CPU, GPU, NPU: чем отличаются разные типы процессоров?

Ключевой частью процессора являются процессорные ядра, собственно и отвечающие за всю его вычислительную мощь. При этом у каждого процессора имеется и собственная память. Точнее, кэш-память, в которой хранятся промежуточные итоги операций и другие данные, а передача данных между элементами CPU и материнской платы происходит с помощью шин, по сути и представляющих собой каналы для обмена данными.

Конечно, на деле структура процессора намного сложнее, и мы назвали лишь его ключевые элементы. Но сейчас нам важно лишь понять, что основа вычислительной мощи любого процессора — это производительные процессорные ядра, последовательно обрабатывающие информацию с максимально высокой точностью.

Особенности CPU

• Универсальность.
• Небольшое число ядер.
• Последовательные вычисления.
• Высокая точность.

Графический процессор

GPU, Graphics Processing Unit или графический процессор — это специализированный тип процессора, занимающийся обработкой графики. Главное не путайте GPU и видеокарту. Графический процессор — это лишь один из элементов видеокарты. Да и встречается он не только в них. Иногда GPU встраивается непосредственно в центральный процессор. Такая комбинированная микросхема называется гибридным процессором APU (Accelerated Processing Unit) или процессором с интегрированной графикой.

В отличие от CPU, графический процессор состоит из тысяч вычислительных ядер и способен параллельно обрабатывать огромные массивы данных. Его главное преимущество именно в параллельной работе большого числа ядер, причем сами ядра заметно слабее, чем у того же CPU. И именно благодаря этой особенности GPU нашел применение не только в обработке графики, но и в майнинге. Вы ведь еще помните, как активно раскупали видеокарты майнеры, и к какому росту цен на них это привело?

Но и сейчас высокая производительность графических процессоров при параллельных вычислениях делает их очень востребованным инструментом в машинном обучении, моделировании и технологиях искусственного интеллекта.

Особенности GPU

• Специализированный чип
• Большое число ядер.
• Параллельные вычисления.
• Средняя точность.

Нейронный процессор

Мы не зря сказали, что благодаря высокому параллелизму графические процессоры могут эффективно работать с технологиями искусственного интеллекта. Но их главная задача все-таки в обработке графики, на которую часто уходят все доступные GPU ресурсы. Да и сами GPU достаточно дороги. Поэтому для работы с ИИ-технологиями в компьютерах, смартфонах и другой электронике часто устанавливается отдельный специализированный чип NPU.

Neural Processing Unit или нейронный процессор действительно во многом напоминает обычный графический процессор и также позволяет параллельно обрабатывать большие массивы данных. Но сам NPU оптимизирован именно для работы с ИИ-алгоритмами и намного энергоэффективнее GPU, что и делает его незаменимым компонентом любой современной техники.

Более того, многие актуальные приложения уже адаптированы для работы с нейропроцессорами. Причем речь здесь идет речь не только о классике вроде Adobe Photoshop или Premiere Pro, но и софте для видеоконференций и даже перевода текста. Сами же NPU часто встраиваются непосредственно в центральный процессор. Так, они есть в процессорах Intel серии Core Ultra и всех процессорах AMD, поддерживающих Ryzen AI.

Особенности NPU

• Жестко специализированный чип
• Большое число ядер.
• Параллельные вычисления.
• Низкая точность.

Читайте также

• Свитч, роутер, маршрутизатор и точка доступа: в чем разница?
• Кремниевые батареи в смартфонах: это хорошо или плохо?