La vraie différence entre CPU et GPU

Alors que le CPU est associé au fonctionnement même des ordinateurs, le GPU quant à lui va au-delà de ce seul usage et embrasse une multitude d'autres domaines. Jedha va faire ressortir de façon claire la différence entre ces deux notions et expliquer qu'il est possible d'effectuer une formation en hardware pour mieux comprendre ces termes.

Le CPU : de quoi s'agit-il ?

CPU est l'acronyme de Central Processing Unit, littéralement « unité centrale de traitement ». Communément appelé processeur en français, c'est l'un des principaux composants des ordinateurs. À la manière d'un cerveau humain, un processeur exécute des instructions et effectue en temps réel un nombre important de calculs pour permettre aux programmes informatiques de fonctionner correctement.

Il assure également l'échange de données entre différents composants de la machine : disque dur, carte graphique, mémoire vive, carte de son…

Un processeur intègre 4 principales composantes : l'unité de contrôle ou séquenceur, l'horloge, les registres (registre accumulateur, registre d'instruction, registre d'état…) et les bus informatiques (bus de données, bus de contrôle, bus d'adresse). Dans les modèles les plus récents, il est possible de retrouver, en plus de ces composants de base, une mémoire cache, des unités de prédiction et de rangement ainsi que des pipelines.

Les processeurs ont beaucoup évolué au fil des années. Depuis la fin des années 1990, les ordinateurs intègrent désormais des micro-processeurs de moins de 5 cm de long et de large. La puissance de calcul de ces puces électroniques s'exprime en hertz ou en GHz dans la plupart des cas. Plus la fréquence d'un processeur est élevée, plus elle pourra effectuer d'opérations chaque seconde. Le nombre de cœurs des processeurs influence également leurs performances. On distingue ainsi des CPU single-core (à un cœur), dual core, quad core, et hexa core… Les CPU multicœurs sont logiquement les plus puissants, car ils peuvent traiter à la fois plusieurs instructions complexes. Actuellement, le marché est dominé par AMD et Intel.

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À quoi sert le CPU et quelles sont ses fonctions ?

Un processeur reçoit des consignes dans un langage spécifique en provenance de la mémoire de l'ordinateur. Il se charge ensuite de les convertir en résultats exploitables par l'utilisateur humain : affichage d'un programme à l'écran suite à un clic par exemple. Le fonctionnement est axé autour de plusieurs fonctions.

Recherche et réception des instructions

Les instructions que reçoit un CPU sont des séries de chiffres transmises par la RAM (mémoire vive) de l'ordinateur. Chaque instruction représente une portion d'opération. Le processeur doit donc pouvoir identifier les instructions suivantes pour exécuter correctement l'action souhaitée. Pour cela, il place les instructions dans un registre et incrémente le compteur de programme (PC) afin de pointer vers la prochaine instruction à exécuter.

Interprétation des consignes reçues

Une fois que l'instruction provenant de la mémoire RAM est stockée dans le registre du processeur, ce dernier le fait passer dans le circuit de décodage. À ce niveau, l'instruction est convertie en signaux puis envoyée vers d'autres composants du CPU en vue de l'exécution.

Exécution et écriture

À cette étape du cycle d'instruction, le dispositif exécute l'action souhaitée (exemple : affichage d'informations désirées sur l'écran). Le résultat est ensuite enregistré dans un registre afin que les instructions suivantes puissent s'y référer. Cette fonction est semblable à celle de la mémoire sur une calculatrice.

Où se trouve le CPU dans un ordinateur ?

Dans un ordinateur, le CPU se situe sur la carte mère. Le plus souvent placé sous le ventilateur, il est fixé à son support grâce à un petit levier de forme carrée. Pour le changer, il suffit donc d'ouvrir le levier afin de retirer délicatement la pièce. En raison de son importance pour le fonctionnement de la carte mère, le processeur est souvent surnommé « cerveau de l'ordinateur ». Il est impossible d'allumer l'appareil sans lui.

