Perbedaan CPU dan GPU merupakan hal yang cukup penting untuk diketahui. Hal ini tidak lepas dari fungsi utamanya yang berkaitan dengan kecepatan pemrosesan data, yang belakangan ini jadi kebutuhan pokok bagi banyak industri.
Meski kedua perangkat keras tersebut punya fungsi dasar serupa, yakni untuk memproses data dalam sebuah sistem, CPU dan GPU ternyata punya perbedaan signifikan dalam hal arsitektur, tujuan utama, dan tingkat performa.
Misalnya dalam deep learning, model-model neural network butuh pemrosesan data dalam jumlah besar yang dapat dibagi ke dalam banyak tugas kecil yang diproses secara paralel, sesuatu yang dapat dilakukan dengan mudah oleh GPU.
Anda bisa memahami perbedaan CPU dan GPU dengan lebih komprehensif dengan menyimak pembahasannya berikut ini.
Arsitektur dan fungsi dasar
CPU merupakan otak utama dari sebuah komputer. Ia bertanggung jawab untuk menjalankan instruksi dari program yang diinstal pada sistem operasi. CPU dirancang menangani berbagai tugas secara berurutan dengan kecepatan tinggi.
CPU sendiri punya beberapa core atau inti yang mampu bekerja secara multitasking, dengan arsitektur lebih kompleks dan fleksibel, juga mampu menjalankan berbagai jenis instruksi dan tugas dengan lebih efisien.
Di sisi lain, GPU awalnya dirancang hanya untuk kebutuhan rendering grafis, terutama dalam gaming dan desain grafis, namun kini banyak digunakan untuk menjalankan program-program yang lebih berat dan kompleks.
Hal ini sangat memungkinkan, mengingat GPU punya ratusan hingga ribuan core yang mampu menangani banyak tugas secara paralel.
Baca juga: Apa itu GPU? Akselerasi Kinerja AI Hingga Super Komputer
Dibanding dengan CPU, arsitektur GPU lebih sederhana dan fokus pada kemampuan paralelismenya, membuatnya sangat efektif menjalankan tugas-tugas yang dapat dibagi menjadi banyak sub-tugas kecil yang dieksekusi secara simultan.
Performa dan kegunaan
Perbedaan CPU dan GPU lainnya adalah, CPU unggul dalam tugas-tugas yang memerlukan performa single-threaded tinggi dan logika kompleks. Sebagai contoh, menjalankan sistem operasi, menjalankan aplikasi perkantoran, dan tugas-tugas yang memerlukan interaksi manusia.
Dengan kemampuan multitasking yang lebih baik, beberapa CPU modern juga punya kemampuan menangani beberapa proses secara bersamaan, meski masih dalam jumlah yang lebih terbatas jika dibandingkan dengan GPU.
Beberapa aplikasi yang paling diuntungkan dari kemampuan GPU adalah rendering grafis 3D, komputasi ilmiah, dan machine learning.
Baca juga: Lintasarta Bermitra dengan NVIDIA Untuk Hadirkan Cloud Platform AI
Aplikasi khusus dan implementasi
Gaming adalah salah satu aplikasi utama di mana GPU menunjukkan keunggulannya. Rendering grafis 3D yang realistis dan kompleks, butuh ribuan kalkulasi yang dapat dilakukan secara paralel untuk menampilkan gambar yang halus dan detail.
Desain grafis dan animasi juga sangat bergantung pada kemampuan GPU. Software seperti Adobe Photoshop, Autodesk Maya, dan Blender menggunakan GPU untuk mempercepat proses rendering dan manipulasi objek 3D, sehingga membuat proses kerja jadi lebih efektif.
Bidang lain yang menyorot perbedaan CPU dan GPU, sekaligus membuktikan potensi besar GPU adalah komputasi ilmiah dan penelitian, seperti pemodelan cuaca, simulasi fisika, dan komputasi genomik. GPU memungkinkan para peneliti mampu menjalankan simulasi dan analisis data dengan kecepatan yang jauh lebih tinggi dibandingkan CPU.
Kemudian ada juga machine learning dan AI, dimana keduanya sangat bergantung pada GPU. Algoritma machine learning, terutama deep learning, butuh pemrosesan data dalam jumlah besar dan paralel yang dapat ditangani dengan GPU.
Baca juga: Cara Kerja Graphic Processing Unit (GPU), Fungsi dan Jenisnya
Framework seperti TensorFlow dan PyTorch, dirancang secara khusus untuk memanfaatkan kemampuan GPU secara optimal dalam melatih model AI.
Integrasi CPU dan GPU
Meski perbedaan CPU dan GPU membawa keunggulan masing-masing, integrasi CPU dan GPU sering dilakukan untuk mencapai performa terbaik. CPU cukup bisa diandalkan untuk menangani tugas-tugas yang butuh fleksibilitas dan kontrol logika yang kompleks.
Sementara di sisi lain, GPU digunakan untuk menjalankan tugas-tugas yang butuh pemrosesan paralel dalam jumlah besar. Kombinasi ini memungkinkan aplikasi untuk memanfaatkan keunggulan masing-masing unit pemrosesan.
Selain itu, sistem komputasi modern juga seringkali menggabungkan kemampuan optimal dari CPU dan GPU dalam satu sistem. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan performa secara keseluruhan.
Misalnya, dalam sebuah komputer gaming atau workstation desain grafis, CPU mengatur logika dan alur kerja utama, sementara GPU menangani rendering grafis. Di pusat data dan superkomputer, kombinasi CPU dan GPU digunakan untuk mempercepat komputasi ilmiah dan analisis data.
Deka GPU dari Lintasarta
Dengan memahami perbedaan CPU dan GPU, Anda dimungkinkan untuk memilih perangkat keras yang tepat, sesuai dengan kebutuhan kinerja tertentu dan tujuan utama perusahaan atau bisnis Anda.
Untuk hal ini, Lintasarta menawarkan layanan Deka GPU, berupa Cloud AI yang bisa dijadikan solusi berbasis cloud dengan menyediakan akses ke GPU NVIDIA H100, hardware yang powerfull menanggung beban kerja kecerdasan buatan (AI).
Secara khusus, Deka GPU dari Lintasarta dirancang untuk mempercepat transformasi digital, dengan cara memberi daya komputasi berperforma tinggi, sehingga cocok untuk menangani berbagai program kompleks, seperti Video Editing, Deep Learning, Machine Learning, dan High-performance Computing (HPC).
Deka GPU merupakan pilihan yang tepat untuk dipertimbangkan bagi perusahaan atau bisnis yang sedang menjalani transformasi digital. Untuk informasi lebih lengkap tentang layanan Deka GPU dari Lintasarta, Anda bisa mengikuti tautan ini.