trong việc vận hành các thiết bị, từ máy tính cá nhân đến các hệ thống tầng lớn. Vậy, sự khác biệt giữa CPU và GPU là gì và khi nào nên sử dụng GPU thay vì CPU? Bài viết này của Viettel IDC sẽ giúp doanh nghiệp hiểu rõ về CPU, GPU cũng như các ứng dụng của chúng.
CPU và GPU là gì?
CPU (Central Processing Unit)
CPU, hay còn gọi là bộ xử lý trung tâm, là thành phần chính trong bất kỳ hệ thống máy tính nào. CPU đảm nhiệm việc thực thi các lệnh của chương trình, xử lý dữ liệu hoặc thực hiện các phép toán số học, logic và điều khiển cơ bản. Tóm lại, CPU hoạt động như "bộ não" của máy tính, điều hành tất cả các hoạt động và điều khiển luồng dữ liệu qua hệ thống.
Bên cạnh đó, một CPU thường có một hoặc nhiều lõi (cores), mỗi lõi có khả năng thực hiện một chuỗi các lệnh một cách tuần tự. Ngoài ra, các CPU hiện đại có thể có từ hai đến nhiều lõi (dual-core, quad-core, hexa-core...), cho phép thực hiện nhiều nhiệm vụ cùng lúc và tăng tốc độ xử lý.
GPU (Graphics Processing Unit)
GPU, hay bộ xử lý đồ họa, ban đầu được phát triển để xử lý các tác vụ liên quan đến đồ họa như hiển thị hình ảnh và video. Tuy nhiên, với sự phát triển của công nghệ, GPU đã trở thành một công cụ mạnh mẽ có thể xử lý các phép tính song song phức tạp trong nhiều lĩnh vực khác, bao gồm trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (machine learning), và xử lý dữ liệu khoa học.
GPU có hàng ngàn lõi nhỏ hơn so với CPU, giúp nó thực hiện nhiều phép tính song song cùng một lúc. Do đó, GPU thường được sử dụng trong các tác vụ đòi hỏi hiệu suất cao như: học sâu (deep learning), khai thác dữ liệu (data mining) và các ứng dụng game 3D hiện đại.
Xem thêm:
- So sánh hiệu suất CPU Server với các giải pháp truyền thống
- Lựa chọn dịch vụ GPU Cloud, doanh nghiệp cần lưu ý 5 điều sau
- So sánh điểm khác biệt giữa AI Deep Learning và Machine Learning
Sự khác biệt giữa CPU và GPU là gì?
Sự phát triển của đồ họa máy tính và hoạt họa đã tạo ra các khối lượng công việc đòi hỏi khả năng tính toán cao mà CPU truyền thống không thể xử lý hiệu quả. Ví dụ, các trò chơi điện tử yêu cầu việc xử lý hình ảnh phức tạp với hàng nghìn pixel, mỗi pixel đều có thông tin riêng về màu sắc, ánh sáng và chuyển động. Việc tính toán những yếu tố này trên CPU thường gây ra vấn đề về hiệu suất.
Để giải quyết vấn đề này, các nhà sản xuất phần cứng đã phát triển GPU nhằm giảm tải cho CPU, giúp xử lý các tác vụ đòi hỏi hiệu năng cao như máy học và trí tuệ nhân tạo một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Do vậy, giữa CPU và GPU sẽ tồn tại hai yếu tố khác biệt chính:
Về chức năng
Sự khác biệt quan trọng giữa CPU và GPU nằm ở mục đích sử dụng của chúng. CPU là trung tâm điều khiển chính, chịu trách nhiệm cho tất cả các tác vụ quan trọng để đảm bảo máy chủ hoạt động đúng cách. Trong khi đó, GPU được thiết kế để hỗ trợ CPU bằng cách xử lý nhiều tác vụ đơn giản và lặp lại, đặc biệt là khi cần thực hiện chúng đồng thời.
