CPU vs. GPU: Como eles funcionam e quando usá-los

Diferenças entre CPUs e GPUs

Vamos agora examinar as diferenças específicas entre CPUs e GPUs. Uma das principais que discutimos foi a computação serial versus a paralela, mas há outras importantes.

Arquitetura e design

As CPUs são construídas com menos núcleos mais potentes, otimizados para processamento sequencial e de thread único. Esses núcleos apresentam unidades de controle avançadas, caches maiores (L1, L2 e, às vezes, L3) e suporte para conjuntos de instruções sofisticados, como x86-64 ou ARM.

Por outro lado, as GPUs têm uma enorme variedade de núcleos menores projetados para lidar com tarefas paralelas. Esses núcleos operam em um modelo SIMD (Single Instruction, Multiple Data), em que a mesma operação é aplicada em vários pontos de dados simultaneamente.

Uma comparação da arquitetura da GPU e da CPU. Imagem fonte.

Desempenho e eficiência

Como você pode imaginar, as diferenças na arquitetura influenciam diretamente o desempenho.

Com suas altas velocidades de clock e manuseio avançado de instruções, as CPUs são excelentes em tarefas de baixa latência que exigem alta precisão e operações lógicas. Os exemplos incluem gerenciamento do sistema operacional, consultas a bancos de dados e execução de threads de aplicativos. As CPUs também são mais versáteis e capazes de alternar com eficiência entre diversas cargas de trabalho devido aos seus recursos de decodificação de instruções e previsão de ramificação.

Conforme mencionado, as GPUs prosperam em tarefas em que o paralelismo é fundamental. Sua capacidade de processar vários fluxos de dados simultaneamente os torna indispensáveis para operações de alto rendimento, como codificação de vídeo, simulações científicas e treinamento de redes neurais. Por exemplo, na aprendizagem profunda, as GPUs aceleram as multiplicações de matrizes e a retropropagação, reduzindo drasticamente os tempos de treinamento em comparação com as CPUs.

A desvantagem está na natureza da carga de trabalho: As CPUs superam as GPUs em tarefas sequenciais, enquanto as GPUs dominam em tarefas paralelas com muitos dados.

Consumo de energia

As GPUs geralmente consomem mais energia devido à alta contagem de núcleos e às demandas intensivas de processamento paralelo, enquanto as CPUs tendem a ter requisitos de energia mais baixos. 

Uma GPU de ponta pode consumir várias centenas de watts sob carga, principalmente durante operações intensivas, como treinamento de modelos de aprendizado de máquina ou renderização de gráficos em 4K. Além disso, seus altos requisitos de largura de banda de memória aumentam ainda mais o consumo de energia.

Os recursos da CPU, como o dimensionamento dinâmico de tensão e frequência (DVFS), os estados de baixo consumo de energia (estados C) e os mecanismos de resfriamento eficientes permitem que as CPUs equilibrem efetivamente o desempenho com o consumo de energia. Isso torna as CPUs mais adequadas para dispositivos que exigem maior duração da bateria ou menor saída térmica, como laptops e dispositivos móveis.

Custo e disponibilidade

As CPUs estão amplamente disponíveis em dispositivos de consumo e geralmente são mais econômicas. Sua ampla utilidade e saturação de mercado os tornam relativamente baratos para os consumidores. As CPUs de nível básico podem custar menos de US$ 100, enquanto os modelos de alto desempenho para servidores ou estações de trabalho podem chegar à casa dos milhares. 

As GPUs, especialmente os modelos de alto desempenho, são mais caras e comumente encontradas em estações de trabalho, sistemas de jogos e ambientes de computação de alto desempenho. As GPUs de nível de consumidor para jogos podem variar de US$ 200 a US$ 1.000, enquanto as GPUs especializadas para data centers ou pesquisa científica, como a A100 da NVIDIA ou a série Instinct da AMD, podem custar dezenas de milhares de dólares.

A tabela a seguir oferece uma comparação detalhada entre CPUs e GPUs, facilitando a visualização das diferenças em um relance:

Casos de uso da CPU

Vamos discutir brevemente alguns casos de uso mais específicos para CPUs:

• Computação de uso geral: As CPUs são perfeitas para tarefas diárias, como navegar na Internet, usar aplicativos de produtividade e usar o computador para uso diário. A maior parte da carga de trabalho do seu computador é baseada na CPU.
• Aplicativos de thread único: As tarefas que exigem processamento de thread único, como cálculos financeiros específicos, são mais adequadas para CPUs. Outros aplicativos de thread único são processadores de texto, navegadores e aplicativos de música.
• Gerenciamento do sistema operacional: As CPUs lidam com processos essenciais do sistema, gerenciando entradas, saídas e tarefas em segundo plano que mantêm o sistema funcionando sem problemas.

