CPU vs. GPU: Wie sie funktionieren und wann man sie einsetzt

Unterschiede zwischen CPUs und GPUs

Gehen wir nun auf die spezifischen Unterschiede zwischen CPUs und GPUs ein. Eine der wichtigsten Fragen, die wir besprochen haben, war die nach dem Verhältnis von seriellen und parallelen Berechnungen, aber es gibt noch weitere wichtige Fragen.

Architektur und Design

CPUs werden mit weniger, leistungsfähigeren Kernen gebaut, die für Single-Thread- und sequenzielle Verarbeitung optimiert sind. Diese Kerne verfügen über fortschrittliche Steuereinheiten, größere Caches (L1, L2 und manchmal L3) und Unterstützung für anspruchsvolle Befehlssätze wie x86-64 oder ARM.

Im Gegensatz dazu verfügen GPUs über eine riesige Anzahl kleinerer Kerne, die für die Bearbeitung paralleler Aufgaben ausgelegt sind. Diese Kerne arbeiten nach dem SIMD-Modell (Single Instruction, Multiple Data), bei dem dieselbe Operation auf mehrere Datenpunkte gleichzeitig angewendet wird.

Ein Vergleich zwischen der GPU- und der CPU-Architektur. Bild Quelle.

Leistung und Effizienz

Wie du dir vorstellen kannst, wirken sich die Unterschiede in der Architektur direkt auf die Leistung aus.

Mit ihren hohen Taktraten und der fortschrittlichen Befehlsverarbeitung eignen sich CPUs hervorragend für Aufgaben mit geringer Latenz, die hohe Präzision und logische Operationen erfordern. Beispiele dafür sind die Verwaltung des Betriebssystems, Datenbankabfragen und die Ausführung von Anwendungs-Threads. CPUs sind außerdem vielseitiger und können dank ihrer Befehlsdekodierung und Verzweigungsvorhersage effizient zwischen verschiedenen Arbeitslasten wechseln.

Wie bereits erwähnt, sind GPUs besonders gut für Aufgaben geeignet, bei denen es auf Parallelität ankommt. Ihre Fähigkeit, mehrere Datenströme gleichzeitig zu verarbeiten, macht sie unverzichtbar für Operationen mit hohem Durchsatz, wie z. B. Videocodierung, wissenschaftliche Simulationen und das Training neuronaler Netze. Beim Deep Learning beschleunigen GPUs zum Beispiel Matrixmultiplikationen und Backpropagation und verkürzen so die Trainingszeiten im Vergleich zu CPUs drastisch.

Der Kompromiss liegt in der Art der Arbeitsbelastung: CPUs übertreffen GPUs bei sequenziellen Aufgaben, während GPUs bei datenintensiven, parallelen Aufgaben dominieren.

Stromverbrauch

GPUs verbrauchen in der Regel mehr Strom, weil sie eine hohe Anzahl von Kernen haben und eine intensive parallele Verarbeitung benötigen, während CPUs tendenziell einen geringeren Strombedarf haben. 

Ein High-End-Grafikprozessor kann unter Last mehrere hundert Watt verbrauchen, insbesondere bei intensiven Operationen wie dem Training von Machine-Learning-Modellen oder dem Rendern von 4K-Grafiken. Darüber hinaus erhöhen die hohen Anforderungen an die Speicherbandbreite den Stromverbrauch weiter.

CPU-Funktionen wie dynamische Spannungs- und Frequenzskalierung (DVFS), stromsparende Zustände (C-States) und effiziente Kühlungsmechanismen ermöglichen es den CPUs, Leistung und Stromverbrauch effektiv in Einklang zu bringen. Dadurch eignen sich CPUs besser für Geräte, die eine längere Akkulaufzeit oder eine geringere Wärmeabgabe benötigen, wie z. B. Laptops und mobile Geräte.