Về thiết kế
GPU có kiến trúc xử lý song song mạnh mẽ với hàng loạt các lõi xử lý, hay còn gọi là các đơn vị tính toán số học (ALU). Các lõi này, mặc dù không mạnh bằng lõi CPU, nhưng lại có khả năng thực hiện hàng loạt chỉ thị giống nhau với tốc độ cao. Nói một cách dễ hiểu, trong khi CPU có thể chuyển đổi giữa các loại tác vụ một cách linh hoạt, GPU lại chuyên xử lý khối lượng lớn các tác vụ đồng nhất.
Điểm tương đồng giữa GPU và CPU
Mặc dù CPU và GPU khác nhau về cấu trúc và mục đích sử dụng, nhưng chúng vẫn có một số điểm tương đồng:
Lõi
Cả CPU và GPU đều có các lõi xử lý, nơi thực hiện tất cả các phép tính và hoạt động logic. Lõi có nhiệm vụ lấy các lệnh từ bộ nhớ, sau đó giải mã và thực hiện chúng thông qua các mạch logic, gọi là các chu kỳ lệnh. Ban đầu, CPU thường chỉ có một lõi, nhưng hiện nay cả CPU và GPU đều được trang bị nhiều lõi để nâng cao hiệu suất xử lý.
Bộ nhớ
Cả CPU và GPU đều sử dụng bộ nhớ tích hợp để tăng tốc độ xử lý. Trong đó, bộ nhớ đệm như L1, L2, L3 trong CPU giúp truy cập dữ liệu nhanh hơn. L1 là loại nhanh nhất và L3 là chậm nhất. Ngoài ra, một đơn vị quản lý bộ nhớ (MMU) sẽ điều phối việc di chuyển dữ liệu giữa lõi xử lý, bộ nhớ đệm và RAM, đảm bảo các tác vụ diễn ra liên tục và hiệu quả.
Bộ điều khiển
Bộ điều khiển chịu trách nhiệm đồng bộ hóa các tác vụ và điều chỉnh tần số xử lý của CPU và GPU. Cả hai loại bộ xử lý này đều có tần số càng cao thì hiệu suất càng tốt. Tuy nhiên, do sự khác biệt trong thiết kế và cấu trúc, CPU và GPU sẽ phát huy hiệu quả tối ưu trong các tình huống và khối lượng công việc khác nhau.
Khi nào nên sử dụng GPU thay vì CPU?
Việc lựa chọn giữa CPU và GPU không phải là một quyết định thay thế, tức là chọn cái này thì bỏ cái kia. CPU vẫn là thành phần thiết yếu cho mọi hệ thống máy tính bởi nó chịu trách nhiệm thực hiện các tác vụ chính và điều hành toàn bộ hoạt động của hệ thống. Tuy nhiên, trong một số trường hợp đặc biệt, GPU được sử dụng như một bộ xử lý phụ để tăng hiệu suất của các tác vụ cụ thể. Những tác vụ này thường liên quan đến việc xử lý dữ liệu với khối lượng lớn hoặc yêu cầu khả năng tính toán song song cao.
Dưới đây là một số trường hợp doanh nghiệp nên sử dụng GPU thay vì chỉ dựa vào CPU:
Học sâu (Deep Learning)
Học sâu là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (AI), trong đó các hệ thống máy tính được dạy để xử lý và phân tích dữ liệu theo cách mô phỏng hoạt động của não người. Các thuật toán học sâu thường được sử dụng để nhận diện mẫu phức tạp trong hình ảnh, âm thanh và dữ liệu văn bản. Trong đó, GPU lại rất thích hợp cho việc xử lý khối lượng lớn các phép tính song song, giúp tăng tốc đáng kể các tác vụ học máy (machine learning), mạng nơ-ron, và học sâu. Do đó, khi triển khai các tác vụ AI phức tạp, sử dụng GPU sẽ mang lại hiệu suất cao hơn đáng kể so với CPU.
