GPU vs CPU: Phân Biệt và Hiểu Rõ Sự Khác Biệt

GPU vs CPU - Feature Image
Mục lục Nội dung

Đối với những người đam mê công nghệ, đặc biệt là game thủ và dân chuyên làm đồ họa, việc lựa chọn giữa CPU và GPU phù hợp không kém phần quan trọng so với việc chọn lựa nguồn máy tính. Tuy nhiên, nhiều người dùng vẫn còn mơ hồ về sự khác biệt giữa hai bộ phận này. Trong bài viết này, Jetek sẽ cung cấp những kiến thức hữu ích giúp bạn giải mã bí ẩn phần cứng GPU vs CPU, từ đó đưa ra lựa chọn sáng suốt để build chiếc PC của mình.

GPU là gì? Chức năng của GPU

Khái niệm GPU

Trước khi phân biệt CPU vs GPU, chúng ta hãy cùng tìm hiểu khái niệm GPU. Đây là từ viết tắt của Graphics Processing Unit, hay còn gọi là card đồ họa. GPU là một bộ phận quan trọng của máy tính, đóng vai trò chủ chốt trong việc xử lý các tác vụ liên quan đến đồ họa và hình ảnh.

Ban đầu, card đồ họa được tạo ra để đảm nhận việc hiển thị hình ảnh và đồ họa trên màn hình, mang đến trải nghiệm mượt mà và sống động cho các ứng dụng, trò chơi và phần mềm đồ họa. Khả năng xử lý ấn tượng của chúng đã góp phần cách mạng hóa ngành công nghiệp giải trí, phim ảnh và gaming với hiệu ứng hình ảnh mãn nhãn, hay các tác phẩm nghệ thuật đồ họa đầy sáng tạo. Không những vậy, nó còn tạo điều kiện phát triển nhiều lĩnh vực phức tạp như mô phỏng 3D, máy học hay trí tuệ nhân tạo (AI).

Thành phần cấu tạo của GPU

Điểm nổi bật của GPU nằm ở cấu trúc của nó. Mỗi GPU sở hữu đến hàng trăm nhân ALU (Arithmetic Logic Units), hay còn gọi là bộ xử lý số học logic. Đây là một bộ phận quan trọng trong CPU vs GPU cũng như các vi mạch điều khiển. ALU có chức năng thực hiện các phép toán số học và logic cơ bản như cộng, trừ, nhân, chia, so sánh logic (AND, OR, NOT, XOR)…

Khả năng xử lý cùng lúc hàng nghìn phép tính chính là “bí kíp” giúp bộ xử lý này chinh phục các tác vụ đồ họa phức tạp một cách nhanh chóng và hiệu quả. Nhờ vậy, bạn có thể thỏa sức tận hưởng những hình ảnh sắc nét, chuyển động mượt mà trong game, video hay các ứng dụng đồ họa chuyên nghiệp.

GPU được thiết kế với mục tiêu tối ưu hóa hiệu quả sử dụng năng lượng, giúp giảm thiểu lượng nhiệt tỏa ra trong quá trình hoạt động. Để đạt được điều này, GPU thường có tốc độ xung nhịp thấp hơn so với CPU, dao động từ vài trăm MHz đến vài GHz.

GPU vs CPU - 1

Phân loại GPU phổ biến

GPU tích hợp

GPU tích hợp, hay còn gọi là iGPU (Integrated Graphics Processor), là bộ xử lý đồ họa được gắn trực tiếp vào CPU. Khác với GPU rời được gắn riêng trên mainboard, iGPU thường có hiệu năng đồ họa thấp hơn nhưng lại tiết kiệm chi phí và điện năng hơn.

Điểm mạnh của iGPU

  • Giá thành rẻ: Do được tích hợp sẵn vào CPU nên iGPU có giá thành rẻ hơn nhiều so với GPU rời.
  • Tiết kiệm điện năng: iGPU tiêu thụ ít điện năng hơn GPU rời, giúp kéo dài thời lượng pin và giảm thiểu lượng nhiệt tỏa ra cho cho laptop.
  • Kích thước nhỏ gọn: Việc tích hợp iGPU vào CPU giúp giảm kích thước tổng thể của máy tính, đặc biệt trên các dòng laptop.

