In diesem Artikel vergleichen wir die Unterschiede zwischen einer CPU und einer GPU sowie deren Anwendungen für maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke und Deep Learning.
Was ist eine CPU?
Eine CPU (Central Processing Unit) ist ein Prozessor, der die grundlegenden Befehle eines Computers verarbeitet, wie z. B. Arithmetik, logische Funktionen und I/O-Operationen. Meist handelt es sich um einen kleinen, aber leistungsstarken Chip, der in die Hauptplatine des Computers integriert ist.
Eine CPU ist quasi das Gehirn des Computers, da sie den Großteil der Hardware- und Softwareanweisungen des Computers interpretiert und ausführt.
Zu den Standardkomponenten einer CPU gehören ein oder mehrere Kerne (Cores), der Cache, die Memory Management Unit (MMU) sowie die CPU-Takt- und Steuereinheit. Dies alles zusammen ermöglicht es dem Computer, mehrere Anwendungen gleichzeitig auszuführen.
Der Core ist die zentrale Architektur der CPU, in der die gesamte Berechnung und Logik stattfindet.
Früher waren CPUs mit einem Core ausgestattet. Heutige CPUs sind jedoch Multicore-Prozessoren, die aus Performance-Gründen über mehrere Prozessoren verfügen. Eine CPU verarbeitet Aufgaben nacheinander, wobei die Aufgaben auf mehrere Cores verteilt werden, um Multitasking zu erreichen.
Was ist eine GPU?
Eine GPU (Graphics Processing Unit) ist ein Computerprozessor, der beschleunigte Berechnungen verwendet, um intensive hochauflösende Bilder und Grafiken darzustellen. Ursprünglich wurden GPUs für die Darstellung von 2D- und 3D-Bildern, Videos und Animationen auf einem Computer entwickelt. Heutige GPUs werden jedoch in Anwendungen eingesetzt, die weit über die Grafikverarbeitung hinausgehen, wie z. B. umfangreiche Analysen und maschinelles Lernen. Diese Art der Datenverarbeitung wird häufig als „GPGPU“ oder „General Purpose GPU“ bezeichnet.
GPUs funktionieren ähnlich wie CPUs und enthalten ähnliche Komponenten (z. B. Cores, Speicher usw.). Sie können in die CPU integriert sein oder separat (d. h. getrennt von der CPU mit eigenem RAM) eingesetzt werden.
GPUs nutzen eine parallele Verarbeitung, wobei Aufgaben in kleinere Teilaufgaben untergliedert werden, die auf eine große Anzahl von Prozessor-Cores in der GPU verteilt werden. Dies ermöglicht eine schnellere Verarbeitung von speziellen Datenverarbeitungsaufgaben.
CPU versus GPU: Worin besteht der Unterschied?
Der grundlegende Unterschied zwischen GPUs und CPUs besteht darin, dass CPUs ideal für die schnelle Ausführung sequenzieller Aufgaben sind, während GPUs die parallele Verarbeitung nutzen, um Aufgaben gleichzeitig mit höherer Geschwindigkeit und Effizienz zu bewältigen.
CPUs sind Universalprozessoren, die fast alle Arten von Berechnungen durchführen können. Sie verfügen über viel Leistung für Multitasking zwischen mehreren Sätzen von linearen Anweisungen, sodass diese Anweisungen schneller ausgeführt werden können.
Zwar können CPUs sequenzielle Aufgaben bei komplexen Berechnungen schnell und effizient ausführen, bei der parallelen Verarbeitung einer Vielzahl von Aufgaben sind sie jedoch weniger effizient.
GPUs eignen sich hervorragend für spezialisierte Berechnungen und können über Tausende von Cores verfügen, die Operationen an mehreren Datenpunkten parallel ausführen können. Durch das Stapeln von Anweisungen und das Übertragen umfangreicher Datenmengen in großem Umfang können sie Workloads beschleunigen, die die Fähigkeiten einer CPU übersteigen.
Dadurch sorgen GPUs für eine massive Beschleunigung von spezialisierten Aufgaben wie maschinelles Lernen, Datenanalyse und anderen Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI).
Wie funktioniert eine GPU?
Während CPUs in der Regel weniger Cores haben, die mit hohen Geschwindigkeiten arbeiten, haben GPUs viele Verarbeitungs-Cores, die mit niedrigen Geschwindigkeiten betrieben werden. Wird eine Aufgabe gestellt, teilt eine GPU sie in Tausende kleinerer Teilaufgaben auf und verarbeitet sie nicht nacheinander, sondern gleichzeitig.
Bei der Grafikdarstellung führen die GPUs komplexe mathematische und geometrische Berechnungen durch, um realistische visuelle Effekte und Bilder zu erzeugen. Für ein optimales visuelles Erscheinungsbild müssen die Anweisungen zum Zeichnen und Neuzeichnen von Bildern Hunderte Male pro Sekunde gleichzeitig ausgeführt werden.
