کدام نرم افزارها بیشتر از CPU و کدامیک از GPU برای پردازش استفاده میکنند؟

یکی از گلایه‌های رایج کاربران عملکرد ضعیف سیستم در اجرای برخی از نرم‌افزارها با وجود داشتن پردازنده قوی است . برخی نیز از اجرای ضعیف برنامه‌ها و بازی‌ها علی‌رغم استفاده از کارت گرافیک قدرتمند شکایت می‌کنند. اگر شما هم با این مشکل مواجه‌اید، احتمالاً نه پردازنده ایراد دارد و نه کارت گرافیک، بلکه مشکل از انتخاب اشتباه است. برای داشتن سیستمی با عملکرد خوب باید وابستگی نرم‌افزارهای پرکاربردتان به CPU یا GPU را شناسایی کرده و سپس، قطعات را کنار هم قرار دهید. و این دقیقاً همان کاری است که قصد داریم در این مقاله به شما آموزش دهیم.

فهرست مطالب این مقاله:

– مقدمه
– تفاوت CPU و GPU چیست؟
– شناسایی نرم‌افزارهای وابسته به CPU یا GPU 
– آشنایی با نرم‌افزارهای وابسته به CPU و GPU 
– تأثیر نوع پردازنده در عملکرد نرم‌افزارها
– راهنمای انتخاب CPU و GPU بر اساس نیاز واقعی
– مقایسه مصرف CPU و GPU در نرم‌افزارهای علمی و گرافیکی
– جمع‌بندی
– پرسش‌های پرتکرار

مقدمه

شاید تا ده سال قبل همه کاربران عملکرد مناسب سیستم در اجرای بازی‌ها را به پردازنده گرافیکی (GPU) و اجرای بی‌‎نقص نرم‌افزارها را به پردازنده (CPU) نسبت می‌دادند. اما در دهه اخیر رابطه میان پردازنده‌ها و پردازنده‌های گرافیکی با نرم‌افزار به‌شکل اساسی تحول یافته است. هنوز هم پردازنده مرکزی (CPU) نقش مغز کامپیوتر را بازی کرده و مسئولیت اجرای وظایف مختلف را بر عهده دارد. اما حالا پردازنده‌های گرافیکی (GPU) پا را از دایره وظایف قبلی فراتر گذاشته و نقش شتاب‌دهنده‌های موازی قدرتمند را در زمینه یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی، رندرینگ و… ایفا می‌کنند.

تحول مذکور باعث شده بسیاری از نرم‌افزارهای امروزی بخش بزرگی از نیازهای پردازشی خود را به GPU واگذار کنند. در عین حال، برخی دیگر نیز همچنان اولویت‌شان با CPU است. به‌همین‌دلیل، قصد داریم مصرف نرم‌افزارهای مختلف از منابع پردازشی سیستم را بررسی کرده و به شناسایی نرم‌افزارهای وابسته به CPU یا GPU بپردازیم. با ما همراه شوید.

تفاوت CPU و GPU چیست؟

پردازنده مرکزی (CPU) و پردازنده گرافیکی (GPU) جزو مهم‌ترین قطعات هر سیستم کامپیوتری هستند که وظیفه انجام محاسبات مختلف را برعهده دارند. اما معماری و وظایف این دو چه تفاوت‌هایی با هم دارند؟ در ادامه به‌زبان ساده به بررسی این موضوع می‌پردازیم.

CPU چیست و چه کار می‌کند؟

پردازنده مرکزی یا CPU قطعه‌ای است که همانند مغز انسان عمل می‌کند. این قطعه برای اجرای وظایف متوالی، مدیریت منابع مختلف سیستم مثل حافظه، کنترل برنامه‌ها و سیستم عامل طراحی شده است. وجود CPU در یک سیستم کامپیوتری برای اجرای وظایف مختلف و مدیریت کلی ضروری است و تمامی نرم‌افزارها برای انجام محاسبات خود به آن نیازمندند. معمولاً هر پردازنده از تعداد اندکی هسته قدرتمند استفاده می‌کند.

GPU چیست و چه وظیفه‌ای دارد؟

پردازنده گرافیکی یا GPU در ابتدا برای پردازش گرافیک بازی‌های کامپیوتری طراحی شد و کیفیت تصویری و اجرایی بازی‌ها به آن وابسته بود. اما این قطعه بر خلاف CPU، می‌تواند صدها یا هزاران هسته کوچک داشته باشد. همین ویژگی آن‌ را به ابزاری عالی برای اجرای پردازش‌های موازی و شتاب‌دنده محاسباتی تبدیل کرد.

