Perbedaan Penggunaan CPU & CPU dalam Teknologi AI

CPU dapat memproses banyak tugas umum dengan cara yang cepat dan berurutan, GPU menggunakan komputasi paralel untuk memecah masalah yang sangat kompleks menjadi beberapa perhitungan simultan yang lebih kecil.

Ini membuatnya ideal untuk menangani proses komputasi terdistribusi secara masif yang diperlukan untuk pembelajaran mesin.

Apa itu CPU?

Unit pemrosesan pusat, atau CPU, adalah prosesor yang memproses instruksi dasar komputer, seperti aritmatika, fungsi logis, dan operasi I/O. Ini biasanya chip kecil tapi kuat yang terintegrasi ke dalam motherboard komputer.

CPU dianggap sebagai otak komputer karena menginterpretasikan dan mengeksekusi sebagian besar instruksi perangkat keras dan perangkat lunak komputer.

Komponen standar CPU mencakup satu atau lebih inti, cache, unit manajemen memori (MMU), dan jam CPU dan unit kontrol. Ini semua bekerja bersama untuk memungkinkan komputer menjalankan banyak aplikasi pada saat yang bersamaan.

Core CPU adalah arsitektur pusat dari CPU dimana semua perhitungan dan logika terjadi.

Secara tradisional, CPU adalah single core, tetapi CPU saat ini multicore, memiliki dua atau lebih prosesor untuk meningkatkan kinerja. CPU memproses tugas secara berurutan dengan tugas yang dibagi di antara banyak inti untuk mencapai multitasking.

Apa itu GPU?

GPU, atau unit pemrosesan grafik, adalah prosesor komputer yang menggunakan kalkulasi yang dipercepat untuk merender gambar dan grafik beresolusi tinggi secara intensif. Meskipun awalnya dirancang untuk merender gambar 2D dan 3D, video, dan animasi di komputer, GPU saat ini digunakan dalam aplikasi yang jauh melampaui pemrosesan grafik, termasuk analitik besar dan pembelajaran mesin. Komputasi semacam ini sering disebut “GPGPU”, atau “GPU Tujuan Umum”.

GPU berfungsi mirip dengan CPU dan berisi komponen serupa (mis., Inti, memori, dll). Mereka dapat diintegrasikan ke dalam CPU atau dapat terpisah (yaitu, terpisah dari CPU dengan RAM-nya sendiri).

GPU menggunakan pemrosesan paralel, membagi tugas menjadi subtugas yang lebih kecil yang didistribusikan di antara sejumlah besar inti prosesor di GPU. Ini menghasilkan pemrosesan tugas komputasi khusus yang lebih cepat.

Kkemampuan GPU diperluas untuk mencakup banyak proses, seperti kecerdasan buatan, yang seringkali membutuhkan komputasi berjalan pada gigabyte data. Pengguna dapat dengan mudah mengintegrasikan komputasi berkecepatan tinggi dengan kueri sederhana ke API dan pustaka pengkodean dengan bantuan paket perangkat lunak pelengkap untuk monster ini.

Pada November 2006, NVIDIA memperkenalkan CUDA, platform komputasi paralel dan model pemrograman. Hal ini memungkinkan pengembang untuk menggunakan GPU secara efisien dengan memanfaatkan mesin komputasi paralel di GPU NVIDIA dan membimbing mereka untuk mempartisi masalah kompleks mereka menjadi masalah yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola di mana setiap sub-masalah tidak bergantung pada hasil yang lain.

NVIDIA semakin memperluas akarnya dengan bermitra dengan Red Hat OpenShift untuk mengadaptasi CUDA ke Kubernetes, memungkinkan pelanggan untuk mengembangkan dan menerapkan aplikasi secara lebih efisien.

Sebelum kemitraan ini, pelanggan yang tertarik untuk memanfaatkan Kubernetes di atas GPU harus menulis wadah secara manual untuk CUDA dan perangkat lunak untuk mengintegrasikan Kubernetes dengan GPU. Proses ini memakan waktu dan rawan kesalahan.

Red Hat OpenShift menyederhanakan proses ini dengan memungkinkan operator GPU untuk secara otomatis mengemas CUDA dan perangkat lunak lain yang diperlukan saat pelanggan menerapkan OpenShift di atas server GPU.

Red Hat OpenShift Data Science (RHODS) memperluas misi memanfaatkan dan menyederhanakan penggunaan GPU untuk alur kerja ilmu data. Sekarang ketika pelanggan memulai server notebook Jupyter mereka di RHODS, mereka memiliki opsi untuk menyesuaikan jumlah GPU yang diperlukan untuk alur kerja mereka dan memilih gambar notebook yang mendukung GPU Pytorch dan TensorFlow.

Anda mungkin dapat memilih 1 atau lebih GPU, bergantung pada kumpulan mesin GPU yang ditambahkan ke klaster Anda. Pelanggan memiliki kekuatan untuk menggunakan GPU dalam tugas penambangan data dan pemrosesan model mereka.

CPU vs GPU: Apa Bedanya?

Perbedaan mendasar antara GPU dan CPU adalah bahwa CPU ideal untuk melakukan tugas berurutan dengan cepat, sedangkan GPU menggunakan pemrosesan paralel untuk menghitung tugas secara bersamaan dengan kecepatan dan efisiensi yang lebih tinggi.

CPU adalah prosesor tujuan umum yang dapat menangani hampir semua jenis perhitungan. Mereka dapat mengalokasikan banyak daya untuk melakukan banyak tugas di antara beberapa set instruksi linier untuk menjalankan instruksi tersebut lebih cepat.

Meskipun CPU dapat melakukan tugas berurutan pada komputasi kompleks dengan cepat dan efisien, CPU kurang efisien dalam pemrosesan paralel di berbagai tugas.

GPU sangat bagus dalam menangani perhitungan khusus dan dapat memiliki ribuan core yang dapat menjalankan operasi secara paralel pada beberapa titik data. Dengan mengelompokkan instruksi dan mendorong sejumlah besar data pada volume tinggi, mereka dapat mempercepat beban kerja di luar kemampuan CPU.

Dengan cara ini, GPU memberikan akselerasi besar-besaran untuk tugas-tugas khusus seperti pembelajaran mesin, analitik data, dan aplikasi kecerdasan buatan (AI) lainnya.