Casos de uso de GPU

Vamos analisar brevemente alguns casos de uso específicos de GPU:

• Processamento de gráficos e vídeo: As GPUs são projetadas para renderizar gráficos de alta qualidade, o que as torna indispensáveis em jogos, edição de vídeo e aplicativos com uso intensivo de gráficos. Isso é possível devido à sua capacidade de processamento paralelo, como mencionei ao longo do artigo. Muitos jogos com gráficos intensivos exigem uma GPU razoavelmente forte para que você possa jogar sem atrasos ou problemas.
• Aprendizado de máquina e IA: As GPUs são frequentemente usadas para treinar modelos de aprendizado de máquina e processar rapidamente grandes conjuntos de dados, atendendo às necessidades de alto desempenho dos algoritmos de IA. Devido ao volume de cálculos, eles são especialmente necessários para projetos que utilizam redes neurais. Como muitos cálculos podem ser feitos em paralelo, as GPUs são um componente essencial do aprendizado de máquina complexo.
• Ciência de dados e computação científica: As GPUs podem acelerar os cálculos em grande escala e as operações de matriz na ciência de dados, o que as torna valiosas para análises e simulações com uso intensivo de dados. O cálculo de coisas como tensores, análise de imagens e camadas convolucionais exige uma computação maciça. Por exemplo, o Polars oferece um mecanismo de GPU para aceleração de consultas.

O futuro das CPUs e GPUs

Tanto as CPUs quanto as GPUs continuam a crescer em potência e complexidade! Seus futuros mostram um aumento na capacidade computacional e no uso generalizado.

CPUs se adaptando a mais núcleos

As CPUs estão aumentando o número de núcleos para atender às demandas modernas de multitarefa. Isso melhora a capacidade de computação serial e oferece computação paralela por meio de multithreading.

Algumas tendências no desenvolvimento da CPU incluem:

• Aumento da contagem de núcleos: Atualmente, as CPUs de nível de consumidor geralmente apresentam de 8 a 16 núcleos, enquanto os processadores de nível de servidor podem incluir 64 ou mais núcleos. Isso permite recursos aprimorados de computação paralela por meio de tecnologias como SMT (simultaneous multithreading) e hyper-threading.
• Arquiteturas heterogêneas: As CPUs modernas, como a série Alder Lake da Intel ou o design big.LITTLE da ARM, combinam núcleos de alto desempenho com núcleos eficientes em termos de energia para otimizar o consumo de energia e o desempenho das tarefas.
• Integração com unidades especializadas: As CPUs estão cada vez mais integrando aceleradores, como mecanismos de inferência de IA ou unidades de processamento gráfico, diretamente no chip para melhorar o desempenho em cargas de trabalho específicas.

Desenvolvimento de GPU para computação de uso geral

As GPUs estão evoluindo para lidar com tarefas de uso geral, tornando-as cada vez mais versáteis para operações com muitos dados. Fabricantes como a NVIDIA e a AMD estão investindo em ecossistemas de software independentes de hardware (por exemplo, CUDA, ROCm) para expandir a aplicabilidade das GPUs para além dos gráficos.

Muitos pacotes de aprendizado de máquina agora são capazes de usar GPUs. Estruturas como TensorFlow e PyTorch agorasuportam nativamentea aceleração de GPU, reduzindo drasticamente os tempos de computação.

Unidades de processamento especializadas

O futuro do processamento não se limita apenas a CPUs e GPUs. O aumento de processadores especializados, como TPUs (Tensor Processing Units) e NPUs (Neural Processing Units), reflete uma demanda crescente por hardware específico para tarefas:

• Unidades de processamento de tensor (TPUs): Desenvolvidas pelo Google, as TPUs são projetadas especificamente para acelerar os cálculos de redes neurais. Ao contrário das GPUs, as TPUs se concentram em operações de matriz pesada e são otimizadas para tarefas de IA em grande escala. Se você tiver mais dúvidas, leia o artigo sobre TPUs vs. TPUs. GPUs.
• Unidades de processamento neural (NPUs): Encontradas em dispositivos móveis e computação de borda, as NPUs são criadas para lidar com tarefas relacionadas à IA, como reconhecimento de imagem, processamento de fala e compreensão de linguagem natural, tudo isso consumindo o mínimo de energia.
• Avanços em FPGA e ASIC: Os FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays) e os ASICs (Application-Specific Integrated Circuits) também estão ganhando força por sua capacidade de serem personalizados para aplicações específicas, como mineração de criptomoedas, processamento de pacotes de rede e análise em tempo real.

Conclusão

Cada uma das CPUs e GPUs traz pontos fortes exclusivos para a computação: As CPUs são excelentes em tarefas precisas e de uso geral, enquanto as GPUs se destacam no processamento paralelo e em cargas de trabalho com muitos dados. Compreender essas diferenças ajuda os cientistas de dados, os jogadores e os profissionais a fazer escolhas informadas de hardware. 

Se você estiver interessado em explorar como as GPUs potencializam os modelos de aprendizagem profunda, confira Introdução à aprendizagem profunda com PyTorch. Para uma compreensão mais ampla das tecnologias de IA e suas aplicações, o curso AI Fundamentals oferece uma visão geral abrangente. Para se aprofundar na mecânica por trás do aprendizado de máquina, explore o curso Entendendo o aprendizado de máquina.