CPU vs. GPU: Was ist der Unterschied?
Veröffentlicht: 2022-01-29
Wenn Sie jemals Ihren eigenen Computer gebaut haben – oder auch nur darüber gelesen haben – werden Sie herausgefunden haben, dass eine CPU und eine GPU zwei sehr unterschiedliche Dinge sind. Aber was genau ist der Unterschied und wie funktioniert das in der Praxis?
Was sind CPUs und GPUs?
Die kurze Antwort lautet, dass die CPU, kurz für Central Processing Unit, aber auch als „Prozessor“ bezeichnet, Ihren Computer betreibt. Es ist der zentrale Hub für Ihr Gerät und verwaltet alle Prozesse, die es zum Ticken bringen. Wenn Sie keine CPU haben, haben Sie keinen Computer, sondern nur einen hochmodernen Briefbeschwerer.
Die GPU oder grafische Verarbeitungseinheit, auch „Grafikkarte“ genannt, führt die auf Ihrem Bildschirm angezeigten Grafiken aus. GPUs sind auch für den Betrieb Ihres Computers von entscheidender Bedeutung, ohne sie würde nichts auf Ihrem Bildschirm angezeigt. Allerdings müssen sie nicht immer eine diskrete oder separate GPU sein; Viele CPUs, insbesondere für Laptops, haben integrierte GPUs.
Diese integrierten Grafikkarten haben jedoch nicht viel Pep. Wenn Sie High-End-Grafiken für Spiele oder fortschrittliche Grafiksoftware wie 3D-Modellierer ausführen möchten, benötigen Sie eine separate GPU. Sie haben einfach viel mehr Power.
Wo Sie sie finden
Weil eine CPU so zentral ist, sind sie allgegenwärtig: Es gibt kein einziges digitales Gerät, das keine hat. Smartphones und intelligente Geräte haben im Allgemeinen sehr kleine, die nicht viel Rechenleistung liefern, während Supercomputer riesige Netzwerke von CPUs haben, die Berechnungen durchführen können, die Ihr Telefon innerhalb von Minuten zum Rauchen bringen würden.
Diskrete GPUs sind viel spezialisierter. Sie sind im Allgemeinen nur in Laptops und PCs zu finden, die an Gamer vermarktet werden – tatsächlich sind sie der größte Markt, da die meisten Top-of-the-Line-Spiele heutzutage ernsthafte grafische Rechenleistung erfordern. Bildende Künstler sind die anderen großen Käufer von GPUs, da sie Bilder schnell und detailliert rendern müssen, was eine in eine CPU integrierte GPU nicht annähernd so gut kann.
Es sind jedoch nicht nur Gamer und Künstler, die GPUs verwenden. Sie werden auch häufig beim maschinellen Lernen und beim Krypto-Mining verwendet, aus Gründen, auf die wir gleich eingehen werden.
Wie eine CPU im Vergleich zu einer GPU funktioniert
Die CPU und die GPU machen aufgrund ihrer Bauweise unterschiedliche Dinge. Eine CPU führt Prozesse seriell – also nacheinander – auf jedem ihrer Kerne aus. Die meisten Prozessoren haben vier bis acht Kerne, obwohl High-End-CPUs bis zu 64 haben können.
Wenn der Computer läuft, führt jeder Kern mehr oder weniger selbst einen Prozess aus, wie zum Beispiel das Registrieren Ihrer Tastenanschläge während des Tippens. Währenddessen behandeln andere Kerne alle anderen Prozesse, die Sie in Ihrem Windows Task-Manager sehen (oder sie warten darauf, ausgeführt zu werden). Da es Aufgaben seriell verwaltet und jeder Aufgabe einen großen Teil seiner Rechenleistung widmet, läuft es blitzschnell und wechselt zwischen verschiedenen Prozessen.
Eine GPU geht anders mit dem Rechnen um. Wenn eine GPU eine Aufgabe erhält, unterteilt sie sie in Tausende kleinerer Aufgaben und verarbeitet sie dann alle auf einmal, also gleichzeitig und nicht seriell. Dadurch eignen sich GPUs viel besser für die Verarbeitung großer Prozesse, die aus vielen kleinen Teilen bestehen, wie z. B. 3D-Grafiken.