Hạn chế của iGPU

  • Hiệu năng đồ họa thấp: iGPU không phù hợp cho các ứng dụng đòi hỏi đồ họa cao như chơi game 3D nặng, chỉnh sửa video 4K hay thiết kế đồ họa chuyên nghiệp.
  • Bộ nhớ hạn chế: iGPU thường sử dụng chung bộ nhớ RAM hệ thống, dẫn đến tình trạng thiếu hụt bộ nhớ khi thực hiện các tác vụ nặng.
  • Khả năng nâng cấp hạn chế: iGPU được tích hợp vào CPU nên không thể nâng cấp riêng biệt.

Ứng dụng của iGPU

  • Máy tính văn phòng: iGPU đáp ứng tốt nhu cầu sử dụng cơ bản như lướt web, xem phim, soạn thảo văn bản, sử dụng bảng tính…
  • Máy tính phục vụ học tập: iGPU phù hợp cho các nhu cầu học tập cơ bản như học online, sử dụng phần mềm giáo dục…
  • Laptop giá rẻ: iGPU giúp giảm giá thành cho laptop, phù hợp với các nhu cầu sử dụng di động và giải trí cơ bản.

GPU vs CPU - 2

GPU rời

Card đồ họa rời là bộ xử lý đồ họa độc lập được lắp đặt riêng biệt trên mainboard thông qua khe cắm PCIe. Khác với card đồ họa tích hợp có hiệu năng đồ họa hạn chế, card đồ họa rời sở hữu sức mạnh vượt trội, đáp ứng nhu cầu xử lý đồ họa chuyên sâu cho các tác vụ đòi hỏi cao.

Điểm mạnh của GPU rời

  • Hiệu suất đồ họa mạnh mẽ: GPU rời được trang bị bộ nhớ VRAM chuyên dụng và hàng ngàn nhân xử lý đồ họa (Shader), giúp xử lý các tác vụ đồ họa phức tạp một cách mượt mà và nhanh chóng. Nhờ vậy, bạn có thể thoải mái chiến game 3D ở mức cài đặt cao, chỉnh sửa video 4K mượt mà, hay sáng tạo những tác phẩm 3D ấn tượng mà không gặp phải hiện tượng giật lag.
  • Khả năng nâng cấp dễ dàng: Việc lắp đặt và tháo dỡ GPU rời tương đối đơn giản, cho phép bạn dễ dàng thay thế linh hoạt để đáp ứng nhu cầu đồ họa ngày càng cao trong tương lai.
  • Giải phóng CPU: Khi sử dụng GPU rời, CPU sẽ được giải phóng khỏi các tác vụ xử lý đồ họa, từ đó tập trung vào các tác vụ khác như xử lý hệ thống và các ứng dụng. Điều này làm tăng hiệu suất tổng thể cho máy tính.

Hạn chế của GPU rời

  • Giá thành cao: So với GPU tích hợp, GPU rời có giá thành cao hơn đáng kể.
  • Tiêu thụ nhiều điện năng: Việc sử dụng GPU rời khiến máy tính tiêu thụ nhiều điện năng hơn, dẫn đến tình trạng nóng máy và tốn nhiều tiền điện của bạn.
  • Kích thước cồng kềnh: GPU rời có kích thước lớn hơn so với GPU tích hợp. Do đó chúng không phù hợp với các PC có kích thước nhỏ gọn.

GPU vs CPU - 3

GPU vs CPU: Khác nhau như thế nào?

Về mục đích và chức năng cơ bản

GPU vs CPU là hai bộ phận quan trọng trong máy tính, nhưng chúng có những chức năng và vai trò riêng biệt.

