Namun seiring dengan berkembangnya tuntutan komputasi, perbedaan di antara keduanya tidak selalu jelas ditengah kecerdasan buatan.
| Baca juga: Penggunaan AI Makin Marak, Dorong Pertumbuhan Penyimpanan Cloud |
Dikutip dari Intel, mulai dari bermain gim hingga mengedit video, produktivitas, hingga pengalaman AI yang kompleks, sistem komputasi saat ini dituntut untuk melakukan lebih dari sebelumnya.
CPU, GPU, dan NPU memiliki peran dan kekuatan yang berbeda-beda.
Apa itu CPU?
Dibangun dari miliaran transistor, unit pemrosesan sentral (CPU) dapat memiliki beberapa inti pemrosesan dan umumnya disebut sebagai "otak" komputer.CPU sangat penting bagi semua sistem komputasi modern, karena CPU menjalankan perintah dan proses yang diperlukan untuk komputer dan sistem operasi..
CPU juga penting dalam menentukan seberapa cepat program dapat berjalan saat melakukan tugas-tugas seperti menjelajahi web, menjalankan kalkulasi untuk fisika gim dan program lainnya, atau membuat spreadsheet.
Apa itu GPU?
Unit pemrosesan grafis (GPU) memiliki banyak inti yang lebih kecil dan lebih terspesialisasi. Inti-inti ini memberikan kinerja yang luar biasa dengan bekerja sama dan membagi tugas pemrosesan di banyak inti secara bersamaan (atau paralel).GPU unggul dalam tugas-tugas yang sangat paralel seperti merender visual selama bermain game, memanipulasi data video selama pembuatan konten, dan menghasilkan beban kerja AI yang intensif.
Apa perbedaan antara CPU dan GPU?
CPU dan GPU memiliki banyak kesamaan: keduanya merupakan mesin komputasi yang penting, keduanya merupakan mikroprosesor berbasis silikon, dan keduanya menangani data.Namun, CPU dan GPU memiliki arsitektur yang berbeda dan dibuat untuk tujuan yang berbeda.
CPU cocok untuk berbagai tugas, terutama tugas yang memerlukan latensi atau kinerja per inti.
Sebagai mesin eksekusi yang tangguh, CPU memfokuskan inti yang lebih sedikit pada tugas-tugas individual dan menyelesaikan berbagai hal dengan cepat.
Hal ini membuatnya sangat cocok untuk pekerjaan mulai dari komputasi serial, di mana hanya satu tugas yang dieksekusi pada satu waktu pada satu prosesor, hingga menjalankan basis data.
GPU dimulai sebagai sirkuit terpadu khusus aplikasi (ASIC) yang dirancang untuk tujuan khusus seperti mempercepat grafik dan tugas rendering 3D seperti bermain game.
Seiring berjalannya waktu, mesin dengan fungsi tetap ini menjadi lebih dapat diprogram dan lebih fleksibel.
Sementara grafik dan visual permainan yang sangat realistis tetap menjadi fungsi utamanya, GPU telah menjadi prosesor paralel yang lebih umum, yang mampu menjalankan banyak tugas secara bersamaan untuk menangani berbagai aplikasi yang terus bertambah, termasuk AI.
Kamu membutuhkan keduanya untuk memenuhi berbagai tuntutan komputasi. Hasil terbaik dicapai ketika kamu menggunakan alat yang tepat.
Bagaimana dengan kombinasi CPU/GPU?
Beberapa CPU menyertakan GPU pada chip yang sama untuk grafik bawaan dan manfaat tambahan.Kombinasi CPU/GPU ini tidak memerlukan grafik khusus atau diskret tambahan. Ini sering digunakan dalam perangkat yang mengutamakan ukuran ringkas dan efisiensi energi, seperti laptop, tablet, ponsel pintar, dan beberapa desktop.
CPU dengan GPU bawaan memberikan manfaat efisiensi ruang, biaya, dan energi dibandingkan prosesor grafis khusus. Selain itu, prosesor ini menyediakan tenaga untuk menangani pemrosesan data dan instruksi terkait grafis untuk tugas-tugas umum.
Prosesor dengan grafis bawaan sangat bagus untuk permainan ringan, streaming media, dan penyuntingan video.
Mempercepat tugas AI
Saat ini, CPU tertentu juga dilengkapi dengan unit pemrosesan saraf (NPU), yang bekerja dengan GPU langsung pada prosesor untuk melakukan jenis tugas inferensi berperforma tinggi yang dibutuhkan oleh AI.Prosesor khusus ini mempercepat tugas AI dan ideal untuk mempersiapkan jaringan saraf yang telah dilatih sebelumnya untuk tahap inferensi AI, di mana kemampuan yang dipelajari selama tahap pelatihan digunakan untuk membuat prediksi.
Seiring dengan semakin pentingnya AI, kombinasi NPU/GPU akan menjadi kamulan sistem komputasi masa depan. Dengan RAM yang cukup, prosesor CPU/NPU/GPU menawarkan tempat pengujian yang hebat untuk pembelajaran mendalam dan AI.
Cek Berita dan Artikel yang lain di
Google News