Was Sie beispielsweise in einem Spiel sehen, ist im Grunde ein Feld von Polygonen. Jedes Polygon wird gleichzeitig einzeln von der GPU ausgefüllt, und wenn man bedenkt, dass es Tausende von ihnen geben kann, ist es eigentlich ziemlich beeindruckend, wie flüssig GPUs dies tun können. Sie können es sogar selbst sehen, wenn Ihre GPU während des Spielens ausfällt, wenn Sie große Texturblöcke auf Ihrem Bildschirm sehen.
Wann sollte eine CPU im Vergleich zu einer GPU verwendet werden?
Da sie so unterschiedlich funktionieren, haben CPUs und GPUs sehr unterschiedliche Anwendungen. Serielle Verarbeitung ist das, was einen Computer zum Ticken bringt. Wenn Sie versuchen würden, einen PC mit gleichzeitigen Prozessen auszuführen, würde dies nicht sehr gut funktionieren, da es schwierig ist, das Schreiben eines Aufsatzes oder das Ausführen eines Browsers zu unterteilen. CPUs können nur einer Handvoll Aufgaben viel Energie widmen – führen diese Aufgaben jedoch viel schneller aus.
GPUs hingegen sind viel effizienter als CPUs und eignen sich daher besser für große, komplexe Aufgaben mit vielen Wiederholungen, wie z. B. das Platzieren von Tausenden von Polygonen auf dem Bildschirm. Wenn Sie das mit einer CPU versuchen würden, würde es einfach abwürgen, wenn es überhaupt funktionierte.
Bei GPUs geht es nicht nur um Grafik
Die Idee, dass CPUs den Computer betreiben, während die GPU die Grafik ausführt, war bis vor einigen Jahren in Stein gemeißelt. Bis dahin sah man selten eine Grafikkarte für etwas anderes als Spiele oder visuelle Verarbeitung (3D-Grafik oder Bild- und Videobearbeitung).
Dies hat sich jedoch in den letzten Jahren dank zweier wichtiger Änderungen in der Art und Weise, wie wir Computer verwenden, drastisch verändert. Das erste ist maschinelles Lernen (auch Deep Learning genannt), das aufgrund der Art und Weise, wie Daten verwaltet werden, eine intensive gleichzeitige Verarbeitung erfordert.
Wie dieser Artikel ausführlicher erklärt, durchläuft jede Information, die von einem Deep-Learning-Algorithmus verarbeitet wird, mehrere Filter, die als Gewichtungen bezeichnet werden. Wenn man bedenkt, dass es viele Filter und viele Datenpunkte gibt, würde es ewig dauern, dies durch eine CPU laufen zu lassen. Eine GPU ist für die Aufgabe viel besser geeignet.
GPUs und Krypto-Mining
Aus einem ähnlichen Grund sind GPUs auch beim Schürfen von Kryptowährungen beliebt. Um neue Münzen zu erhalten, müssen Sie normalerweise eine komplizierte kryptografische Gleichung lösen, die den nächsten Abschnitt der Blockchain freischaltet. Brute Force ist hier das Schlüsselwort, denn je mehr Rechenleistung Sie auf eine dieser Gleichungen werfen, desto größer ist die Chance, sie schnell zu lösen.
GPUs haben einen zweifachen Vorteil gegenüber CPUs, da sie nicht nur dank ihrer Effizienz mehr Rechenleistung zur Verfügung stellen können, sondern auch mit spezialisierten mathematischen Prozessoren ausgestattet sind, die als Arithmetic Logic Units (ALU) bezeichnet werden. ALUs helfen dabei, Grafiken schneller zu rendern, sind aber auch ein Glücksfall für jeden, der komplizierte mathematische Probleme lösen möchte.
Tatsächlich wurden GPUs bei Krypto-Minern so beliebt, dass sie einen weltweiten Mangel an Grafikkarten verursachten, der zum Zeitpunkt des Schreibens im Dezember 2021 kaum nachließ. Wir haben einen langen Weg zurückgelegt, seit Grafikkarten nur verwendet wurden Spieler.