GPUとCPUの間で混乱していますか？ その後、適切な場所に来ます。
中央処理ユニットは、多くの異なるタスクを順番に処理できる汎用のレイテンシ最適化プロセッサです。 グラフィックス処理ユニットは、ハイエンドの並列計算のためのスループット最適化された特化したプロセッサです。
しかし、彼らはより複雑です。 GPUまたはCPUをアップグレードするかどうかを決定することはより困難です。 Medcpuは、あなたがその決定を下すのを助けることができます。 探検しよう！
CPUとGPUの概要
CPUとGPUとは何ですか？
中央処理装置(CPU)は何百万ものトランジスタで構成されています。 これは、処理のために複数のコアに分割することができ、多くの場合、コンピュータの脳と呼ばれています。 CPUは、現代のコンピューティングシステムの不可欠な構成要素です。
コンピュータとオペレーティングシステムに必要なすべてのコマンドとプロセスを実行します。 それはあなたがインターネットサーフィンやスプレッドシートを作成しているかどうか、プログラムが実行される速度を決定する上でも重要です。
GPUとは何ですか？
グラフィックス処理ユニット(GPU)は、より特殊化された多くの小さなコアで構成されています。 処理タスクを分割して多くのコアで処理できる場合、コアは連携して巨大なパフォーマンスを提供します。
CPUとGPUの違い
GpuとCpuの両方が多くの共通点を共有しています。 どちらも重要なコンピューティングエンジンです。 どちらもシリコンをベースとしたマイクロプロセッサである。 両方ともデータを処理できます。 しかし、CpuとGpuはアーキテクチャが異なり、異なる目的のために設計されています。
CPUは、高いレイテンシやコアごとのパフォーマンスを必要とするワークロードを含む、さまざまなワークロードを処理できます。 CPUは強力な実行エンジンです。 これは、物事を迅速に成し遂げるために、特定のタスクに小さなコアに焦点を当てています。 データベースの実行やシリアルコンピューティングなどのジョブを処理するために独自に装備されています。
最初のGpuは、特定の3Dレンダリングタスクを高速化するように設計されたAsicでした。 これらの固定機能エンジンは、時間の経過とともによりプログラム可能になり、より柔軟になりました。
今日のトップゲームのグラフィックとよりリアルなビジュアルは、まだ彼らの主な機能です。 しかし、Gpuは、より広い範囲のアプリケーションを処理できるより汎用の並列プロセッサに進化してきました。
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Gpuの場合、多くのアプリの最初のコンピュータグラフィックス
コンピュータグラフィックスは、多くのキラーアプリの一つに過ぎませんでした。 それはまた、Gpuの背後にある大規模なR&Dエンジンを前進させたものです。 これにより、Gpuは、より具体的な機能を備えた他のニッチ市場のチップよりも優れています。
CUDAは、このすべての電力を利用可能にするもう一つの要因です。 並列コンピューティングプラットフォームは2007年に最初にリリースされた。 これは、コーダーは、単に自分のコードにコマンドを挿入することにより、汎用処理のためのGpuの計算能力を利用することができます。
これにより、Gpuは新しい分野で繁栄することができました。 KubernetesやDockersなど、ますます多くの標準がサポートされているため、安価なデスクトップGPUでアプリケーションをテストできます。 その後、より高速で複雑なサーバー Gpuにスケールアップすることができます。
Cpuとムーアの法則の終わり
NVIDIAは、ムーアの法則の終わりを助けるために1999年にGpuを発明しました。
ムーアの法則では、集積回路に収まるトランジスタの数は年間約二倍になると述べています。 これは、過去数十年にわたって計算能力の急速な上昇につながっています。 しかし、この法律は厳しい物理的限界に達しています。
Gpuを使用すると、グラフィックスやスーパーコンピューティングなどのアプリケーションを高速化できます。 これは、複数のプロセッサ間でタスクを分割することで可能です。
John Hennessey,David Patterson,And The authors of Computer Architectureによると、コンピュータアーキテクチャの著者は次のように述べています。: 定量的なアプローチ、マイクロプロセッサについての精液の教科書、そのようなアクセラレータは、半導体の将来の発展に不可欠です。
PCゲームにとってより重要なことは何ですか：CPUまたはGPU？
GPUはPCゲームの最も重要な要素と広くみなされています。 GPUは、表示される画像、シーン、アニメーション、およびその他のグラフィックスをレンダーします。 GPUは、今日のようなテンポの速いゲームをレンダリングするために必要です。 これらのゲームはまた、新しいCpuによって提供される多くのコアとスレッドを利用します。
