Giải mã sức mạnh CPU và GPU: Đâu là sự lựa chọn hoàn hảo dành cho bạn?

2023/07/13 02:51

Là người quản lý CNTT, developer hoặc designer, bạn có thể nhận thức được tác động đáng kể của việc lựa chọn phần cứng đối với hiệu suất, hiệu quả và chi phí dự án của mình. Tuy nhiên, việc xác định nên sử dụng CPU hay GPU cho một công việc của bạn có thể là một quyết định khó khăn. Bạn phải cân nhắc cẩn thận những ưu điểm và nhược điểm của từng lựa chọn. Ngoài ra, việc hiểu những việc nào phù hợp để sử dụng CPU hoặc GPU là rất quan trọng. Trong bài viết sau, chúng ta sẽ khám phá lời giải đáp cho những câu hỏi này, và tìm hiểu sâu hơn về ưu/nhược điểm của từng lựa chọn.

CPU và GPU: Bộ đôi mạnh mẽ trong điện toán

CPU và GPU: Bộ đôi mạnh mẽ trong điện toán

Sự khác biệt giữa CPU và GPU là gì?

Bộ xử lý trung tâm (CPU) đóng vai trò là thành phần chính trong máy tính, chịu trách nhiệm thực hiện các hướng dẫn và phép tính. Chúng thường được trang bị một số lượng lõi nhất định (từ 2 đến 16), CPU có khả năng chạy đồng thời nhiều luồng. Mỗi lõi có tốc độ xung nhịp cao (thường từ 2 đến 4 GHz) và bộ nhớ đệm khá lớn (thường từ 2 đến 16 MB), cho phép xử lý nhanh các tác vụ tuần tự và phức tạp. CPU thường dùng cho các công việc sau:

  • Web server
  • Cơ sở dữ liệu
  • Mã hóa
  • Nén dữ liệu
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Bộ xử lý đồ họa (GPU) là một thành phần chuyên biệt trong máy tính, dành riêng cho việc xử lý đồ họa và các tác vụ song song. Không giống như CPU, GPU được trang bị số lượng lõi nhiều hơn, thường từ vài trăm đến vài nghìn (khoảng từ 256 đến 4096), cho phép chúng hoạt động cùng lúc hàng nghìn luồng. Mặc dù GPU có tốc độ xung nhịp thấp hơn (thường khoảng 0,5 đến 1,5 GHz) so với CPU, nhưng bù lại chúng xử lý hiệu quả các hoạt động song song và đơn giản hơn. Về bộ nhớ cache, GPU thường có dung lượng nhỏ hơn, từ 16 đến 64 KB. Các công việc phổ biến sử dụng GPU bao gồm:

  • Render thiết kế
  • Ứng dụng game
  • Chỉnh sửa video
  • Xử lý hình ảnh
  • Machine learning (học máy)
  • Khai thác tiền ảo.

Sự khác biệt chính giữa CPU và GPU nằm ở mục đích sử dụng của chúng. CPU được thiết kế cho điện toán đa năng, trong khi GPU được thiết kế riêng cho đồ họa và các tác vụ chuyên biệt. CPU vượt trội trong việc quản lý các hoạt động phân nhánh và logic phức tạp, trong khi GPU vượt trội trong việc xử lý các phép toán vectơ và số học đơn giản. CPU ưu tiên độ trễ thấp, tập trung vào việc giảm thiểu thời gian cần thiết để hoàn thành các tác vụ riêng lẻ. Mặt khác, GPU ưu tiên tối đa hóa số lượng tác vụ được hoàn thành trong một khung thời gian nhất định.

Ưu và nhược điểm của CPU

Sau khi thực hiện kiểm tra CPU khi xử lý các tác vụ tuần tự và phức tạp với tốc độ xung nhịp cao và bộ nhớ cache lớn, chúng ta phải thừa nhận rằng CPU cũng có những hạn chế có thể ảnh hưởng đến hiệu suất và hiệu quả của chúng trong xử lý những công việc cụ thể. Dưới đây là ưu và nhược điểm của CPU:

Ưu điểm của CPU:
  • Tính linh hoạt: CPU vượt trội trong việc xử lý một loạt các tác vụ liên quan đến logic và phân nhánh phức tạp. Mã hóa, nén dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên là ví dụ về những thứ mà CPU có thể thực hiện hiệu quả và chính xác.
  • Khả năng đa nhiệm: CPU có khả năng chạy đồng thời nhiều chương trình và quy trình mà không có chi phí phát sinh đáng kể. Điều này có nghĩa là CPU có thể xử lý hiệu quả các hoạt động như chạy máy chủ web, cơ sở dữ liệu và ứng dụng email khách hàng đồng thời mà không ảnh hưởng đến hiệu suất trên các ứng dụng này.
  • Nền tảng linh hoạt: CPU có khả năng thích ứng cao với các kiến trúc và nền tảng khác nhau. Chúng có thể hoạt động trơn tru trên nhiều hệ điều hành khác nhau như Windows, Linux hoặc Mac OS và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình như C++, Java hoặc Python. Tính linh hoạt này đảm bảo khả năng tương thích và dễ dàng tích hợp trong các môi trường điện toán đa dạng.
Tăng cường xử lý tác vụ với sức mạnh của CPU

Tăng cường xử lý tác vụ với sức mạnh của CPU

Nhược điểm của CPU:
  • Tắc nghẽn và tiêu thụ điện năng: CPU có thể gặp phải các vấn đề về tắc nghẽn và tiêu thụ điện năng khi xử lý các tập dữ liệu mở rộng hoặc các tác vụ song song. Việc xử lý hình ảnh có độ phân giải cao hoặc thực hiện phép nhân ma trận lớn có thể tốn thời gian xử lý đáng kể đối với CPU.
  • Khả năng mở rộng và tính linh hoạt hạn chế: CPU có những hạn chế về khả năng mở rộng và tính linh hoạt khi phải đối mặt với nhu cầu gia tăng hoặc yêu cầu phát triển. Xử lý lưu lượng truy cập web tăng đột biến hoặc đáp ứng các yêu cầu tính năng mới có thể cần phải nâng cấp phần cứng hoặc viết lại code.
  • Chi phí cao hơn và hiệu quả thấp hơn: Trong các tác vụ được xử lý song song, CPU có thể gây tốn kém và kém hiệu quả hơn so với GPU. Chẳng hạn, việc sử dụng CPU trong machine learning hoặc đào tiền ảo có thể tiêu tốn nhiều năng lượng và tài nguyên hơn so với GPU, dẫn đến hiệu quả thấp hơn.
Những trường hợp ưu tiên sử dụng CPU:
  • Web server: CPU vượt trội hơn trong việc xử lý hiệu quả đồng thời nhiều yêu cầu và phản hồi của khách hàng. Chúng có thể thực hiện mã hóa và nén theo thời gian thực để đảm bảo tính toàn vẹn và quyền riêng tư của dữ liệu.
  • Cơ sở dữ liệu: CPU rất phù hợp để lưu trữ và truy xuất nhanh chóng khối lượng lớn cấu trúc dữ liệu. Chúng có thể thực hiện các truy vấn và tính toán phức tạp, cho phép tạo ra những thông tin và phân tích có giá trị.
  • Mã hóa: CPU có khả năng mã hóa và giải mã dữ liệu bằng nhiều thuật toán và khóa khác nhau, bảo vệ thông tin nhạy cảm khỏi bị truy cập trái phép. Chúng cũng có thể thực hiện hashing và chữ ký điện tử, đảm bảo tính xác thực và tính toàn vẹn của dữ liệu.
Ưu và nhược điểm của GPU

Sau khi thực hiện kiểm tra GPU trong việc xử lý các hoạt động đơn giản và song song với tốc độ xung nhịp thấp và bộ nhớ đệm nhỏ, chúng ta có thể thấy GPU cũng có những hạn chế có thể ảnh hưởng đến hiệu suất và khả năng tương thích của chúng trong những công việc cụ thể. Dưới đây là ưu và nhược điểm của GPU:

Ưu điểm của GPU:
  • Tính linh hoạt: GPU có khả năng vượt trội trong việc xử lý nhiều tác vụ liên quan đến các phép toán vector và số học đơn giản. Render thiết kế, chơi game, chỉnh sửa video, xử lý hình ảnh, machine learning và đào tiền ảo là những hoạt động mà GPU có thể thực hiện hiệu quả.
  • Khả năng xử lý cao và độ trễ thấp: GPU có thông lượng (khả năng xử lý đa tác vụ) vượt trội và độ trễ thấp khi xử lý một lượng lớn dữ liệu hoặc các tác vụ song song. Những tác vụ như hiển thị video 4K hoặc DNN (mạng neuron sâu) có thể được hoàn thành nhanh chóng hơn trên GPU so với CPU.
  • Khả năng mở rộng cao: GPU cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt và dễ dàng theo nhu cầu công việc và tài nguyên sẵn có. Sử dụng nhiều GPU song song có thể nâng cao hiệu suất, trong khi sử dụng một GPU có thể giúp tiết kiệm năng lượng và giảm chi phí, mang lại sự linh hoạt để thích ứng với các yêu cầu khác nhau.
Nâng cao trải nghiệm đồ họa với sức mạnh của GPU

Nâng cao trải nghiệm đồ họa với sức mạnh của GPU

Nhược điểm của GPU:
  • Hạn chế về bộ nhớ và khả năng tương thích: GPU có thể gặp phải những thách thức khi xử lý các hoạt động phân nhánh và logic phức tạp. Các tác vụ như mã hóa, nén, trí tuệ nhân tạo hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể không được thực hiện hiệu quả trên GPU so với CPU do hạn chế về bộ nhớ và khả năng tương thích.
  • Chi phí và xử lý đa nhiệm phức tạp: Chạy đồng thời nhiều chương trình và quy trình trên GPU có thể gây tốn kém và phức tạp. Việc truyền tải dữ liệu thường xuyên giữa CPU và GPU, cũng như nhu cầu đồng bộ hóa luồng trên các GPU khác nhau, có thể ảnh hưởng đến hiệu suất và hiệu quả.
  • Khả năng thích ứng và tính di động hạn chế: GPU có thể có khả năng thích ứng và tính di động thấp hơn trong các kiến trúc và nền tảng khác nhau. Chúng có thể không tương thích với một số hệ điều hành nhất định như iOS hoặc Android và có thể không hỗ trợ một số ngôn ngữ lập trình như Ruby hoặc PHP, điều này làm hạn chế khả năng ứng dụng của chúng trong các môi trường cụ thể.
Những trường hợp ưu tiên sử dụng GPU:
  • Đồ họa: GPU đặc biệt phù hợp để hiển thị đồ họa sống động và chân thực trong các ứng dụng như phim ảnh, trò chơi và thực tế ảo. Chúng có khả năng vượt trội trong việc thực hiện các tác vụ như tracing, anti-aliasing, tạo bóng và các kỹ thuật khác giúp nâng cao chất lượng và hiệu ứng hình ảnh.
  • Chơi game: GPU là lựa chọn hàng đầu cho trải nghiệm chơi game mượt mà với nhiều thể loại khác nhau, bao gồm hành động, phiêu lưu, mô phỏng, v.v. Chúng hỗ trợ độ phân giải cao, tốc độ khung hình cao và dải động cao, nâng cao trải nghiệm chơi game.
  • Machine learning: GPU đóng một vai trò quan trọng trong việc đào tạo DNN cho các tác vụ machine learning, bao gồm nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tổng hợp giọng nói, v.v. Chúng giúp tăng tốc các quy trình như phép nhân ma trận, tích chập và hàm kích hoạt, tối ưu hóa quá trình học tập.
CPU hoặc GPU - Lựa chọn nào phù hợp với công việc của bạn?

Khi so sánh và đối chiếu giữa CPU và GPU, các yếu tố như chi phí, hiệu quả, khả năng mở rộng và độ tin cậy là cần thiết để xác định đâu là lựa chọn tối ưu cho công việc của bạn. Cả CPU và GPU đều sở hữu những điểm mạnh và điểm yếu riêng, phù hợp với các tác vụ khác nhau. Để đưa ra quyết định một cách sáng suốt, hãy xem xét các yếu tố có thể ảnh hưởng đến sự lựa chọn giữa CPU và GPU cho dự án của doanh nghiệp bạn.

1. Chi phí

Khi cân nhắc lựa chọn giữa CPU và GPU, chi phí là một yếu tố quan trọng bạn cần tính đến. Chi phí bao gồm nhiều khía cạnh khác nhau như giá mua ban đầu, chi phí bảo trì, chi phí tiêu thụ năng lượng và chi phí cơ hội.

