Khi xem xét hiệu suất và khả năng xử lý của các thiết bị điện tử, người ta thường xem qua các thông số như CPU, GPU, DPU và NPU. Tuy nhiên, vì có cách đọc khá giống nhau, nên mọi người thường nhầm lẫn giữa các khái niệm này. Vậy, CPU, GPU, DPU và NPU có gì khác biệt? Hãy cùng Gofiber tìm hiểu qua bài viết được chia sẻ dưới đây!
CPU, GPU, DPU và NPU là gì?
Trước khi trả lời cho câu hỏi CPU, GPU, DPU và NPU có gì khác biệt, chúng ta sẽ lần lượt tìm hiểu khái niệm của từng thông số:
CPU là gì?
CPU là từ viết tắt của Central Processing Unit, hay còn gọi là Bộ xử lý trung tâm. Đây là bộ mạch điện tử đóng vai trò quan trọng và được ví như “bộ não” của các thiết bị máy tính, điện thoại, máy tính bảng,...
CPU chịu trách nhiệm thực hiện các chương trình và xử lý dữ liệu cho tất cả các hoạt động của thiết bị, bao gồm xử lý lệnh, thực hiện tính toán số học, so sánh, logic, nhập/xuất dữ liệu từ mã lệnh, quản lý tài nguyên hệ thống…
Ví dụ: Intel Core i7-13700K, AMD Ryzen 7 7800X, AMD Ryzen 5 7600X, Intel Core i5-13500H… Mỗi CPU với số lượng core và luồng khác nhau sẽ có tốc độ xử lý tác vụ khác nhau.
GPU là gì?
GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit, hay còn gọi là Bộ xử lý đồ họa. Đây là một bộ mạch điện tử chuyên dụng, được dùng để xử lý các tác vụ liên quan đến đồ họa như hình ảnh, video, 3D,... Với khả năng xử lý song song và đa luồng, GPU sẽ tối ưu hóa hiệu suất cho thiết bị trong việc tạo ra hình ảnh 3D và các hiệu ứng đồ họa phức tạp.
Ví dụ: Nvidia GeForce RTX 3070, AMD Radeon RX 6700 XT… đều là những GPU có khả năng xử lý đồ họa chất lượng cao, từ đó mang đến những trải nghiệm tuyệt vời hơn cho người dùng.
DPU là gì?
DPU là từ viết tắt của Data Processing Unit - Bộ xử lý dữ liệu. Đây là một loại vi xử lý chuyên biệt được thiết kế nhằm mục đích gia tăng tốc độ xử lý dữ liệu với hiệu suất vượt trội hơn so với các dòng GPU và CPU thông thường.
Không giống với GPU, DPU không tập trung vào đồ họa mà chuyên xử lý các nhiệm vụ tính toán liên quan đến dữ liệu, bao gồm xử lý âm thanh, hình ảnh, trích xuất thông tin và xử lý dữ liệu phức tạp. Nói tóm lại, vi xử lý này đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất xử lý dữ liệu trong nhiều ứng dụng công nghệ hiện đại ngày nay.
Ví dụ: Nvidia Tensor Core DPU được thiết kế để tăng tốc độ và hiệu quả trong việc xử lý các tác vụ liên quan đến học sâu và tính toán AI.
NPU là gì?
NPU là từ viết tắt của Neural Processing Unit, đây là một bộ xử lý chuyên dụng được thiết kế để tăng tốc độ xử lý các thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo. Ngoài khả năng tối ưu thời gian xử lý, NPU còn góp phần giảm thiểu lượng điện năng tiêu thụ xuống mức thấp nhất so với các bộ xử lý truyền thống.
Ví dụ: Đối với các dòng điện thoại thông minh, NPU đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và nhận dạng thông tin người dùng, từ đó nâng cao khả năng nhận biết và thích ứng với thói quen riêng biệt của họ.
CPU, GPU, DPU và NPU có gì khác biệt?
