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CPU & GPU – das bedeuten die Begriffe
Moderne Betriebssysteme wie Windows 11 sind in der Lage, mit nahezu jeder erdenklichen Hardware-Zusammensetzung umzugehen und eine hohe Performance zu bieten. Sowohl beim Kauf eines neuen Rechners als auch bei einem Hardware-Upgrade begegnen Ihnen regelmäßig die Begriffe CPU und GPU. Doch was sind die Unterschiede zwischen CPU und GPU? CPU (Central Processing Unit) ist ein verallgemeinerter Prozessor, der für eine Vielzahl von Aufgaben ausgelegt ist. GPU (Graphics Processing Unit) ist eine spezialisierte Verarbeitungseinheit mit verbesserter mathematischer Berechnungsfähigkeit, ideal für Computergrafik- und maschinelle Lernaufgaben. In diesem Blogbeitrag zum Thema CPU vs. GPU erfahren Sie alles Wissenswerte.
Was ist eine CPU?
Das Herzstück eines jeden Computers ist die CPU. Die CPU übernimmt die zentralen Verarbeitungsaufgaben – die buchstäbliche Berechnung, die jede einzelne Aktion in einem Computersystem antreibt. Daher wird die CPU auch als zentrale Prozessoreinheit bezeichnet.
Computer arbeiten durch die Verarbeitung von Binärdaten. Um diese Informationen in die Software, Grafiken, Animationen und jeden anderen auf einem Computer ausgeführten Prozess zu übersetzen, müssen diese Einsen und Nullen die logische Struktur der CPU durchlaufen. Dazu gehören die Grundrechenarten, logische Funktionen (UND, ODER, NICHT) sowie Ein- und Ausgabeoperationen. Die CPU ist das Gehirn, das Informationen aufnimmt, berechnet und dorthin bewegt, wo sie hinmüssen.
Was sind die Standardkomponenten einer CPU?
In jeder CPU gibt es einige Standardkomponenten. Die zentrale Architektur der CPU ist der „Kern“, in dem alle Berechnungen und Logiken stattfinden. Ein Kern funktioniert typischerweise durch den sogenannten „Befehlszyklus“, bei dem Befehle aus dem Speicher abgerufen (fetch), in die Verarbeitungssprache decodiert (decode) und durch die logischen Gates des Kerns ausgeführt werden (execute). Anfangs waren alle CPUs Single-Core-CPUs. Mittlerweile stellen Multi-Core-CPUs die Regel dar.
Cache ist ein superschneller Speicher, der entweder in der CPU oder in CPU-spezifischen Motherboards eingebaut ist, um den schnellen Zugriff auf Daten zu erleichtern, die die CPU gerade verwendet. Da CPUs so schnell arbeiten, um Millionen von Berechnungen pro Sekunde durchzuführen, benötigen sie dafür ultraschnellen Speicher – Speicher, der viel schneller ist als Festplattenspeicher oder sogar der schnellste RAM. In jeder CPU-Konfiguration sehen Sie eine L1-, L2- und/oder L3-Cache-Anordnung, wobei L1 am schnellsten und L3 am langsamsten ist. Die CPU speichert die am dringendsten benötigten Informationen in L1, und wenn die Daten ihre Priorität verlieren, werden sie in L2, dann in L3 und schließlich in den RAM oder auf die Festplatte verschoben.
Die Memory Management Unit (MMU) steuert die Datenbewegung zwischen der CPU und dem RAM während des Befehlszyklus.
Jede CPU arbeitet an der Synchronisierung von Verarbeitungsaufgaben durch eine Uhr (CPU Clock and Control Unit). Der CPU-Takt bestimmt die Frequenz, mit der die CPU elektrische Impulse erzeugen kann. Je höher die CPU-Taktrate, desto schneller können prozessorintensive Aufgaben erledigt werden.
All diese Komponenten arbeiten zusammen, um eine Umgebung bereitzustellen, in der Hochgeschwindigkeits-Task-Parallelität stattfinden kann. Da die CPU-Taktung die Aktivitäten antreibt, wechseln die CPU-Kerne schnell zwischen Hunderten verschiedener Aufgaben pro Sekunde. Aus diesem Grund kann Ihr Computer gleichzeitig mehrere Programme ausführen, einen Desktop anzeigen, eine Verbindung zum Internet herstellen und vieles mehr.
Die CPU ist für alle Aktivitäten auf einem Computer verantwortlich. Wenn Sie Programme schließen oder öffnen, muss die CPU die richtigen Anweisungen senden, um Informationen von der Festplatte abzurufen und ausführbaren Code aus dem RAM auszuführen. Beim Spielen eines Spiels übernimmt die CPU die Verarbeitung grafischer Informationen zur Anzeige auf dem Bildschirm.
Was ist eine GPU?
Die Herausforderung bei der Verarbeitung von Grafiken besteht darin, dass Grafiken zum Rendern komplexe Mathematik erfordern. Unzählige Berechnungen müssen parallel durchgeführt werden. Beispielsweise kann ein grafisch intensives Videospiel zu jeder Zeit hunderte oder tausende Polygone auf dem Bildschirm enthalten, jedes mit seiner individuellen Bewegung, Farbe, Beleuchtung usw. CPUs sind nicht dafür ausgelegt, diese Art von Arbeitslast zu bewältigen. Hier kommen Grafikprozessoren (GPUs) ins Spiel.