  • Giá mua: CPU thường có mức giá thấp hơn so với GPU có mức hiệu suất tương đương. CPU cao cấp có thể có giá khoảng 500 USD, trong khi GPU cao cấp có thể lên tới 1500 USD.
  • Chi phí bảo trì: CPU thường có chi phí bảo trì thấp hơn so với GPU đối với một khối lượng công việc. CPU thường có tuổi thọ cao hơn, ít xuống cấp hoặc hỏng hóc trong khoảng 5 năm. Mặt khác, GPU có thể bị hao mòn đáng kể hoặc gặp sự cố trong khoảng 2 năm đầu.
  • Chi phí tiêu thụ năng lượng: Cùng một tác vụ, GPU thường tiêu thụ nhiều năng lượng hơn CPU. Ví dụ: GPU có thể tiêu thụ 300W điện cho các tác vụ machine learning, trong khi CPU chỉ tiêu thụ 100W cho cùng một tác vụ.
  • Chi phí cơ hội: GPU thường có chi phí cơ hội cao hơn so với CPU đối với các tác vụ có nhu cầu cao hoặc có giá trị cao. GPU có thể được sử dụng cho các hoạt động như đào tiền ảo hay nghiên cứu machine learning, những hoạt động này có thể tạo ra doanh thu và có tác động đáng kể. Mặt khác, CPU có thể được sử dụng cho các tác vụ như lưu trữ web hoặc quản lý cơ sở dữ liệu chủ yếu cung cấp dịch vụ hoặc hỗ trợ.

Hãy cân nhắc tất cả các yếu tố này khi đánh giá các tác động chi phí liên quan đến việc lựa chọn giữa CPU và GPU cho các nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp bạn.

2. Hiệu quả

Hiệu quả đóng một vai trò quan trọng trong quá trình ra quyết định lựa chọn giữa CPU và GPU. Một số yếu tố cần xem xét bao gồm hiệu suất trên mỗi watt, hiệu suất trên mỗi USD và hiệu suất trên một đơn vị thời gian.

  • Hiệu quả về điện năng: CPU và GPU có các mức hiệu suất khác nhau trên mỗi watt, tùy thuộc vào khối lượng công việc, kiến trúc và sự tối ưu hóa. Nói chung, GPU có hiệu suất trên mỗi watt cao hơn so với CPU đối với các tác vụ song song liên quan đến các phép toán vector và số học đơn giản. Ví dụ: GPU có thể cung cấp 10 teraflop (nghìn tỷ phép tính dấu chấm động mỗi giây) trong khi tiêu thụ 300W điện năng, trong khi CPU có thể đạt được 1 teraflop trong khi tiêu thụ 100W.
  • Hiệu quả về chi phí: Khi đánh giá hiệu suất trên chi phí, CPU thường vượt trội so với GPU đối với các tác vụ tuần tự yêu cầu logic phức tạp và phân nhánh. Ví dụ: CPU có giá 500 USD có thể xử lý 1 teraflop, trong khi GPU có giá 1500 USD có thể xử lý 10 teraflop.
  • Hiệu quả về thời gian: GPU thường vượt trội về hiệu suất trên mỗi đơn vị thời gian, đặc biệt đối với các tác vụ song song yêu cầu thông lượng cao và độ trễ thấp. Chẳng hạn, GPU có thể xử lý video 4K trong 10 phút, trong khi CPU có thể cần 30 phút để hoàn thành tác vụ tương tự.

Tóm lại, CPU và GPU đạt hiệu quả khác nhau đối với các công việc khác nhau. CPU có hiệu quả cao hơn đối với các tác vụ tuần tự và phức tạp với mức tiêu thụ điện năng thấp và hiệu suất trên chi phí cao hơn. Mặt khác, GPU hiệu quả hơn đối với các tác vụ đơn giản và song song, mang lại hiệu suất cao hơn trên mỗi watt và hiệu suất trên mỗi đơn vị thời gian.

Lựa chọn CPU hoặc GPU phù hợp với công việc của bạn

Lựa chọn CPU hoặc GPU phù hợp với công việc của bạn

3. Khả năng mở rộng

Khả năng mở rộng là một yếu tố quan trọng cần xem xét khi quyết định giữa CPU và GPU. Nó thể hiện khả năng đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng hoặc yêu cầu phát triển trong khi vẫn duy trì hiệu suất và chất lượng.

