GPU vs CPU Đâu Là Lựa Chọn Tốt Nhất Cho Tính Toán Hiệu Suất Cao (HPC)?
Giới Thiệu
Câu hỏi về GPU vs CPU là một thắc mắc phổ biến mà nhiều người yêu thích công nghệ đặt ra. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận chi tiết để giải đáp tất cả các thắc mắc của bạn. Các giải pháp tính toán mạnh mẽ đang ngày càng trở thành nền tảng của mọi ngành công nghiệp. Những bộ vi xử lý hiệu quả cao đang cách mạng hóa từng lĩnh vực và nền kinh tế, từ các ứng dụng Machine Learning, chuyển giọng nói thành văn bản, chơi game 3D sống động, phân tích dữ liệu lớn thời gian thực, cho đến mô phỏng hình ảnh động.
Không chỉ GPU (đơn vị xử lý đồ họa) và FPGA (mạch lập trình trường), CPU (bộ xử lý trung tâm) cũng bắt đầu đóng vai trò quan trọng trong hệ thống tính toán hiệu suất cao (HPC).
Tính Toán Hiệu Suất Cao (HPC) là một thuật ngữ bao trùm bao gồm các cụm máy chủ tính toán (gọi là các node), tài nguyên lưu trữ (bao gồm bộ nhớ có băng thông cao trên chip), và cơ sở hạ tầng mạng kết nối để hoạt động cùng nhau và mang lại hiệu suất tối ưu. HPC thường được hiểu lầm như là đồng nghĩa với siêu máy tính (Supercomputing), mặc dù siêu máy tính chỉ là một phần của HPC.
Thị trường HPC toàn cầu được dự đoán sẽ đạt 50 tỷ USD vào năm 2027. Các tổ chức có ít hơn 1.000 nhân viên sẽ chủ yếu thúc đẩy sự gia tăng này khi họ mở rộng cơ sở hạ tầng CNTT sang các giải pháp HPC dựa trên đám mây. Các giải pháp HPC giúp các tổ chức nâng cao năng suất và khả năng cạnh tranh trong những ngành công nghiệp khốc liệt.
Bạn có tò mò về vai trò của CPU và GPU trong các cụm HPC? Bạn có từng thắc mắc về tính khả thi của việc sử dụng GPU và CPU trong các ứng dụng HPC không? Nếu có, bài viết này dành cho bạn.
Vai Trò Của CPU Trong HPC Là Gì?
Được coi là “bộ não của máy tính”, CPU là bộ vi xử lý chính trong một máy tính. Nó là một cấu trúc bán dẫn nhỏ gồm các cổng logic và mạch điện tử để thực thi các lệnh và chương trình cần thiết để vận hành hệ thống máy tính.
Các mạch nội bộ của CPU hoạt động tương tự như bộ não của động vật, nhưng nó phụ thuộc vào các chương trình khác nhau để lấy, hiểu, và thực thi các lệnh được cung cấp. CPU thực hiện các thao tác logic, các chức năng I/O (nhập/xuất), các phép tính số học, v.v. Nó cũng phân phối các lệnh cho các hệ thống con và các thành phần liên quan.
Các CPU hiện đại đều là đa lõi, nghĩa là chúng bao gồm hai hoặc nhiều lõi xử lý (thuật ngữ lõi kép và lõi tám rất phổ biến trong quảng cáo của Intel). Bộ vi xử lý đa lõi giúp tăng hiệu suất, giảm tiêu thụ năng lượng, và xử lý dữ liệu/lệnh hiệu quả.
Ở trung tâm của mỗi máy tính đều có một CPU – cho dù đó là lõi đơn hay đa lõi. Các hệ thống HPC cũng phụ thuộc vào CPU để xử lý các hoạt động ban đầu và quản lý các chức năng cốt lõi như thực thi lệnh của hệ điều hành, lấy dữ liệu từ RAM và bộ nhớ đệm, kiểm soát luồng dữ liệu tới các bus, quản lý các tài nguyên kết nối, v.v.
Trong các ứng dụng HPC, CPU cung cấp độ chính xác cho các phép tính quy mô lớn và chỉ thị các thành phần khác (bao gồm GPU) thực hiện các tính toán phức tạp và yêu cầu tài nguyên cao.
Vai Trò Của GPU Trong HPC Là Gì?
GPU là một bộ vi xử lý chuyên dụng ban đầu được thiết kế để dựng hình ảnh độ phân giải cao và đồ họa game sống động. Hiện nay, cá nhân và doanh nghiệp đều sử dụng GPU để thực hiện các phép toán quy mô lớn, huấn luyện và triển khai các hệ thống AI/ML, và thực hiện phân tích dữ liệu quy mô lớn trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
GPU thường bao gồm hàng trăm hoặc thậm chí hàng ngàn lõi, mang lại khả năng xử lý song song chưa từng có. Khác với lõi CPU, cho phép xử lý nhiều tác vụ một cách tuần tự theo cơ chế chia sẻ, tất cả các lõi của GPU thực hiện cùng một lệnh toán học trên các tập dữ liệu khác nhau cùng lúc.