 اکنون GPUهای جدید نه‌تنها برای پردازش محتوای گرافیکی، بلکه برای انجام حجم چشمگیری از محاسبات هم‌زمان مثل ماتریس‌ها و بردارها به کار می‌روند. این قابلیت در گرفتن رندهای سه‌بعدی، شبیه‌سازی، وظایف مرتبط با هوش مصنوعی و محسابات علمی بسیار کاربردی است.

شناسایی نرم‌افزارهای وابسته به CPU یا GPU

اگر قصد دارید وابستگی نرم‌افزار پرکاربرد مورد نظرتان به CPU یا GPU را بشناسید، باید درباره نوع پردازش‌های آن تحقیق کنید. به‌بیان‌ ساده، باید ببنید که نرم‌افزار مورد نظر شما چه نوع کاری انجام می‌دهد.

معمولاً نرم‌افزارهای CPUمحور بیشتر روی تحلیل داده، محاسبات عددی، پردازش ترتیبی یا منطق آماری بنا شده‌اند. در چنین نرم‌افزارهایی CPU وظیفه‌ دارد دستورات را به‌ترتیب و با دقت بالا اجرا کند. به‌همین‌دلیل، تأثیر هسته‌های بیشتر در نرم‌افزارهای محاسباتی بسیار مشهور است. در این گونه نرم‌افزارها پردازنده گرافیکی حتی اگر محتوای ورودی بسیار سنگین و پیچیده باشد، تقریباً هیچ کمکی نمی‌تواند بکند.

در مقابل، GPUمحوربودن نرم‌افزارهای رندرینگ، برنامه‌های مبتنی‌بر تصویر و بازی‌ها برای همه شناخته شده است. معمولاً نرم‌افزارهایی که با نورپردازی، مدل‌سازی سه‌بعدی، ویرایش ویدئو یا شبکه‌های عصبی سروکار دارند، برای پردازش موازی طراحی شده‌اند. در این نرم‌افزارها پردازنده گرافیکی با هزاران هسته کوچک خود وارد عمل شده و به پردازش محاسبات کمک می‌کند. به‌همین‌دلیل، تأثیر GPU در سرعت نرم‌افزارهای ویدئویی چشمگیر است.

ناگفته نماند دسته سومی از نرم‎‌افزارها نیز وجود دارند که به‌‎طور همزمان از CPU و GPU استفاده می‌کنند. این نرم‌افزارها که آن‌ها را هیبرید یا ترکیبی می‌نامیم، از هر دو پردازنده برای انجام وظایف‌شان بهره می‌گیریند.

آشنایی با نرم‌افزارهای وابسته به CPU و GPU

حالا که به‌طور مختصر با چگونگی شناسایی نرم‌افزارهای CPUمحور و GPUمحور آشنا شدیم، بد نیست تعدادی از مهم‌ترین و مشهورترین نرم‌افزارهای هر دسته را بررسی کنیم. این کار ضمن آشناکردن ما با نرم‌افزارهای مذکور، می‌تواند در شناسایی پردازنده اصلی در برنامه‌های مشابه کمک‌کننده باشد.

نرم‌افزارهای وابسته به CPU

در این بخش با بعضی از نرم‌افزارهای پرکاربرد CPUمحور آشنا می‌شویم. در این نرم‌افزارها GPU تأثیر چندانی در اجرای برنامه نداشته و بهبود عملکرد به قدرت هسته‌ها، تعداد آن‌ها و فرکانس بستگی دارد.

نرم‌افزار MATLAB، شبیه‌سازی علمی با پردازش CPU

MATLAB یکی از شناخته‌شده‌ترین نرم‌افزارهای بهینه‌سازی شده برای پردازنده مرکزی جهت انجام محاسبات علمی، پروژه‌های مهندسی و حل معادلات است. این نرم‌افزار برای اجرای اغلب اسکریپت‌ها و توابع از پردازش تک‌رشته‌ای یا چندرشته‌ای پردازنده مرکزی استفاده می‌کند.

اگرچه نسخه‌های جدیدتر این برنامه از پردازش موازی GPU و CUDA نیز پشتیبانی می‌کند، اما قابلیت مذکور فقط در تعداد اندکی از توابع فعال است. به‌طورکلی، هر نرم‌افزاری مثل MATLAB که روی انجام تحلیل‌های عددی، ماتریس، حل معادلات دیفرانسیل و شبیه‌سازی‌های علمی متمرکز باشد، تقریباً به‌طور کامل به CPU تکیه می‌کند.