CPU

  • Được ví như “bộ não” điều khiển hệ thống máy tính, CPU chịu trách nhiệm xử lý hầu hết các tác vụ chung của hệ thống. Chúng bao gồm những nhiệm vụ cơ bản như duyệt web, soạn thảo văn bản cho đến các ứng dụng phức tạp như lập trình, chơi game nhẹ nhàng.
  • CPU sở hữu khả năng xử lý tuần tự (serial processing) hiệu quả, thích hợp cho các tác vụ đòi hỏi logic và thực hiện theo thứ tự.

GPU

GPU được thiết kế để xử lý các tác vụ liên quan đến hình ảnh và video. Nhờ khả năng xử lý song song (parallel processing) mạnh mẽ, card đồ họa có thể thao tác với hàng nghìn phép toán đồ họa cùng lúc, mang đến hiệu suất vượt trội cho các tác vụ liên quan đến đồ họa như render 3D, xử lý video hay các nhiệm vụ trong lĩnh vực máy học và trí tuệ nhân tạo.

Về nhiệm vụ

CPU

  • CPU sở hữu số lượng lõi (core) ít hơn so với GPU. Tuy nhiên mỗi lõi lại có khả năng xử lý luồng dữ liệu tuần tự (serial processing) một cách nhanh chóng và hiệu quả.
  • CPU thể hiện sức mạnh đơn luồng khi thực hiện các tác vụ phức tạp đòi hỏi xử lý logic chuyên sâu như lập trình, nén dữ liệu, hay giải mã video.

GPU

GPU sở hữu hàng trăm, thậm chí hàng nghìn lõi nhỏ hơn CPU, được tối ưu hóa cho việc xử lý song song (parallel processing). Nhờ vậy, nó có thể “gánh vác” hàng loạt các tác vụ nhỏ cùng lúc, mang đến hiệu suất vượt trội cho các ứng dụng đồ họa.

Về hiệu suất và tối ưu hóa

CPU

  • CPU được tối ưu hóa để xử lý nhiều loại tác vụ khác nhau, từ cơ bản như lướt web, soạn thảo văn bản, đến phức tạp như lập trình, chơi game nhẹ.
  • CPU sở hữu tốc độ xử lý mỗi tác vụ đơn lẻ nhanh chóng, thích hợp cho các ứng dụng đòi hỏi phản hồi tức thì và xử lý logic chuyên sâu.

GPU

  • GPU được thiết kế để xử lý các tác vụ đồ họa phức tạp, đặc biệt là những ứng dụng đòi hỏi xử lý song song dữ liệu lớn.
  • Khi nói đến các tác vụ đồ họa, GPU thể hiện hiệu suất vượt trội hơn hẳn so với CPU, mang đến trải nghiệm mượt mà và sống động cho người dùng.

Xem thêm» Kiểm tra nguồn máy tính vs. card đồ hoạ: Không thể bỏ qua khi chọn mua linh kiện PC 

Những ứng dụng của GPU trong thực tế

Ứng dụng của GPU trong chơi game

Nâng tầm hiệu năng chơi game

  • Card đồ họa giúp xử lý nhanh chóng các tác vụ đồ họa, giúp game chạy mượt mà với tốc độ khung hình (FPS) cao. Nhờ đó, bạn sẽ cảm nhận được chuyển động hình ảnh mượt mà trong khi chơi game, hạn chế tình trạng giật lag, mang đến trải nghiệm chơi game “đã mắt, đã tay”.
  • GPU giúp hiển thị hình ảnh game sắc nét, sống động với độ phân giải cao, màu sắc rực rỡ và hiệu ứng chi tiết. Bạn sẽ được đắm chìm trong thế giới game chân thực và đầy lôi cuốn.
  • GPU hỗ trợ các tiêu chuẩn đồ họa như DirectX OpenGL, đảm bảo khả năng tương thích với các trò chơi và ứng dụng mới.