GPUとCPUの両方がその点で重要です。 要求の厳しいゲームには、強力なGPUとスマートなCPUの両方が必要です。 しかし、PCゲームのためのこれらのコンポーネントの重要性は、それらの使用とそれらが使用されているゲームに依存します。
GPUのタスクは、非プレイヤーキャラクター（NPC）のAI機能など、Cpuが実行しなければならないタスクではうまく機能しません。 しかし、GPUがより良いことができる多くのタスクがあります。
一部のゲームは、それらを使用するため、他のゲームよりも多くのコアで応答性が高くなります。 いくつかのゲームは、一つのコアでより良い実行することができますが、彼らは唯一のコアを使用す より高速なCPUは、ゲームがよりスムーズに実行されます。 それは適切に実行するのに十分な電力を持っていないだろうし、それはラグになります。
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GPUをアップグレードするときに考慮すべきこと
GPUをアップグレードすることを考えている場合は、以下の点に注意してください。
モニタ解像度：今日のグラフィックスカードは、1080pの解像度の最小要件を満たしています。 WQHD、QHD、UHD、および4Kを含む1440ピクセル以上の解像度を持つモニターを一致させるには、ハイエンドのグラフィックスカードが必要です。
リフレッシュレート：その可能性を最大化するには、より高いリフレッシュレート（144Hz以上）のカードが必要です。 60hzのリフレッシュレートを備えたモニターは、より強力で高価なグラフィックスカードを必要としません。
メモリ：重要なのはCPUだけではありません。 高解像度の1080pでの激しいゲームの場合、GPUは4Kでのメガゲームの場合は少なくとも4GBと8GBが必要です。
フォームファクタ：グラフィックスカードの仕様を確認してください。 GPUの高さ、長さ、および胴囲は重要な寸法です。 それはあなたのゲームシステムに適合する必要があります。
グラフィックカード:シングルスロット、デュアルスロット、フルハイトを含みます。 失望および不必要な費用を避けるためには、それを取付ける前にあなたの研究をしなさい。
AMD FreeSyncとNVIDIA GSync: これらの技術は、gpuとモニターの間でリフレッシュレートを同期して、テアリングを削減します。 新しいビデオカードを購入する前に、モニターがどの技術をサポートしているかを確認してください。VRサポート：Oculus RiftまたはHTC Vive VRプラットフォームを使用して、NVIDIA GTX1060/1070/1080またはAMD Radeon RX570/580のような最小限のミッドレンジカードが必要です。＜790＞＜4027＞CPUとGPUに関するよくある質問＜1510＞＜7292＞GPUはCPUとして使用できますか？
多くのタスクでGPUを使用してCPUを置き換えることはできますが、CPUとして機能することはできません。 中央処理装置は、CPUとも呼ばれます。 また、コンピュータの脳として知られているCPUは、すべての処理能力と計算が実行される場所です。
https://www.quora.com/What-are-the-differences-between-CPUs-and-GPUs
GPUがCPUよりも高速なのはなぜですか？
Gpuは帯域幅のためにCpuよりも高速になる可能性があります。 データセットが大きいため、CPUは多くのメモリを使用してモデルを訓練します。 専用のVRAMメモリは、スタンドアロンGPU用に利用可能です。 これにより、CPUのメモリを他の目的に使用することができます。
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https://medium.com/@shachishah.ce/do-we-really-need-gpu-for-deep-learning-47042c02efe2
GPUはグラフィックスカードですか？
GPU（またはビデオカード）はしばしば互換的に使用されますが、それらの間には微妙な違いがあります。 グラフィックスカードは、多くのマザーボードのように、GPUを含むアドインボードです。 Gpuには、離散型と統合型の2つのタイプがあります。
関連:
https://www.intel.in/content/www/in/en/products/docs/processors/what-is-a-gpu.html
結論
あなたはそれを持っています–CPUとGPUの比較。 GPUは、ゲームビルドの中で最も高価な部分になる可能性があります。 あなたはタイトな予算を持っている場合、それはあなたのCPUのためにいくつかのお金を節約する価値があ