 بنابراین، اگر با MATLAB یا ابزارهای مشابه سروکار دارید، استفاده از CPU قوی با فرکانس بالا و هسته‌های بیشتر در اولویت است.

نرم‌افزار Microsoft Excel، پردازش داده‌های بزرگ با CPU

مسلماٌ Excel شناخته‌شده‌ترین نرم‌افزاری محسوب می‌شود که برای پردازش‌های خود به پردازنده مرکزی متکی است. شاید Microsoft Excel ابزار ساده‌ای به‌نظر بیاید، اما وقتی صحبت از پروژه‌های آماری و مالی عظیم باشد، CPU باید بار تمامی محاسبات پیچیده و حجیم را بر دوش بکشد.

در این برنامه تمامی محاسبات تودرتو، فرمول‌های زنجیره‌ای، Pivot Table سنگین و تحلیل داده‌های پیچیده ازطریق پردازش‌های تک‌رشته‌ای و چندرشته‌ای CPU می‌شود. در واقع، تنها کاربرد مهم GPU در نرم‌افزار اکسل در نمایش گراف‌ها خلاصه می‌شود و پردازنده گرافیکی تقریباً نقش دیگری ندارد.

به‌همین‌دلیل، اگر از Excel زیاد استفاده می‌کنید، باید از پردازنده‌ای استفاده کنید که عملکرد تک‌هسته‌ای خوب و فرکانس بالایی داشته باشد.

در همین رابطه بخوانید:

– بهترین پردازنده (CPU) در بازار ایران (دی 1404)
– معرفی بهترین GPU ها برای یادگیری ماشین

نرم‌افزار SPSS، تحلیل آماری ازطریق پردازش ترتیبی CPU

نرم‌افزار SPSS یکی دیگر از ابزارهای CPUمحور است که به‌طور گسترده برای انجام تحلیل‌های آماری مورد استفاده قرار می‌گیرد. این نرم‌افزار برای انجام محاسبات آماری، رگرسیون، آزمون و تحلیل داده‌‌های از پردازش‌های ترتیبی استفاده می‌کند. به‌همین‌دلیل، GPU و قدرت پردازش موازی آن در عملکرد SPSS تأثیری ندارد.

اگر با SPSS زیاد سروکار دارید، باید پردازنده مرکزی شما هسته‌های پرقدرتی داشته باشد و در مدیریت حافظه به‌خوبی عمل کند.

نرم‌افزار KeyShot، رندرینگ CPU محور

اگرچه بسیاری از نرم‌افزارهای رندرینگ جدید عمدتاً به GPU متکی هستند، اما KeyShot از معدود ابزارهایی است که هنوز هم CPU را تا حد زیادی در این کار دخیل می‌کند. جالب است بدانید که نسخه‌های قدیمی این نرم‌افزار تقریباً کاملاً CPUمحور بودند. بااین‌حال، نقش GPU در رندرینگ بلادرنگ نسخه‌های جدید KeyShot بسیار پررنگ شده است.

به‌طورکلی، این نرم‌افزار اکنون از هر دو پردازنده مرکزی و گرافیکی برای گرفتن خروجی از پروژه‌ها استفاده می‌کند. ولی در صورتی که مدل شما سه‌بعدی بوده و جزییات بسیار زیاد و پیچیده‌ای داشته باشد، برای گرفتن رندر نهایی همچنان به یک CPU قدرتمند با فرکانس بالا و هسته‌های زیاد نیاز دارید. درمقابل، برای گرفتن رندر بلادرنگ به قدرت GPU وابسته خواهید بود.

نرم‌افزارهایی با مصرف سنگین GPU

در این بخش قصد داریم با برنامه‌های GPUمحور آشنا شویم. این نرم‌افزارهای وابسته به CUDA و OpenCL برای پردازش موازی، رندر بلادرنگ و ویرایش محتوای گرافیکی طراحی شده‌ و به قدرت و تعداد هسته‌های پردازنده گرافیکی متکی هستند.

نرم‌افزار Adobe Premiere Pro، نمایش قدرت GPU در برنامه‌های ویرایش ویدئو

کمتر کسی پیدا می‌شود که در حرفه ادیت ویدئو کوچکترین تجربه‌ای داشته باشد و با Adobe Premiere Pro کار نکرده باشد. این نرم‌افزار نمونه‌ای کامل از یک نرم‌افزار هیبرید با تکیه بسیار زیاد به GPU است. Premiere Pro برای اجرای افکت‌ها، پلاگین‌ها، ماسک‌ها و اصلاح رنگ‌ها و پخش تایم‌لاین مستقیما از پردازنده گرافیکی استفاده می‌کند. بنابراین، قدرت GPU در سرعت و کیفیت خروجی این برنامه بسیار تأثیرگذار است.