GPU vs CPU - 4

Hỗ trợ đồ họa 3D

  • Với những công nghệ như Anti-Aliasing, Anisotropic Filtering hay Ray Tracing… GPU sở hữu khả năng xử lý đồ họa 3D mạnh mẽ, xây dựng các nhân vật và môi trường game sống động, chi tiết. Bạn sẽ cảm nhận được sự chân thực và có chiều sâu trong từng cảnh game.
  • Card đồ họa giúp xử lý các hiệu ứng 3D như ánh sáng, bóng đổ, phản chiếu… một cách mượt mà, sống động, góp phần mang đến trải nghiệm game chân thực và mãn nhãn.

Tương thích với công nghệ VR

  • GPU đóng vai trò then chốt trong việc xử lý đồ họa VR, đảm bảo hình ảnh được hiển thị mượt mà, sắc nét và đồng bộ với chuyển động của người chơi. Nhờ vậy, bạn sẽ được đắm chìm hoàn toàn trong thế giới ảo, tận hưởng trải nghiệm game VR sống động và chân thực nhất.
  • GPU giúp giảm thiểu hiện tượng “say” VR do độ trễ hình ảnh hoặc hình ảnh nhấp nháy khiến người chơi bị chóng mặt. Điều này mang đến trải nghiệm VR thoải mái và dễ chịu hơn cho người chơi.

Ứng dụng của card đồ họa trong đồ họa hình ảnh và video

Xử lý đồ họa chuyên nghiệp

  • Nhờ khả năng xử lý song song mạnh mẽ, GPU giúp tăng tốc độ tạo hình ảnh và mô hình 3D trong các phần mềm chuyên dụng như Adobe Photoshop, Illustrator, AutoCAD, Blender… Vì thế những người làm thiết kế có thể hoàn thành công việc của mình một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.
  • GPU giúp tạo ra hình ảnh và mô hình 3D với độ chính xác cao, chi tiết sắc nét, mang đến những tác phẩm đồ họa ấn tượng và chuyên nghiệp.

Chỉnh sửa và render video

  • Card đồ họa giúp tăng tốc độ xử lý các tác vụ chỉnh sửa video như cắt ghép, áp dụng hiệu ứng, chỉnh sửa màu sắc… Nhờ vậy, các nhà làm phim có thể hoàn thành công việc chỉnh sửa video nhanh chóng và tiết kiệm thời gian.
  • GPU có khả năng render video ở độ phân giải cao (4K, 8K) một cách mượt mà và nhanh chóng, đảm bảo chất lượng hình ảnh sắc nét và sống động.
  • GPU hỗ trợ xử lý các hiệu ứng đồ họa phức tạp như hiệu ứng cháy nổ, hiệu ứng chuyển động,… giúp tạo ra những video ấn tượng và thu hút.

Ứng dụng trong dựng phim và animation

  • Card đồ họa giúp render các cảnh quay 3D một cách nhanh chóng và hiệu quả, đảm bảo chất lượng hình ảnh mượt mà.
  • GPU hỗ trợ xử lý các tác vụ animation phức tạp như tạo chuyển động nhân vật, mô phỏng môi trường, giúp tạo ra những hình ảnh animation sinh động và chân thực.
  • GPU hỗ trợ xử lý các hiệu ứng hình ảnh chuyên nghiệp như hiệu ứng ánh sáng, hiệu ứng khói, hiệu ứng cháy nổ… giúp tạo ra những thước phim điện ảnh ấn tượng và đẳng cấp.

Ứng dụng của GPU trong các lĩnh vực máy học và trí tuệ nhân tạo

Nhờ khả năng xử lý song song vượt trội, card đồ họa mang đến những lợi ích to lớn cho các ứng dụng máy học (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI). Từ đó những thiết bị tiên tiến này đã và đang mở ra những tiềm năng to lớn trong nghiên cứu các ngành khoa học máy tính.