Điều này được gọi là kiến trúc Single Instruction, Multiple Data (SIMD). GPU được thiết kế để chịu được các khối lượng công việc đòi hỏi khắt khe liên quan đến việc thực thi lặp đi lặp lại các bộ lệnh phức tạp, khiến nó trở thành lựa chọn phù hợp cho các tác vụ như phân tích dữ liệu thời gian thực, xác thực blockchain, huấn luyện AI/ML, ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo, v.v.
Chỉ dựa vào CPU để xử lý các khối lượng công việc phức tạp như vậy thường dẫn đến tắc nghẽn và trì hoãn kết quả. Do đó, các doanh nghiệp đã bắt đầu yêu cầu thiết lập HPC có sự hỗ trợ của GPU cho các khối lượng công việc này.
Trong khi CPU có thể xử lý nhiều tác vụ cùng lúc, GPU chỉ thực hiện một tác vụ duy nhất với tất cả các lõi của nó, sau đó mới chuyển sang tác vụ khác. GPU chú trọng đến thông lượng cao và tiêu thụ ít bộ nhớ hơn so với CPU.
Thực hiện xử lý song song ở mức độ cao và thông lượng cao cho phép GPU thực hiện các phép tính nhanh và hiệu quả hơn nhiều so với CPU.
GPU vs CPU – Các Điểm Khác Biệt
Các hệ thống HPC sử dụng cả CPU và GPU để thực hiện các tính toán tiên tiến. Tuy nhiên, hai phần cứng này có kiến trúc vận hành khác nhau và phục vụ các mục đích khác nhau trong HPC. Một số điểm khác biệt giữa GPU và CPU là:
| Bộ xử lý trung tâm (CPU) | Bộ xử lý đồ họa (GPU) |
|---|---|
| CPU thực hiện xử lý tuần tự để xử lý các ứng dụng và hệ điều hành trong HPC. | GPU thực hiện xử lý song song để xử lý các khối lượng công việc bên ngoài lớn, như huấn luyện mô hình ML, khai thác dữ liệu, dựng đồ họa độ phân giải cao, v.v. |
| Tiêu thụ nhiều bộ nhớ hơn GPU vì phải thực hiện nhiều tác vụ, tất cả đều phải được tải vào bộ nhớ chính trước khi chuyển đến bộ xử lý. | Tiêu thụ ít bộ nhớ hơn CPU vì thực thi cùng một bộ lệnh lặp đi lặp lại trên các điểm dữ liệu khác nhau. |
| Các hệ thống HPC phụ thuộc vào CPU. Thường thì ít nhất hai CPU được sử dụng trong mỗi node HPC để xử lý tốt hơn. | Các hệ thống HPC có thể không bao gồm GPU, nhưng việc thêm GPU chắc chắn sẽ tăng tốc hiệu suất của cả hệ thống. |
| Tốc độ của CPU thấp hơn so với GPU vì CPU có ít lõi hơn. | GPU có hàng trăm hoặc hàng ngàn lõi xử lý dữ liệu đồng thời, vì vậy GPU nhanh hơn nhiều so với CPU. |
| Lõi CPU mạnh hơn và cung cấp độ chính xác cao hơn. | GPU có nhiều lõi hơn nhưng kém hiệu quả và cung cấp ít độ chính xác hơn so với lõi CPU. |
| Trong các cụm HPC, CPU thích hợp cho xử lý lệnh tuần tự. | GPU không phù hợp cho xử lý lệnh tuần tự và sẽ chậm hơn CPU đối với các thuật toán yêu cầu thực thi tuần tự. |
| CPU có bộ nhớ đệm cục bộ lớn, giúp xử lý nhiều bộ lệnh tuyến tính. | Bộ nhớ đệm của GPU nhỏ hơn, vì vậy GPU xử lý các loại lệnh tương tự nhanh hơn. |
| CPU là công nghệ đã trưởng thành và đang tiến tới giới hạn thu nhỏ kích thước nhưng vẫn mạnh mẽ hơn theo luật Moore. | Công nghệ GPU còn khá trẻ và các nhà sản xuất lớn đang không ngừng mở rộng số lượng lõi và khả năng kết nối, từ đó mở rộng quy mô HPC. |
| CPU ưu tiên độ trễ thấp. | GPU ưu tiên thông lượng cao. |
| CPU linh hoạt và có thể xử lý nhiều tác vụ chung như quản lý hệ điều hành, bảo mật mạng, I/O, quản lý bộ nhớ chính, v.v. | GPU kém linh hoạt và chủ yếu được sử dụng cho các phép toán phức tạp như phân tích dữ liệu thời gian thực, huấn luyện mô hình ML, dựng đồ họa, Raytracing, v.v. |
GPU vs CPU cho Tính Toán Hiệu Suất Cao
Cả GPU và CPU đều có vai trò đặc thù trong cụm HPC. CPU vẫn là bộ xử lý chính để vận hành hệ điều hành và các ứng dụng khác như tường lửa trong cụm HPC. Cũng giống như máy tính không thể chạy nếu thiếu CPU (bộ xử lý chính), cụm HPC cũng không thể hoạt động nếu thiếu CPU.
