CPU vs GPU, ini perbedaan dan cara kerjanya di dalam sebuah perangkat komputer
GPU vs NPU
NPU vs GPU
-
Mengulik lebih detail PC AI dan faktor yang membuatnya berbeda dibanding komputer konvensional Ini adalah perangkat yang dirancang untuk menangani tugas kecerdasan buatan (AI) dengan mudah
-
NVIDIA RTX hadirkan generative AI ke jutaan PC, dorong penggunaan AI untuk produktivitas harian Pemanfaatan AI secara meluas akan memberikan dampak yang besar bagi setiap elemen kehidupan manusia serta bisnis
-
Qualcomm rilis Snapdragon X Plus, prosesor terintegrasi khusus untuk aplikasi berbasis AI on-device Prosesor ini bakal merevolusi industri PC
Perbedaan penting antara NPU dan GPU adalah bahwa yang pertama mempercepat beban kerja AI dan ML sedangkan yang kedua mempercepat tugas pemrosesan grafik dan rendering. Dengan kata lain, masing-masing adalah prosesor khusus untuk fungsi tertentu pada perangkat kamu.
Selain fungsi khususnya, GPU juga semakin banyak digunakan dalam tugas komputasi umum lainnya, termasuk melatih sistem AI dan inferensi pembelajaran mendalam. Tetapi jika GPU juga dapat digunakan untuk tugas AI atau ML, mengapa perusahaan repot-repot memiliki prosesor khusus untuk itu? Jawaban singkatnya adalah kinerja dan efisiensi.
Menggunakan prosesor khusus di komputer untuk tugas tertentu biasanya untuk mempercepat kinerja tugas yang disebut akselerasi perangkat keras. Ini membantu meningkatkan kinerja karena komponen yang berbeda dirancang untuk melakukan tugas tertentu dengan lebih efisien daripada menggunakan komponen tujuan umum seperti CPU untuk semuanya.
Hasilnya, akselerasi perangkat keras cukup standar pada PC modern. Misalnya, kamu akan menemukan GPU untuk pemrosesan grafik dan kartu suara untuk audio.
Kinerja GPU dan NPU diukur dalam hal berapa triliun operasi yang dapat dilakukan prosesor per detik. Ini biasanya dilambangkan dengan Operasi Tera (atau Triliun) Per Detik (TOPS). Misalnya, chip Snapdragon X Elite Qualcomm berkinerja hingga 45 TOPS (dari NPU saja), sedangkan GPU GeForce RTX 4090 NVIDIA memiliki lebih dari 1.300 TOPS.
GPU dapat terpisah dari CPU atau terintegrasi, dibangun ke dalam CPU. Sementara NPU diintegrasikan ke dalam CPU. Misalnya, prosesor Seri-A dan Seri-M Apple memiliki NPU yang disebut Apple Neural Engine yang terpasang di dalam CPU. Namun, beberapa NPU bersifat diskrit, seperti NPU resmi Raspberry Pi.
Kesimpulannya, NPU adalah prosesor yang mempercepat pemrosesan saraf, sedangkan GPU adalah prosesor khusus untuk pemrosesan grafik. Karena arsitektur pemrosesan paralelnya, keduanya dapat melakukan triliunan operasi per detik.
Meskipun NPU hanya dikhususkan untuk tugas AI dan ML, kasus penggunaan GPU telah berkembang dalam beberapa tahun terakhir di luar grafik. Mereka juga digunakan dalam aplikasi tujuan umum lainnya, terutama dalam operasi intensif data seperti melatih model AI dan menambang mata uang kripto.
BACA JUGA :
- Menguak 5 Peningkatan ekstrem performa AI chipset Snapdragon 8s Gen 3 di Poco F6
- Ini perangkat keras AI baru yang diluncurkan di Computex 2024, perang prosesor AI makin panas
- AMD perkenalkan prosesor desktop seri Ryzen 9000 di ajang Computex 2024
- Cara mengoptimalkan PC untuk bermain game, biar makin lancar dan anti nge-lag
- Cara mengetahui jenis prosesor dan kecepatan ponsel cerdas Android
(brl/red)