Toto je starší verze dokumentu!
Rozdíl mezi CPU a GPU: Sériové vs. paralelní zpracování
Při výběru hardwaru nebo optimalizaci softwaru je klíčové pochopit rozdíl mezi dvěma hlavními procesory v počítači: CPU (Central Processing Unit) a GPU (Graphics Processing Unit). Ačkoliv oba slouží k výpočtům, jejich architektura a způsob práce se zásadně liší.
### 1. CPU: Mozek počítače (Sériové zpracování)
CPU je navrženo pro univerzální úkoly. Jeho hlavní silou je schopnost rychle přepínat mezi různými typy operací a řešit složitou logiku (např. větvení programu „if-then-else“).
* Architektura: Obsahuje několik výkonných jader (obvykle 4 až 64). * Způsob práce: Sériové zpracování. To znamená, že CPU vykonává jednu instrukci po druhé (v rámci jednoho vlákna) velmi vysokou rychlostí. * Vhodné pro: Operační systémy, textové editory, databáze a běžné uživatelské aplikace.
### 2. GPU: Specialista na hrubou sílu (Paralelní zpracování)
GPU bylo původně navrženo pro vykreslování grafiky, což vyžaduje tisíce jednoduchých matematických operací najednou (např. změna barvy milionů pixelů na obrazovce).
* Architektura: Obsahuje tisíce malých, úsporných jader. * Způsob práce: Paralelní zpracování. GPU rozdělí jeden velký úkol na tisíce malých částí, které zpracovává současně. * Vhodné pro: Hraní her, střih videa, trénování umělé inteligence (AI) a vědecké simulace.
### 3. Hlavní rozdíly v tabulce
| Vlastnost | CPU (Central Processing Unit) | GPU (Graphics Processing Unit) |
| ———– | ——————————- | ——————————– |
| Typ zpracování | Sériové (jeden po druhém) | Paralelní (vše najednou) |
| Počet jader | Málo (jednotky až desítky) | Hodně (tisíce) |
| Latence | Nízká (rychlá odezva na jeden úkol) | Vysoká (trvá déle začít, ale udělá toho víc) |
| Flexibilita | Vysoká (univerzální) | Nízká (specializované výpočty) |
### 4. Metafora pro lepší pochopení
Představte si, že potřebujete přestěhovat nábytek z celého bytu:
* CPU je jako jeden silný stěhovák s velkým nákladním autem. Dokáže odnést i piano, vyřešit kam co patří a pracuje velmi rychle, ale nosí věci postupně. * GPU je jako tisíc dětí s malými batůžky. Žádné z nich neunese piano a neumí se rozhodovat, kam co dát. Ale pokud mají přenést milion tenisových míčků, udělají to mnohem rychleji než stěhovák, protože jdou všechna najednou.
### Závěr V moderních systémech spolu CPU a GPU úzce spolupracují. CPU řídí logiku systému a „úkoluje“ GPU, aby převzalo ty matematicky nejnáročnější operace, které lze paralelizovat.
Klíčová slova: CPU, GPU, Paralelismus, Hardware, Výpočetní výkon