Điện toán hiệu năng cao (High-Performance Computing - HPC)
Đối với các tác vụ đòi hỏi khả năng xử lý phức tạp và khối lượng công việc lớn như: mô phỏng khoa học, dự đoán tài chính hoặc phân tích dữ liệu lớn, GPU là lựa chọn tối ưu. Bởi những nhiệm vụ yêu cầu công suất xử lý mạnh và tính toán khối lượng lớn này sẽ được thực hiện hiệu quả hơn nhiều khi sử dụng GPU.
Phương tiện tự hành (Autonomous Vehicles)
Các hệ thống hỗ trợ lái xe nâng cao (ADAS) và phương tiện tự hành (AV) cần xử lý khối lượng dữ liệu phức tạp trong thời gian thực, bao gồm việc thu thập, ghi nhãn, phân tích dữ liệu và phát triển các thuật toán để điều hướng. Để đảm bảo hoạt động mượt mà và chính xác, hệ thống máy tính dựa trên GPU có thể thực hiện các nhiệm vụ này nhanh hơn và hiệu quả hơn, giúp các phương tiện tự hành phân tích tình huống nhanh chóng và đưa ra quyết định kịp thời.
Đối với những doanh nghiệp đang tìm kiếm một giải pháp GPU mạnh mẽ cho các tác vụ đòi hỏi khả năng tính toán cao như AI, học máy, hoặc xử lý đồ họa, dịch vụ Viettel Cloud GPU sẽ là lựa chọn hàng đầu. Viettel Cloud GPU cung cấp máy chủ ảo tích hợp một phần hoặc nhiều card GPU, giúp tăng tốc các tác vụ Máy học (Machine Learning), Chuyển mã video (Video Transcoding), Đồ hoạ mô phỏng 3D (3D Visualization). Bên cạnh đó, với hạ tầng dịch vụ vCGPU được xây dựng và vận hành tại các Trung tâm dữ liệu đạt chuẩn ANSI/TIA 942-B Rated 3 và nhiều chứng nhận tiêu chuẩn quốc tế khác như ISO 9001:2015, ISO 27001:2013, ISO 20001:2018, ISO 27017:2015, Viettel Cloud GPU sẽ giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa sức mạnh của GPU cho các dự án của mình.
Để biết thêm thông tin chi tiết về dịch vụ, vui lòng liên hệ Viettel IDC qua:
- Hotline: 1800 8088 (miễn phí cước gọi)
- Fanpage: https://www.facebook.com/viettelidc
- Website: https://viettelidc.com.vn
Tổng kết
Tóm lại, CPU và GPU đều có vai trò quan trọng trong việc xử lý dữ liệu trong hệ thống máy tính, tuy nhiên mỗi loại lại đảm nhận những nhiệm vụ khác nhau. CPU phù hợp cho các tác vụ đa nhiệm, phức tạp và yêu cầu tính toán logic cao, trong khi GPU lại vượt trội trong các ứng dụng cần xử lý khối lượng lớn dữ liệu song song, chẳng hạn như đồ họa, video và trí tuệ nhân tạo. Việc hiểu rõ sự khác biệt này sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra lựa những chọn thiết bị phù hợp với nhu cầu công việc, đảm bảo hiệu suất tốt nhất.
Tin nổi bật
Tin liên quan
VPN có an toàn và bảo mật không? VPN an toàn đến mức nào?
VPN (Virtual Private Network) cho phép người dùng kết nối mạng internet thông qua máy chủ ảo, thông tin cá nhân sẽ được mã hoá và ẩn đi địa chỉ IP. Vậy VPN có an toàn không? VPN bảo mật như thế nào? Hãy cùng Viettel IDC tìm hiểu trong bài viết dưới đây.
Tấn công Man-in-the-Middle (MitM) là gì? Cách phòng chống
Man-in-the-middle là một kiểu tấn công mạng nghiêm trọng, gây thiệt hại cho doanh nghiệp lẫn khách hàng. Vậy tấn công Man-in-the-middle là gì? Làm sao để tránh Man-in-the-middle attack? Hãy cùng Viettel IDC tìm hiểu trong bài viết dưới đây!