Kosten und Verfügbarkeit

CPUs sind in Consumer-Geräten weit verbreitet und in der Regel günstiger. Ihr breiter Nutzen und ihre Marktsättigung machen sie für die Verbraucher relativ preiswert. Einsteiger-CPUs können unter 100 Dollar kosten, während Hochleistungsmodelle für Server oder Workstations in die Tausende gehen können. 

GPUs, insbesondere Hochleistungsmodelle, sind teurer und werden häufig in Workstations, Spielesystemen und Hochleistungscomputern eingesetzt. Consumer-GPUs für Spiele können zwischen 200 und 1.000 Dollar kosten, während spezialisierte GPUs für Rechenzentren oder wissenschaftliche Forschung, wie die A100 von NVIDIA oder die Instinct-Serie von AMD, Zehntausende von Dollar kosten können.

In der folgenden Tabelle findest du einen detaillierten Vergleich zwischen CPUs und GPUs, der es dir erleichtert, die Unterschiede auf einen Blick zu erkennen:

CPU Anwendungsfälle

Gehen wir kurz auf einige spezifischere Anwendungsfälle für CPUs ein:

• Allzweck-Computer: CPUs eignen sich perfekt für alltägliche Aufgaben, wie das Surfen im Internet, die Nutzung von Produktivitätsanwendungen und die Verwendung deines Computers für den täglichen Gebrauch. Der Großteil der Arbeitslast deines Computers entfällt auf die CPU.
• Single-Thread-Anwendungen: Aufgaben, die eine Single-Thread-Verarbeitung erfordern, wie z. B. spezielle Finanzberechnungen, sind besser für CPUs geeignet. Andere Single-Thread-Anwendungen sind Textverarbeitungsprogramme, Browser und Musikanwendungen.
• Verwaltung des Betriebssystems: CPUs wickeln wichtige Systemprozesse ab und verwalten Eingaben, Ausgaben und Hintergrundaufgaben, damit das System reibungslos funktioniert.

GPU Anwendungsfälle

Gehen wir kurz auf einige GPU-spezifische Anwendungsfälle ein:

• Grafik- und Videoverarbeitung: Grafikprozessoren (GPUs) wurden entwickelt, um qualitativ hochwertige Grafiken zu erstellen, was sie für Spiele, Videobearbeitung und grafikintensive Anwendungen unverzichtbar macht. Das ist möglich, weil sie parallel arbeiten können, wie ich in diesem Artikel bereits erwähnt habe. Viele grafikintensive Spiele erfordern einen ziemlich starken Grafikprozessor, um ohne Verzögerungen oder Probleme zu spielen.
• Maschinelles Lernen und KI: Grafikprozessoren werden häufig zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen und zur schnellen Verarbeitung großer Datensätze eingesetzt, um die hohen Anforderungen von KI-Algorithmen zu erfüllen. Aufgrund des Umfangs der Berechnungen sind sie vor allem für Projekte notwendig, die neuronale Netze verwenden. Da viele Berechnungen parallel durchgeführt werden können, sind GPUs ein wichtigerBestandteil des komplexen maschinellen Lernens.
• Datenwissenschaft und wissenschaftliches Rechnen: GPUs können große Berechnungen und Matrixoperationen in der Datenwissenschaft beschleunigen, was sie für datenintensive Analysen und Simulationen wertvoll macht. Die Berechnung von Dingen wie Tensoren, Bildanalyse und Faltungsschichten erfordert enorme Rechenleistung. Polars bietet zum Beispiel eine GPU-Engine zur Beschleunigung von Abfragen.

Die Zukunft von CPUs und GPUs

Sowohl CPUs als auch GPUs werden immer leistungsfähiger und komplexer! Ihre Zukunft zeigt einen Anstieg der Rechenleistung und eine weit verbreitete Nutzung.

CPUs, die sich an mehr Kerne anpassen

Die CPUs haben immer mehr Kerne, um den modernen Multitasking-Anforderungen gerecht zu werden. Das verbessert ihre Fähigkeit zum seriellen Rechnen und bietet durch Multithreading auch einige Möglichkeiten zum parallelen Rechnen.