Để nhận biết điểm khác biệt giữa các khái niệm trên, chúng ta sẽ cùng tham khảo qua bảng so sánh dưới đây:
|
Tiêu chí |
CPU |
GPU |
DPU |
NPU |
|
Chức năng chính |
Xử lý đa nhiệm |
Xử lý đồ họa |
Xử lý tín hiệu kỹ thuật số |
Xử lý mạng nơ-ron |
|
Ưu điểm |
Đa năng, hiệu quả cho các tác vụ nhẹ |
Hiệu suất đồ họa cao |
Hiệu suất xử lý tín hiệu cao, tiết kiệm điện năng |
Hiệu suất xử lý học máy cao, tiết kiệm điện năng |
|
Nhược điểm |
Hiệu suất đồ họa và xử lý dữ liệu thấp |
Tiêu thụ điện cao, giá thành cao |
Khả năng xử lý chung không bằng CPU |
Giá thành cao, chủ yếu chuyên dụng cho học máy |
|
Ứng dụng |
Máy tính cá nhân, laptop, máy chủ, IoT |
Máy tính chơi game, máy tính đồ họa, máy trạm, khai thác tiền ảo |
Tivi thông minh, camera giám sát, thiết bị âm thanh, y tế |
Điện thoại thông minh, xe tự lái, robot, nhận dạng khuôn mặt |
|
Kiến trúc |
Lõi CPU đa luồng |
Lõi shader chuyên dụng |
Nhiều loại lõi xử lý khác nhau |
Lõi tensor chuyên dụng |
|
Ví dụ |
Intel Core i5, AMD Ryzen 5 |
NVIDIA GeForce RTX 3080, AMD Radeon RX 6800 XT |
NVIDIA BlueField DPU, Intel SmartNICs |
Google TPUv4, NVIDIA A100 |
Mối tương quan giữa CPU, GPU, DPU và NPU
Sau khi đã nắm rõ CPU, GPU, DPU và NPU có gì khác biệt, chúng ta sẽ tiếp tục tìm hiểu về mối tương quan giữa các thông số này:
Giữa CPU, GPU và DPU
CPU, GPU và DPU là các bộ xử lý chuyên biệt phục vụ các mục đích khác nhau trong hệ thống máy tính, sự kết hợp và phân chia tác vụ của chúng góp phần nâng cao hiệu suất tổng thể cho thiết bị, cụ thể là:
-
CPU (Central Processing Unit): Là trái tim của máy tính, chịu trách nhiệm xử lý đa dạng các tác vụ từ cơ bản đến nâng cao, nhưng sẽ không hỗ trợ chuyên biệt cho việc xử lý đồ họa hoặc dữ liệu lớn.
-
GPU (Graphics Processing Unit): Chuyên xử lý đồ họa và tác vụ đòi hỏi tính toán song song, giải phóng CPU khỏi các tác vụ đồ họa nặng nề để tập trung vào các công việc khác.
-
DPU (Data Processing Unit): Tối ưu hiệu suất xử lý dữ liệu mạng và quản lý trung tâm dữ liệu hiệu quả hơn với các công nghệ tiên tiến như ASIC hoặc FPGA, từ đó giảm tải khối lượng công việc cho CPU.
Trong một hệ thống máy tính, sự phân chia và hợp tác giữa CPU, GPU cùng DPU sẽ đảm bảo rằng mỗi loại tác vụ đều được xử lý bởi bộ xử lý phù hợp nhất, từ đó tối ưu hiệu suất và nâng cao tuổi thọ cho thiết bị.
CPU, GPU và NPU
Trong khi GPU (Graphics Processing Unit) được biết đến với khả năng xử lý song song hiệu quả, đặc biệt trong các ứng dụng học máy, thì NPU (Neural Processing Unit) lại đi xa hơn về mặt chuyên môn hóa.
NPU được thiết kế đặc biệt để tăng tốc các thuật toán học sâu và thực hiện những nhiệm vụ cụ thể liên quan đến mạng nơ-ron. Sự chuyên biệt này cho phép NPU tối ưu hiệu suất trong việc xử lý các tác vụ AI so với CPU hay thậm chí là GPU trong những trường hợp riêng biệt.
>> Xem thêm: Kiểm tra CPU, RAM và tài nguyên máy chủ trong cPanel
Tương lai của CPU, GPU, DPU và NPU
Trong tương lai, các đơn vị xử lý như CPU, GPU, và DPU sẽ tiếp tục thích ứng với những thay đổi của ngành công nghệ thông tin và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của các tác vụ điện toán phức tạp. DPU, với khả năng xử lý dữ liệu lớn, đã nhanh chóng trở thành một yếu tố quan trọng trong các trung tâm dữ liệu và góp phần giảm thiểu áp lực lên CPU và GPU.
Trong khi đó, NPU đang dần khẳng định vị trí của mình trong lĩnh vực công nghệ, đặc biệt là trong các ứng dụng AI nâng cao. Hiện tại, NPU đã bắt đầu xuất hiện trên PC với các ứng dụng và tính năng nổi bật như: làm mờ nền trong cuộc gọi zoom, tạo hình ảnh AI ngay trên máy…
Tin chắc rằng, NPU trong tương lai sẽ ngày càng phát triển và mở rộng ra nhiều lĩnh vực hơn nữa, từ đó trở thành một phần không thể thiếu trong các thiết bị công nghệ hiện đại, đồng thời đóng vai trò quan trọng trong việc tăng cường trải nghiệm người dùng cũng như nâng cao hiệu quả công việc ứng với các môi trường khác nhau.
Bên trên là câu trả lời cho thắc mắc “CPU, GPU, DPU và NPU có gì khác biệt” của hầu hết người dùng hiện nay. Bằng cách nắm rõ những thông tin trên, bạn có thể phân biệt được vai trò, nhiệm vụ của từng đơn vị xử lý, từ đó có cho mình sự lựa chọn tối ưu nhất. Ngoài ra, đừng quên liên hệ với Gofiber để được tư vấn và hỗ trợ các vấn đề liên quan đến kỹ thuật, bạn nhé!