  • Khả năng mở rộng của CPU: CPU có những hạn chế về khả năng mở rộng, do ảnh hưởng bởi kiến trúc, nền tảng và khối lượng công việc. Khả năng mở rộng của CPU liên quan đến việc mở rộng quy mô bằng cách tăng số lượng lõi, tốc độ xung nhịp hoặc bộ nhớ cache. Tuy nhiên, việc mở rộng quy mô như vậy cũng có thể dẫn đến mức tiêu thụ điện năng, sinh nhiệt và chi phí cao hơn. CPU cũng có thể mở rộng quy mô bằng cách thêm nhiều CPU hoặc máy chủ. Tuy nhiên, cách làm này có thể tăng sự phức tạp, chi phí hoạt động và độ trễ.
  • Khả năng mở rộng của GPU: GPU có khả năng mở rộng cao, phụ thuộc vào kiến trúc, nền tảng và khối lượng công việc. Khả năng mở rộng GPU liên quan đến việc mở rộng quy mô bằng cách tăng số lượng lõi, tốc độ xung nhịp hoặc băng thông bộ nhớ. Tương tự như CPU, điều này có thể dẫn đến mức tiêu thụ điện năng, sinh nhiệt và chi phí cao hơn. GPU cũng có thể mở rộng quy mô bằng cách thêm nhiều GPU hoặc máy chủ. Tuy nhiên, nó có thể gây ra sự phức tạp, tăng chi phí hoạt động và độ trễ.

Nhìn chung, GPU có khả năng mở rộng vượt trội so với CPU cho các tác vụ song song, ưu tiên thông lượng cao và độ trễ thấp. GPU có thể đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng hoặc thay đổi một cách hiệu quả và linh động hơn. Chẳng hạn, bạn có thể sử dụng song song nhiều GPU để nâng cao hiệu suất, hoặc sử dụng một GPU để tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng và chi phí.

4. Độ tin cậy

Độ tin cậy là một yếu tố quan trọng cần xem xét khi so sánh CPU và GPU. Nó liên quan đến khả năng thực hiện các tác vụ một cách nhất quán và chính xác mà không có sai sót hoặc lỗi.

  • Độ tin cậy của CPU: CPU được biết đến với độ tin cậy cao. CPU có thể thực hiện các tác vụ một cách nhất quán và chính xác trong thời gian dài mà không gặp lỗi hoặc sai sót. Chúng thể hiện khả năng vượt trội trong việc xử lý các hoạt động phân nhánh và logic phức tạp trong khi vẫn duy trì độ chính xác. CPU cũng có cơ chế khôi phục lỗi nhanh chóng và hiệu quả.
  • Độ tin cậy của GPU: GPU có độ tin cậy tương đối thấp hơn CPU. GPU có sự không nhất quán và không chính xác theo thời gian, có khả năng dẫn đến lỗi hoặc sai sót. Ngoài ra, các hạn chế về bộ nhớ và khả năng tương thích có thể góp phần gây ra sự cố. Khắc phục lỗi GPU có thể khó khăn hơn so với CPU.

Nói chung, CPU cung cấp độ tin cậy cao hơn GPU cho các tác vụ tuần tự và phức tạp đòi hỏi sự chính xác cao. CPU có thể thực hiện các tác vụ một cách đáng tin cậy mà không có lỗi hoặc sai sót trong thời gian dài. Chẳng hạn, CPU có thể mã hóa và giải mã dữ liệu bằng nhiều thuật toán và khóa khác nhau, đảm bảo tính toàn vẹn và quyền riêng tư của dữ liệu trong suốt quá trình.

Kết luận

Nhìn chung, bạn cần lưu ý không có giải pháp cố định khi lựa chọn giữa CPU và GPU cho dự án của bạn. Việc lựa chọn giải pháp tối ưu phụ thuộc vào yêu cầu và mục tiêu cụ thể của từng công việc. Khi chọn giữa CPU và GPU, hãy xem xét các yếu tố như độ phức tạp của công việc, khối lượng dữ liệu, yêu cầu về hiệu suất, khả năng tài chính và tính khả dụng của phần cứng. Chúng tôi hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt về việc chọn phần cứng phù hợp với công việc của mình.

Nếu bạn đang có nhu cầu thuê máy chủ ảo, hãy liên hệ ngay với VNG Cloud qua Hotline hoặc email để được chúng tôi tư vấn về cấu hình CPU phù hợp.