Einige Trends in der CPU-Entwicklung sind:

• Erhöhte Kernzahlen: Consumer-CPUs haben heute oft 8-16 Kerne, während Server-Prozessoren 64 oder mehr Kerne haben können. Dies ermöglicht verbesserte parallele Rechenfähigkeiten durch Technologien wie simultanes Multithreading (SMT) und Hyperthreading.
• Heterogene Architekturen: Moderne CPUs wie Intels Alder Lake-Serie oder ARMs big.LITTLE-Design kombinieren leistungsstarke Kerne mit energieeffizienten Kernen, um sowohl den Stromverbrauch als auch die Aufgabenleistung zu optimieren.
• Integration mit spezialisierten Einheiten: CPUs integrieren zunehmend Beschleuniger, wie z. B. KI-Inferenzmaschinen oder Grafikprozessoren, direkt auf dem Chip, um die Leistung bei bestimmten Arbeitslasten zu erhöhen.

GPU-Entwicklung für Allzweck-Computing

GPUs entwickeln sich weiter, um Allzweckaufgaben zu bewältigen, was sie für datenintensive Operationen immer vielseitiger macht. Hersteller wie NVIDIA und AMD investieren in hardwareunabhängige Software-Ökosysteme (z. B. CUDA, ROCm), um die Einsatzmöglichkeiten von Grafikprozessoren über die Grafik hinaus zu erweitern.

Viele Pakete für maschinelles Lernen sind jetzt in der Lage, GPUs zu nutzen. Frameworks wie TensorFlow und PyTorchunterstützen jetzt nativdie GPU-Beschleunigung, was die Berechnungszeiten drastisch reduziert.

Spezialisierte Verarbeitungseinheiten

Die Zukunft der Datenverarbeitung ist nicht nur auf CPUs und GPUs beschränkt. Der Aufstieg spezialisierter Prozessoren wie TPUs (Tensor Processing Units) und NPUs (Neural Processing Units) spiegelt die wachsende Nachfrage nach aufgabenspezifischer Hardware wider:

• Tensor Processing Units (TPUs): Die von Google entwickelten TPUs sind speziell für die Beschleunigung von Berechnungen in neuronalen Netzwerken konzipiert. Anders als GPUs konzentrieren sich TPUs auf matrixlastige Operationen und sind für große KI-Aufgaben optimiert. Wenn du weitere Fragen hast, lies den Artikel über TPUs vs. GPUs.
• Neural Processing Units (NPUs): NPUs werden in mobilen Geräten und Edge Computing eingesetzt, um KI-bezogene Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und natürliches Sprachverständnis zu bewältigen und dabei nur wenig Strom zu verbrauchen.
• Fortschritte bei FPGAs und ASICs: Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) und anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs) gewinnen ebenfalls an Bedeutung, da sie für bestimmte Anwendungen wie Kryptowährungs-Mining, Netzwerk-Paketverarbeitung und Echtzeit-Analysen angepasst werden können.

Fazit

CPUs und GPUs bringen jeweils einzigartige Stärken für das Rechnen mit: CPUs zeichnen sich durch allgemeine und präzise Aufgaben aus, während GPUs bei der parallelen Verarbeitung und bei datenintensiven Arbeitslasten glänzen. Das Verständnis dieser Unterschiede hilft Datenwissenschaftlern, Spielern und Fachleuten dabei, eine fundierte Hardware-Auswahl zu treffen. 

Wenn du wissen willst, wie GPUs Deep Learning-Modelle antreiben, schau dir Introduction to Deep Learning with PyTorch an. Für ein breiteres Verständnis der KI-Technologien und ihrer Anwendungen bietet der Lernpfad KI-Grundlagen einen umfassenden Überblick. Wenn du tiefer in die Mechanismen des maschinellen Lernens eintauchen möchtest, solltest du den Kurs Maschinelles Lernen verstehen lernen.