AI camera là gì? Ứng dụng công nghệ AI trong camera giám sát
Với sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo, AI camera được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như an tinh, giáo dục, y tế, kinh doanh,... Trong bài viết này, hãy cùng Viettel IDC tìm hiểu công nghệ AI camera là gì, ưu điểm và cách ứng dụng như thế nào nhé!
8 Loại tấn công giả mạo (Phishing attack) cực kỳ nguy hiểm
Kẻ tấn công thường giả danh các thực thể uy tín để lừa người dùng chia sẻ thông tin nhạy cảm thông qua các email hoặc tin nhắn giả mạo. Chính vì vậy, việc nhận thức và cảnh giác với phishing attack là vô cùng quan trọng để bảo vệ thông tin và tài sản cá nhân trên môi trường trực tuyến.
Phân biệt tấn công từ chối dịch vụ DoS và DDoS
Trong kỷ nguyên số, tấn công DDoS và DoS luôn là mối đe dọa thường trực với các doanh nghiệp, ảnh hưởng trực tiếp đến uy tín và hoạt động kinh doanh. Dù cùng mục tiêu tấn công máy chủ, làm gián đoạn kết nối, nhưng DDoS và DoS lại khác nhau về cách thức và quy mô.
VCPU là gì? Ứng dụng vCPU trong máy chủ của doanh nghiệp
vCPU (viết tắt của Virtual Central Processing Unit) là một thành phần quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất của máy chủ. Được thiết kế để phân chia tài nguyên xử lý, vCPU giúp các doanh nghiệp khai thác tối đa sức mạnh của hệ thống mà không cần phải đầu tư vào phần cứng đắt đỏ.
Block Storage là gì? Ưu nhược điểm của Block Storage
Với sự gia tăng của dữ liệu và nhu cầu truy cập dữ liệu nhanh chóng, việc lựa chọn giải pháp lưu trữ phù hợp là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu suất và quản lý thông tin hiệu quả. Trong đó, Block Storage là một giải pháp lưu trữ phổ biến, mang lại hiệu suất cao với khả năng linh hoạt vượt trội.
File Storage là gì? Lợi ích của hệ thống lưu trữ File Storage
Bạn có bao giờ tự hỏi các doanh nghiệp lớn làm thế nào để lưu trữ và quản lý hàng triệu tệp dữ liệu một cách hiệu quả? Đó chính là lúc File Storage phát huy vai trò của mình. Với khả năng tổ chức thông tin linh hoạt, File Storage không chỉ giúp truy xuất dữ liệu nhanh chóng mà còn mang lại nhiều lợi ích vượt trội cho cả cá nhân và doanh nghiệp.
Uptime Tier là gì? 4 cấp độ trong đánh giá Data Center chuẩn quốc tế
Hiện nay, nhu cầu về lưu trữ và quản lý dữ liệu không ngừng tăng cao. Điều này đồng nghĩa với việc các trung tâm dữ liệu (Data Center) ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo hiệu suất và tính liên tục của các hoạt động kinh doanh. Do đó, để đánh giá mức độ an toàn, ổn định và khả năng phục hồi của một Data Center, các chuyên gia thường dựa vào hệ thống tiêu chuẩn Uptime Tier.
Open XDR là gì? Tìm hiểu về giải pháp an ninh mạng
Open XDR là một giải pháp an ninh mạng, ứng dụng trí tuệ nhân tạo thông minh để phát hiện bất thường và đưa ra cảnh báo khi có tác nhân xấu tấn công. Vậy định nghĩa chính xác của Open XDR là gì? Giải pháp này đem lại lợi ích gì cho doanh nghiệp? Hãy cùng Viettel IDC tìm kiếm câu trả lời chi tiết thông qua bài viết sau đây.