Por qué las GPU son más potentes que las CPU [cerrado]
¿Cómo son las GPU más rápidas que las CPU? He leído artículos que hablan de cómo las GPU son mucho más rápidas en romper contraseñas que las CPU. Si ese es el caso, entonces ¿por qué no se pueden diseñar las CPU de la misma manera que las GPU para que tengan una velocidad uniforme?
2 answers
Las GPU están diseñadas con un objetivo en mente: procesar gráficos muy rápido. Dado que esta es la única preocupación que tienen, ha habido algunas optimizaciones especializadas que permiten que ciertos cálculos vayan mucho más rápido de lo que lo harían en un procesador tradicional.
En el caso del cracking de contraseñas (o el proyecto molecular dynamic "folding at home") lo que ha sucedido es que los programadores han encontrado formas de aprovechar estos procesos optimizados para hacer cosas como crunch contraseñas a un ritmo más rápido.
Su CPU estándar tiene que hacer muchos más tipos de cálculo y procesamiento diferentes que los procesadores gráficos, por lo que no se pueden optimizar de manera similar.
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2011-06-22 05:49:21
GPU obtener su velocidad por un costo. Un solo núcleo de GPU en realidad funciona mucho más lento que un solo núcleo de CPU. Por ejemplo, Fermi GTX 580 tiene un reloj central de 772MHz. No querrías tu CPU con un reloj de núcleo tan bajo hoy en día... Sin embargo, la GPU tiene varios núcleos (hasta 16) cada uno operando en un modo SIMD de 32 de ancho. Eso trae 500 operaciones realizadas en paralelo. Sin embargo, las CPU comunes tienen hasta 4 u 8 núcleos, y pueden operar en SIMD de 4 anchos, lo que da un paralelismo mucho menor.
Cierto tipo de algoritmos (procesamiento de gráficos, álgebra lineal, codificación de video, etc...) se puede paralelizar fácilmente en un número tan grande de núcleos. Romper contraseñas cae en esa categoría. Sin embargo, otros algoritmos son realmente difíciles de paralelizar. Hay una investigación en curso en esta área... Esos algoritmos funcionarían realmente mal si se ejecutaran en la GPU.
Las compañías de CPU ahora están tratando de acercarse al paralelismo de la GPU sin sacrificar la capacidad de ejecutar un solo subproceso programa. Pero la tarea no es fácil. El proyecto Larabee es un buen ejemplo de los problemas. Intel ha estado trabajando en él durante años, pero todavía no está disponible en el mercado.
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2011-06-25 16:22:23