Les ordinateurs ne sont pas non plus les seuls appareils à posséder un processeur. Il est également présent dans les smartphones, les tablettes, les consoles de jeu…

Le GPU : définition

GPU est l'acronyme de Graphics Processing Unit (unité de traitement graphique en français). Communément appelée processeur graphique, c'est une puce informatique qui permet d'optimiser l'affichage et le rendu des images 2D et 3D ainsi que des vidéos. Il effectue des calculs mathématiques très rapides qui sont entièrement dédiés au traitement de données graphiques. Le processeur graphique (GPU) n'est pas à confondre avec la carte graphique ou carte vidéo puisqu'il s'agit de deux composants distincts. En effet, le GPU est un élément constitutif de la carte graphique d'un appareil informatique. Il est associé à la mémoire et à d'autres composants qui permettent à la carte vidéo de fonctionner. Le GPU représente donc pour une carte graphique ce qu'est le CPU pour la carte mère.

Les principaux fabricants de processeurs graphiques sur le marché actuellement sont AMD et Nvidia. AMD se positionne sur le moyen et haut de gamme tandis que Nvidia est orienté vers le très haut de gamme.

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À quoi sert le GPU ?

Le GPU fournit une puissance de traitement graphique élevée qui sert à combler les besoins des utilisateurs ayant un usage particulier de l'affichage. Contrairement au CPU, il n'est donc pas vraiment utile pour du traitement de texte, ou pour des opérations de calcul classiques. Développés à l'origine pour accélérer les rendus 3D, les GPU ont gagné en performance au fil du temps et sont devenus bien plus polyvalents.

Ils permettent aujourd'hui aux programmeurs graphiques de créer des effets visuels et des scènes réalistes en exploitant des techniques de restitution avancées. Certains développeurs utilisent également la puissance des GPU pour réaliser des tâches de calcul haute performance (HPC). Ces puces informatiques sont donc de plus en plus utiles dans les secteurs de la médecine, du divertissement, du pétrole, et de l'intelligence artificielle.

Quels sont les différents types de GPU ?

Les GPU disponibles sur le marché actuellement peuvent être classés en deux familles : les GPU intégrés et ceux dédiés (discrete GPU). La différence entre ces deux familles de processeurs graphiques se situe au niveau de leur architecture et de leur mode d'utilisation.

Les GPU intégrés

La plupart des unités de traitement graphiques disponibles sur le marché sont des GPU intégrés. Quels sont ces types de GPU et comment fonctionnent-ils ? Un processeur graphique intégré est tout simplement un GPU qui est intégré à une carte mère et qui fonctionne de concert avec le CPU de celle-ci. C'est une architecture légère qui réduit la consommation d'énergie et les coûts de production. Intel fait partie des principaux fabricants qui proposent cette technologie.

Ce sont les GPU intégrés aux cartes mères qui permettent aux ordinateurs d'exécuter des tâches graphiques simples sans difficulté :

• Lire des vidéos ;
• Étendre l'écran de l'ordinateur à un ou plusieurs moniteurs connectés ;
• Regarder des images ;
• Surfer sur des sites internet au graphisme complexe.

Il faut souligner que la plupart des processeurs graphiques intégrés ne sont performants que pour ces éléments de bases. Exception faite des modèles de dernière génération, elles n'ont pas assez de puissance pour gérer correctement l'affichage de jeux vidéo nécessitants d'importantes ressources graphiques.

Les GPU dédiés

Les GPU dédiés (ou, par extension, cartes graphiques dédiées) ont été développés spécialement pour la réalisation de tâches graphiques avancées et très gourmandes en ressources. Ce sont des équipements complètement séparés du CPU qui se connectent aux cartes mères des ordinateurs via les ports PCIe. Ils possèdent leur propre mémoire vidéo et sont placés sur une carte graphique dédiée. Leurs performances accrues sont très utiles pour le rendu 3D, la lecture de certains jeux, la création d'effets visuels à 360 degrés…

Bien souvent, l'utilisation de ce type de GPU entraîne une augmentation de la consommation énergétique… Le système dégage également plus de chaleur qu'un GPU intégré, nécessitant ainsi un système de refroidissement performant et dédié pour tourner à plein régime. Pour certains usages très avancés, il est possible d'installer côte à côte sur la même machine plusieurs GPU dédiés. Les architectes et les graphistes sont les plus concernés par cet usage.

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Quels sont les cas d'usages du GPU ?

Le GPU s'utilise aujourd'hui pour résoudre une multitude de problématiques de calculs à haute performance. Montrons quelques cas d'usage de cette puissante puce électronique.