Xử lý lượng dữ liệu khổng lồ

Máy học và AI thường phải xử lý lượng dữ liệu khổng lồ để huấn luyện mô hình. GPU, với khả năng xử lý song song hàng nghìn lõi nhỏ hiệu quả hơn CPU. Điều này có tác dụng rút ngắn thời gian huấn luyện các mô hình một cách đáng kể, từ đó đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu và triển khai ứng dụng các công cụ trí thông minh nhân tạo.

Hỗ trợ các thuật toán học máy phức tạp

Nhiều thuật toán học máy hiện đại đòi hỏi khả năng tính toán cao, ví dụ như mạng nơ-ron nhân tạo (neural network) hay học sâu (deep learning). Card đồ họa sở hữu kiến trúc phù hợp để thực thi các thuật toán này một cách hiệu quả, giúp giải quyết các bài toán phức tạp một cách nhanh chóng và chính xác hơn.

Nhận dạng hình ảnh và video cho AI

GPU được ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống nhận dạng hình ảnh và video, giúp xử lý, phân tích hình ảnh và video với tốc độ và độ chính xác cao. Nhờ đó, các ứng dụng như nhận diện khuôn mặt, phân tích video giám sát, xe tự hành… hoạt động ngày càng hiệu quả và thông minh hơn.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

GPU cũng đóng vai trò quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), giúp phân tích và hiểu ngôn ngữ con người một cách hiệu quả. Nhờ vậy, các ứng dụng như dịch máy, chatbot, trợ lý ảo,… trở nên thông minh và tự nhiên hơn.

Học máy tính toán

GPU còn được ứng dụng trong học máy tính toán (scientific computing), giúp giải quyết các bài toán khoa học phức tạp, đòi hỏi khả năng tính toán cao như mô phỏng khí hậu, dự báo thời tiết, phân tích dữ liệu khoa học…

GPU vs CPU - 5

Một số ví dụ cụ thể về ứng dụng của card đồ họa trong máy học và AI

  • Dự án AlphaGo: Hệ thống trí tuệ nhân tạo AlphaGo sử dụng hàng nghìn GPU để đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Sedol, đánh dấu một bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực AI.
  • Xe tự lái: Các hệ thống xe tự lái sử dụng GPU để xử lý dữ liệu từ camera, lidar và radar, giúp chúng có thể nhận thức môi trường xung quanh và đưa ra quyết định di chuyển an toàn.
  • Khai thác dữ liệu y tế: GPU được sử dụng để phân tích dữ liệu y tế khổng lồ, giúp chẩn đoán bệnh chính xác hơn, phát triển các phương pháp điều trị mới và cá nhân hóa lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

So sánh bộ xử lý TPU vs GPU

TPU là gì?

Tensor Processing Unit (TPU) là một loại vi xử lý đặc biệt được Google phát triển dành riêng cho các ứng dụng máy học và trí tuệ nhân tạo. TPU sở hữu những ưu điểm vượt trội so với CPU và GPU thông thường, giúp nâng cao hiệu quả và tốc độ xử lý các thuật toán học máy phức tạp.

Các thuật toán học máy, đặc biệt là mạng nơ-ron nhân tạo, sử dụng nhiều phép toán đại số tuyến tính. TPU được tối ưu hóa để thực hiện các phép toán này một cách hiệu quả, giúp tăng tốc độ xử lý đáng kể. Thiết bị phần cứng này được thiết kế để hỗ trợ hiệu quả cho nhiều thuật toán học máy phổ biến như TensorFlow, PyTorch, JAX

Những đặc điểm nổi bật của TPU

Hiệu suất mạnh mẽ cho các phép toán học máy

  • TPU được thiết kế với kiến trúc song song độc đáo và mạnh mẽ. Nó bao gồm nhiều lõi tính toán nhỏ hoạt động đồng thời. Nhờ vậy, TPU có thể xử lý lượng lớn dữ liệu học máy một cách nhanh chóng và hiệu quả, vượt trội hơn so với CPU và GPU.
  • Các thuật toán học máy, đặc biệt là mạng nơ-ron sâu, sử dụng nhiều phép toán đại số tuyến tính. TPU được tối ưu hóa để thực hiện các phép toán này một cách hiệu quả, giúp tăng tốc độ xử lý đáng kể.