GPUs haben eine ähnliche Funktion wie CPUs: Sie enthalten Kerne, Speicher und andere Komponenten. Anstatt den Kontextwechsel zur Verwaltung mehrerer Aufgaben zu betonen, betont die GPU-Beschleunigung die parallele Datenverarbeitung durch eine große Anzahl von Kernen.
Diese Kerne sind normalerweise einzeln weniger leistungsfähig als der Kern einer CPU. GPUs haben in der Regel auch weniger Interoperabilität mit verschiedenen Hardware-APIs. Wo sie glänzen, ist das parallele Verschieben großer Mengen verarbeiteter Daten.
Was sind die Vor- und Nachteile einer CPU?
Während GPUs immer mehr zur ersten Wahl für Hochleistungsverarbeitung werden, gibt es mehrere Gründe, warum die meisten modernen PCs unverändert CPUs enthalten.
CPUs sind flexibel, belastbar und können eine Vielzahl von Aufgaben außerhalb der Grafikverarbeitung bewältigen. Aufgrund ihrer seriellen Verarbeitungsfähigkeiten kann die CPU mehrere Aktivitäten in Ihrem Computer multitasken. Aus diesem Grund kann eine starke CPU mehr Geschwindigkeit für die typische Computernutzung bieten als eine GPU.
In bestimmten Situationen übertrifft die CPU die GPU. Beispielsweise ist die CPU erheblich schneller, wenn sie verschiedene Arten von Systemoperationen handhabt (Verwaltung eines Betriebssystems, E/A-Operationen und vieles mehr).
CPUs enthalten normalerweise einen erheblichen lokalen Cache-Speicher, was bedeutet, dass sie einen größeren Satz linearer Anweisungen und damit komplexere System- und Rechenoperationen verarbeiten können.
CPUs sind leichter verfügbar, werden in größerem Umfang hergestellt und sind für Verbraucher sowie Unternehmen kostengünstiger. Darüber hinaus erstellen Hardwarehersteller immer noch Tausende von Motherboard-Designs, um eine breite Palette von CPUs aufzunehmen.
Im Vergleich zu GPUs gibt es allerdings auch einige Nachteile. CPUs können die Parallelverarbeitung nicht wie eine GPU handhaben, sodass große Aufgaben, die Tausende oder Millionen identischer Operationen erfordern, die Kapazität einer CPU zur Datenverarbeitung ersticken. In Übereinstimmung mit dem Mooreschen Gesetz wird die Entwicklung leistungsfähigerer CPUs zunehmend langsamer, was Jahr für Jahr weniger Verbesserungen bedeutet. Der Ausbau von Mehrkern-CPUs hat dies etwas abgemildert. Nicht jedes System oder jede Software ist mit jedem Prozessor kompatibel. Beispielsweise laufen Anwendungen, die für x86-Intel-Prozessoren geschrieben wurden, nicht auf ARM-Prozessoren.
Was sind die Vor- und Nachteile einer GPU?
Eine GPU besteht aus Hunderten von Kernen, die denselben Vorgang an mehreren Datenelementen parallel ausführen. Während CPUs sich in komplexeren Berechnungen auszeichnen, zeichnen sich GPUs durch umfangreiche Berechnungen mit zahlreichen ähnlichen Operationen aus, zum Beispiel das Berechnen von Matrizen oder das Modellieren komplexer Systeme.
Diese Vorteile waren die Hauptgründe für die Entwicklung von GPUs, da sie zur komplexen Grafikverarbeitung beitragen. Die GPU-Struktur führte jedoch schnell dazu, dass Entwickler und Ingenieure die GPU-Technologie auf andere Hochleistungsanwendungen zuschnitten.
Neuronale Netze, insbesondere solche, die für Deep-Learning-Algorithmen verwendet werden, funktionieren durch die Fähigkeit, große Mengen an Trainingsdaten über kleinere Betriebsknoten zu verarbeiten. GPUs für maschinelles Lernen sind entstanden, um die Verarbeitung der enormen Datensätze zu unterstützen, die zum Trainieren von maschinellen Lernalgorithmen und KI verwendet werden.
GPUs eignen sich hervorragend, um Analyseprogrammen dabei zu helfen, große Mengen an Basisdaten aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten. Darüber hinaus können GPUs bei der Verarbeitung von Datensätzen im Zusammenhang mit Forschungsarbeiten wie Genomsequenzierung unterstützen.
Allerdings sind auch Nachteile zu nennen. GPUs sind nicht für Multitasking ausgelegt, daher haben sie in Bereichen wie Allzweck-Computing keine große Wirkung. Während der Preis von GPUs im Laufe der Jahre etwas gesunken ist, sind sie immer noch deutlich teurer als CPUs. Diese Kosten steigen stärker, wenn es um eine GPU geht, die für bestimmte Aufgaben wie Mining oder Analytik gebaut wurde. Verzweigungslogikpfade, sequentielle Operationen und andere Rechenansätze beeinträchtigen die Effektivität einer GPU.
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