CPU VS GPU : les différences

Vous êtes tombé sur des articles ou des fiches de spécification de PC qui parlent de CPU et GPU.
Et vous vous demandez quelles sont les différences entre un CPU et GPU ?
Et même Qu’est-ce qu’un CPU et GPU ?
Comment ça marche ?

Cet article répond à toutes ces questions.
La CPU et la GPU d’un PC n’auront plus de secrets

Qu’est-ce qu’un CPU et GPU ?

CPU (central processing unit) est le processeur de l’ordinateur.
C’est donc un composant électronique qui effectue les calculs notamment pour exécuter les instructions et les applications du PC.
On le trouve au coeur de la carte mère entre la mémoire RAM, les cartes d’extensions PCI et les périphériques de stockage (SSD, disque dur).

GPU (graphics processing unit) est aussi une unité de calcul mais sur la carte graphique.
Elle est dédiée au rendu de l’affichage.
Elle calcul le rendu d’une image ou vidéo (les ombres, lumière, vertex, etc).

De ce fait l’architecture est totalement différente.

CPU VS GPU : Quels sont les différences ?

Une architecture différente

D’un point de vue technique la CPU et le GPU sont totalement différents.
Le processeur possède quelques coeurs (cores) pour effectuer des calculs en parallèle et une grande quantité de cache.
Le cache permet de stocker des données afin de réduire le temps et l’énergie.
De l’autre le processeur de la carte graphique (GPU) n’a que très peu de cache mais beaucoup de coeurs.

Dans les deux cas, on trouve les mêmes composants mais à de taille et nombres différents :

• Control unit (CU) : L’unité de contrôle est chargée d’obtenir des instructions de la mémoire principale de votre ordinateur et de décoder ces instructions en commandes.
• Arithmetic logic unit (ALU) : Comme son nom l’indique, il effectue des opérations arithmétiques et logiques. Il effectue des opérations mathématiques comme l’addition, la soustraction, la multiplication et la division. Pour les opérations logiques, il compare les valeurs, qui peuvent être des chiffres, des lettres ou des caractères spéciaux.
• Cache : sert à stocker des informations afin d’éviter de devoir les demander à d’autres composants du PC. Cela permet de gagner du temps et économiser de l’énergie.

Des capacités et propriétés différentes

Il en résulte qu’un processeur est capable d’effectuer des calculs en série très rapides alors qu’un GPU peut effectuer beaucoup de calcul en peu de temps car il peut les effectuer en parallèle.

Cependant, les processeurs sont plus flexibles que les GPU. Les processeurs ont un ensemble d’instructions plus large, de sorte qu’ils peuvent effectuer un plus large éventail de tâches.
Les processeurs fonctionnent également à des vitesses d’horloge maximales plus élevées et sont capables de gérer l’entrée et la sortie de tous les composants d’un ordinateur.
Tout cela, les GPU ne peuvent le faire.

Cela vient du fait que le CPU communique avec tous les composants d’un PC et donc doit être capable de répondre rapidement.
Appeler des informations à partir d’un disque dur en réponse aux frappes de l’utilisateur, par exemple.

Ce tableau récapitule les différences entre un CPU et un GPU.

La vidéo suivante de NVidia illustre ces différentes.
La première machine simule un processeur qui effectue des actions successives alors que la dernière machine simule un GPU.
On voit que cette dernière effectue le calcul en même temps ce qui permet un rendu instantané.

Ainsi le GPU peut donner un rendu instantané grâce à son calcul en parallèle alors que le processeur le fera pixel par pixel.

On peut voir le processeur comme une voiture de sport et la GPU comme un camion 3T.
Ainsi les applications de ces composants sont totalement différents.

Des applications différentes

Une architecture différente appelle donc des applications différentes.
Outre le fait que dans un PC, ils n’ont pas les mêmes fonctions, on peut aussi utiliser un GPU et CPU dans certains cas.

En effet les GPU ont beaucoup d’applications.
On les retrouve dans les supercalculateurs car ils effectuent plus de calcul pour moins d’énergie.
Cela ouvre la porte à l’intelligence artificielle car il faut traiter avec beaucoup de données.

Les GPU sont les mieux adaptés aux tâches informatiques répétitives et hautement parallèles.
Ansi on les utilise extraire des crypto-monnaies telles que Bitcoin ou Ethereum même si les GPU ne sont généralement plus utilisés à grande échelle, laissant la place à du matériel spécialisé tel que des tableaux de grille programmables sur le terrain (FPGA), puis des circuits intégrés spécifiques à l’application (ASIC).

Un GPU a une capacité de calcul avancée qui accélère la quantité de données qu’un processeur peut traiter dans un laps de temps donné.
On peut les utiliser pour cracker des hashs et mots de passe.
Le programme hashcat utilise la carte graphique en ce sens.

Les processeurs (CPU) et les GPU ont des objectifs similaires mais sont optimisés pour différentes tâches informatiques.
Un ordinateur efficace aura besoin des deux pour fonctionner correctement.