Le gaming

Les jeux vidéo sont de plus en plus réalistes, avec des mondes virtuels très complexes et vastes. Cette tendance soutenue par le développement de nouvelles technologies telles de la 4K avec des taux de rafraîchissement d'image vertigineux impose aux gamers de passer à des équipements capables de traiter avec efficacité les opérations nécessitant d'importantes ressources graphiques. Cela est possible grâce aux GPU qui excellent dans le traitement rapide des rendus 2D et 3D. Avec leurs performances graphiques accrues, les gamers peuvent jouer leurs jeux préférés à des résolutions très élevés ou avec un taux de rafraîchissement élevé.

Les processeurs graphiques sont également utiles pour les jeux vidéo de réalité virtuelle qui sont encore plus gourmands en ressources que les jeux classiques en raison de l'expérience immersive qu'ils proposent. Les fabricants tels que NVIDIA proposent même des solutions graphiques à haute performance spécialement optimisées pour ces usages.

La création de contenu et l'édition de vidéos

La création de visuels, le montage et l'édition de vidéos sont des tâches qui prennent naturellement beaucoup de temps, car les rendus exigent bien souvent d'importantes ressources graphiques et informatiques. Avec la réalisation parallèle rendu possible par les GPU, les graphic designers et autres professionnels de la création visuelle peuvent désormais rendre plus facilement leurs créations graphiques dans divers formats en haute définition. Ce précieux gain de temps permet aux artistes de laisser libre cours à leur créativité et d'être plus productifs.

La création de contenus audiovisuels est aussi beaucoup plus simple grâce aux GPU de dernière génération qui embarque les technologies les plus avancées en matière d'encodage vidéo et de traitement graphique.

Le machine learning et le deep learning

Les GPU sont très prisés pour des applications ayant trait à l'intelligence artificielle (IA) et au machine learning. Puisque ces puces sont en mesure de délivrer une puissance de calcul phénoménale entièrement dédiée aux éléments graphiques, elles sont très utiles pour accélérer certaines fonctionnalités faisant intervenir les réseaux de neurones artificiels : reconnaissance faciale, classification d'image, regroupement de visuels pour détection de fraude…

Dans le domaine du deep learning également, la plupart des technologies existantes tirent profit de la puissance des GPUs combinés à d'autres dispositifs matériels tels que le CPU. Le nombre incroyable d'opérations arithmétiques pouvant être effectué en parallèle grâce à ces puces informatiques permet de raccourcir les temps pour les calculs complexes.

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CPU et GPU : deux composants complémentaires

Le CPU et le GPU sont en réalité deux composants complémentaires des ordinateurs modernes. Le processeur est le dispositif matériel qui permet à la machine de mener à bien tous les calculs qu'elle doit réaliser afin de faire fonctionner les programmes lancés par l'utilisateur… Il est cependant limité dans la simultanéité des tâches qu'il peut exécuter.

Pour l'épauler, il faut donc le GPU qui est une unité pouvant restituer rapidement et de façon simultanée des éléments graphiques (images et des vidéos) de haute résolution. Le GPU est moins polyvalent que le processeur, mais il peut exécuter beaucoup plus d'instructions de nature graphiques à la fois. Il n'est donc pas question de choisir l'un au détriment de l'autre puisqu'ils sont tous les deux essentiels au fonctionnement de la machine. Le GPU a enfin plusieurs usages qui vont au-delà du cadre du traitement des images. Il est aujourd'hui largement utilisé en machine learning et pour la création de contenus. Il est possible de mieux connaître ces composants grâce à une formation en hardware.

Comment se former au hardware ?

Pour maîtriser davantage les différents composants d'un ordinateur et leur rôle respectif, l'une des meilleures solutions de se former au hardware. Cela peut se faire via des programmes de formation en cybersécurité ou bien de manière plus générale à la façon donc sont construits les ordinateurs. Nous proposons chez Jedha d'effectuer ces formations sur Lyon, Paris ou à distance. Grâce à un programme de formation en cybersécurité, l'apprenant sera initié à différents concepts étroitement liés au hardware et bien plus : réseaux informatiques, gestion des risques, contrôle de serveur, exploration des vulnérabilités système…

Pour ceux qui cherchent à approfondir leurs connaissances en informatique de manière personnalisée, il existe des cours particuliers informatique avec des professeurs expérimentés et certifiés, disponibles partout en France.

Il est aussi possible d'opter pour une formation d'ingénieur hardware. Cela permet d'acquérir les compétences nécessaires pour la conception de cartes électroniques. Pour mieux connaître les éléments composant un ordinateur et avoir d'autres compétences en data ou en cybersécurité, il s'agit de formations à ne pas manquer.

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