GPU là những bộ xử lý mạnh với nhiều lõi có khả năng xử lý dễ dàng các phép tính lớn và phức tạp. Được hỗ trợ bởi CPU và các bộ lệnh được viết tốt để điều phối cụm HPC, GPU hoạt động như những bộ tăng tốc phần cứng, gia tăng tốc độ các tác vụ yêu cầu tài nguyên cao, làm nền tảng cho phát triển AI/ML, NLP, ANN, v.v. Có thể thiết kế một cụm HPC không có GPU, nhưng cuối cùng nó sẽ không đáp ứng đủ yêu cầu đối với các tác vụ tính toán nặng.
Do đó, rõ ràng rằng CPU và GPU đều cần thiết để vận hành một hệ thống HPC. Chúng ta không thể chạy một hệ thống HPC mà không có CPU, và nếu thiếu GPU, hệ thống HPC sẽ không hoạt động hiệu quả!
Ưu Điểm và Nhược Điểm của CPU trong Cụm HPC
| Ưu Điểm | Nhược Điểm |
|---|---|
| CPU hoạt động độc lập trong cụm HPC. | Không phải là bộ xử lý chuyên biệt. |
| CPU cung cấp độ chính xác cao khi xử lý các phép toán số học dấu phẩy động. | Không thể thực hiện mượt mà các tác vụ yêu cầu dữ liệu lớn hoặc tính toán khổng lồ. |
| Hiệu suất CPU có thể được nâng cao bằng cách tăng số lượng lõi. | Tạo nhiệt do luôn hoạt động nếu không tắt. |
| Có thể thực hiện các phép toán logic và toán học với độ chính xác cao hơn. | |
| CPU linh hoạt và có thể thực hiện nhiều loại tác vụ. |
Ưu Điểm và Nhược Điểm của GPU trong Cụm HPC
| Ưu Điểm | Nhược Điểm |
|---|---|
| Với kiến trúc xử lý song song, GPU có thể xử lý các tác vụ đòi hỏi tài nguyên dễ dàng. | Lõi GPU yếu hơn lõi CPU và cung cấp ít độ chính xác trong tính toán dấu phẩy động. |
| Có thể tích hợp thêm GPU trong cụm HPC để tăng cường tiềm năng xử lý của HPC. | GPU đắt đỏ và yêu cầu tài nguyên mạng và lưu trữ tốn kém. |
| GPU tiêu thụ ít bộ nhớ hơn để xử lý cùng một lượng dữ liệu. | |
| GPU sử dụng tất cả các lõi để thực hiện một tác vụ duy nhất, hoàn thành tác vụ nhanh hơn CPU. |
Kết Luận
Rõ ràng rằng cả CPU và GPU đều cần thiết cho việc vận hành tối ưu của một hệ thống HPC và cả hai cần hoạt động cùng nhau để hỗ trợ hiệu suất tăng tốc cho mọi khối lượng công việc. Trong khi CPU chịu trách nhiệm quản lý lệnh hệ điều hành, phần cứng và xử lý I/O, GPU giúp thực hiện các tác vụ để hệ thống HPC mang lại các khối lượng công việc được thiết kế cho nó.
Có thêm nhiều GPU chắc chắn là một điều tuyệt vời để cung cấp sức mạnh phi thường cho khối lượng công việc HPC, nhưng GPU lại có giá rất cao và yêu cầu đầu tư vào cơ sở hạ tầng CNTT và nhân lực. Do đó, nên chọn các tài nguyên GPU trên đám mây.
ThueGPU.vn là nhà cung cấp dịch vụ GPU dưới dạng dịch vụ với hơn 3 năm kinh nghiệm. Chúng tôi cung cấp các GPU theo ý bạn với các khả năng đám mây như truy cập từ xa, mở rộng theo nhu cầu và tăng cường bảo mật, giúp bạn không cần phải lưu trữ các máy chủ tại chỗ. Tạo môi trường GPU đám mây hiệu suất cao với hỗ trợ khách hàng 24/7 và các gói giá cả linh hoạt. Hãy đặt lịch tư vấn miễn phí với chuyên gia của ThueGPU ngay hôm nay.
Hãy tiếp tục xem thêm các bài viết khác của chúng tôi tại ThueGPU.vn hoặc Fanpage. Nếu có nhu cầu Thuê máy chủ GPU, CLOUD GPU hãy liên hệ với chúng tôi.
CÔNG TY TNHH CÔNG NGHỆ EZ
- VP HCM: 211 Đường số 5, Lake View City, An Phú, Thủ Đức.
- Tel: 0877223579
- Email: [email protected]