Außerdem führen GPUs die Pixelverarbeitung durch. Dies ist ein komplexer Prozess, der enorme Mengen an Verarbeitungsleistung erfordert, um mehrere Ebenen zu rendern und die aufwendigen Texturen zu erstellen, die für realistische Grafiken erforderlich sind.
Dank dieser hohen Verarbeitungsleistung eignen sich GPUs für maschinelles Lernen, KI und andere Aufgaben, die Hunderte oder Tausende von komplexen Berechnungen erfordern. Mit High Performance Computing-Clustern können Teams ihre Rechenkapazität erhöhen, indem sie mehrere GPUs pro Knoten hinzufügen, die Aufgaben in Tausende kleinerer Teilaufgaben aufteilen und diese alle gleichzeitig verarbeiten.
CPU versus GPU für maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die mithilfe von Algorithmen und historischen Daten Muster erkennt und Ergebnisse ohne oder mit nur wenigen menschlichem Eingriffen vorhersagt. Zur Verbesserung der Algorithmusgenauigkeit ist maschinelles Lernen auf den Input großer kontinuierlicher Datensätze angewiesen.
Zwar gelten CPUs als nicht so effizient für datenintensive maschinelle Lernprozesse, aber sie sind dennoch eine kostengünstige Alternative, wenn sich der Einsatz einer GPU nicht anbietet.
Zu solchen Anwendungsfällen gehören Algorithmen für maschinelles Lernen, wie z. B. Zeitreihendaten, die keine parallele Datenverarbeitung erfordern, sowie Empfehlungssysteme für das Training, die viel Speicher für die Einbettung von Schichten benötigen. Bestimmte Algorithmen sind auch für die Verwendung von CPUs anstelle von GPUs optimiert.
Je mehr Daten verfügbar sind, desto besser und schneller kann ein maschineller Lernalgorithmus lernen. Die Technologie der GPUs hat sich über die Verarbeitung von Hochleistungsgrafiken hinaus zu Anwendungsfällen entwickelt, die eine Hochgeschwindigkeitsdatenverarbeitung und massenhaft parallele Berechnungen erfordern. GPUs bieten daher die parallele Verarbeitung, die zur Unterstützung der komplexen mehrstufigen Prozesse beim maschinellen Lernen erforderlich ist.
CPU versus GPU für neuronale Netzwerke
Neuronale Netzwerke lernen aus umfangreichen Datenmengen und versuchen, das Verhalten des menschlichen Gehirns zu simulieren. Während der Trainingsphase durchsucht ein neuronales Netzwerk Daten nach Input und vergleicht sie mit Standarddaten, damit es Vorhersagen abgeben kann.
Da neuronale Netzwerke in erster Linie mit großen Datensätzen arbeiten, kann sich die Trainingszeit mit dem Umfang des Datensatzes erhöhen. Kleinere neuronale Netzwerke können zwar mit CPUs trainiert werden, aber die CPUs werden bei der Verarbeitung dieser großen Datenmengen immer ineffizienter. Die Trainingszeit wird also immer länger, je mehr Schichten und Parameter hinzugefügt werden.
Neuronale Netzwerke bilden die Grundlage für Deep Learning (ein neuronales Netzwerk mit drei oder mehr Schichten) und sind so konzipiert, dass sie parallel ausgeführt werden. Jede Aufgabe wird dabei unabhängig von der anderen ausgeführt. Deshalb eignen sich GPUs besser für die Verarbeitung riesiger Datensätze und komplexer mathematischer Daten, die für das Training neuronaler Netzwerke verwendet werden.
CPU versus GPU für Deep Learning
Ein Deep-Learning-Modell ist ein neuronales Netzwerk mit mindestens drei Schichten. Deep-Learning-Modelle verfügen über äußerst flexible Architekturen, mit denen sie direkt anhand von Rohdaten lernen können. Das Training von Deep-Learning-Netzwerken mit großen Datensätzen kann ihre Vorhersagegenauigkeit erhöhen.
CPUs sind beim Deep Learning weniger effizient als GPUs, da sie Aufgaben der Reihe nach abarbeiten. Je mehr Datenpunkte für Eingaben und Prognosen verwendet werden, desto schwieriger wird es für eine CPU, alle damit verbundenen Aufgaben zu bewältigen.
Deep Learning erfordert ein hohes Maß an Geschwindigkeit und Performance. Modelle lernen schneller, wenn alle Operationen zeitgleich verarbeitet werden. Da sie über Tausende von Cores verfügen, sind GPUs für das Training von Deep-Learning-Modellen optimiert und können mehrere parallele Aufgaben bis zu dreimal schneller verarbeiten als eine CPU.
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