TPU được chuyên dụng cho việc học từ dữ liệu

  • TPU được phát triển để xử lý các thuật toán học máy phức tạp, đặc biệt là mạng nơ-ron nhân tạo. Vì vậy chúng có thể giúp máy tính “tự học” từ dữ liệu, thực hiện các tác vụ như nhận diện hình ảnh, dự đoán kết quả… một cách hiệu quả.
  • TPU giúp rút ngắn thời gian đào tạo mô hình học máy, từ đó đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu và ứng dụng AI.
  • Ngoài ra, việc sử dụng TPU còn giúp tiết kiệm chi phí vận hành hệ thống máy tính cho các ứng dụng học máy.

GPU vs CPU - 6

So sánh TPU vs GPU

Về mục đích thiết kế

  • TPU được thiết kế chuyên biệt cho các tác vụ học máy, tập trung vào tính toán ma trận và các phép tính dự đoán. Hiệu suất của TPU đặc biệt ấn tượng trong việc huấn luyện các mô hình học máy phức tạp, đặc biệt là mạng nơ-ron nhân tạo.
  • GPU ban đầu được phát triển cho mục đích xử lý đồ họa trong game và ứng dụng đồ họa. Tuy nhiên, khả năng xử lý đa luồng mạnh mẽ của card đồ họa cũng mở ra tiềm năng ứng dụng trong lĩnh vực học máy. Card đồ họa sở hữu kiến trúc phức tạp với nhiều nhân xử lý (CUDA Cores), giúp nó có thể xử lý nhiều loại công việc khác nhau, từ đồ họa đến tính toán.

Về hiệu suất

  • Nhờ kiến trúc tối ưu cho các phép toán học máy, TPU có hiệu suất vượt trội so với GPU trong các tác vụ tính toán phức tạp. Thiết bị này có thể xử lý lượng dữ liệu lớn hơn và rút ngắn thời gian huấn luyện mô hình một cách đáng kể.
  • Mặc dù hiệu suất học máy của GPU không bằng TPU, nhưng nó vẫn cao hơn nếu so với CPU. GPU có khả năng xử lý đa dạng các loại tác vụ, bao gồm cả học máy, tuy nhiên hiệu quả có thể không tối ưu bằng TPU cho các bài toán phức tạp.

Về mức độ tích hợp và hỗ trợ phần mềm

  • TPU thường được tích hợp trong các nền tảng học máy và đám mây do Google cung cấp. Số lượng phần mềm hỗ trợ và tương thích với TPU hạn chế hơn so với GPU.
  • GPU được hỗ trợ bởi nhiều hệ điều hành và có thể hoạt động độc lập. Nhờ sự phổ biến rộng rãi, GPU được hỗ trợ bởi nhiều thư viện học máy mạnh mẽ như TensorFlow hay PyTorch.

GPU vs CPU - 7

Kết luận

Tóm lại, thông qua bài viết này, chúng ta đã biết những thông tin cơ bản về GPU vs CPU vs TPU – những thiết bị phần cứng quan trọng của máy tính. Trong đó, CPU đóng vai trò trung tâm xử lý các tác vụ cơ bản như tính toán, logic và điều khiển hệ thống; GPU được dùng để đáp ứng nhu cầu xử lý đồ họa phức tạp; còn TPU là một loại vi xử lý đặc biệt dành riêng cho các ứng dụng máy học và trí tuệ nhân tạo.

Hy vọng những thông tin mà Jetek cung cấp trong bài viết này đã giúp bạn có cái nhìn toàn diện về các thành phần này, từ đó bạn có thể chọn lựa chúng dễ dàng, phù hợp với nhu cầu sử dụng thực tế của bản thân. Hẹn gặp lại bạn trong những bài viết tiếp theo của chúng tôi.

Xem thêm»