بااین‌حال، استفاده از قابلیت‌های پریمیر پرو بدون داشتن CPU مناسب امکان‌پذیر نیست. پردازش نهایی پروژه‌ها همچنان توسط CPU انجام می‌شود. بنابراین، باید آن را یک نرم‌افزار ترکیبی بدانیم.

نرم‌افزار DaVinci Resolve، نمایش نقش GPU در رندرینگ بلادرنگ

DaVinci Resolve یکی از GPUمحورترین نرم‌افزارهای گرافیکی ویرایش ویدئو است. این نرم‌افزار بهینه‌سازی پردازش موازی در GPU را به‌خوبی برنامه‌ریزی کرده و پردازش رنگ‌ها، اجرای افکت‌ها و رندر فوری صحنه‌ها را با استفاده از پردازنده گرافیکی انجام می‌دهد. به‌همین‌دلیل، حتی امکان استفاده همزمان از چند کارت گرافیک برای بهبود سرعت پردازش وجود دارد. در همین حال، با ارتقای CPU بهبودی عملکرد محدود خواهد بود.

نرم‌افزار Blender، نمونه پردازش گرافیکی در نرم‌افزارهای سه‌بعدی

Blender یکی از نرم‌افزارهای مدلینگ بسیار محبوب است که در بخش رندرینگ وابستگی زیادی به GPU دارد. این نرم‌افزار مدل‌سازی سه‌بعدی با استفاده از فریمورک CUDA و OptiX سرعت رندرها را با استفاده از GPU چندین‌برابر افزایش می‌دهد.

با‌این‌حال، بسیاری از قابلیت‌های Blender مثل اجرای اسکریپت‌ها و شبیه‌سازی قوانین فیزیک همچنان به CPU وابسته است. اما وظیفه رندر نهایی برعهده GPU است. بنابراین، استفاده از کارت گرافیک قوی می‌تواند سرعت گرفتن خروجی را به‌شکل چشمگیری افزایش دهد.

نرم‌افزار Unreal Engine، کاربرد کارت گرافیک در نرم‌افزارهای گیمینگ

استفاده از پردازنده گرافیکی برای اجرای بی‌نقص بازی‌ها بر کسی پوشیده نیست. اما بهتر است بدانید نرم‌افزارهای بازی‌سازی قدرتمندی مثل Unreal Engine نیز به‌شدت به GPU وابسته‌اند. Unreal Engine که یک موتور بازی‌سازی سه‌بعدی است برای گرفتن رندر بلادرنگ، نورپردازی پویا، اجرای Ray Tracing و… از GPU بهره می‌گیرد.

نقش CPU در این نرم‌افزار همچنان مهم بوده و مدیریت منطق بازی و پردازش‌های اساسی به آن متکی است. بااین‌حال، سرعت و کیفیت خروجی کاملاً به قدرت GPU بستگی دارد.

نرم‌افزار TensorFlow، نمایش عملکرد GPU در یادگیری ماشینی

TensorFlow یک کتاب‌خانه متن‌باز محبوب برای برنامه‌نویسی مبتنی‌بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی است. این نرم‌افزار برای پردازش موازی ازطریق GPU طراحی شده و امکان آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی را با سرعت مناسب فراهم می‌کند.

TensorFlow با بهره‌گیری از فناوری Tensor Core وظیفه اصلی شتاب‌دهی محاسبات ماتریسی را به پردازنده گرافیکی واگذار می‌کند. در این نرم‌افزار نقش CPU بیشتر پیرامون آماده‌سازی داده‌ها بوده و قدرت GPU در افزایش سرعت خروجی بسیار تأثیرگذارتر است.

تأثیر نوع پردازنده در عملکرد نرم‌افزارها

پس از بررسی تعدادی از مهم‌ترین نرم‌افزارهای وابسته به CPU و GPU، برای انتخاب بهترین قطعات برای سیستم بد نیست نیم‌نگاهی به نوع پردازنده‌ها و تأثیرشان در عملکرد نرم‌افزارها نیز داشته باشیم. باید توجه داشته باشید که قدرت بیشتر همیشه به معنی سرعت بالاتر نیست، بلکه عملکرد واقعی یک نرم‌افزار به نوع پردازش‌های موردنیازش برمی‌گردد.

به‌طورکلی، می‌توان پردازش‌های کامپیوتری را به سه دسته تک‌رشته‌ای، چندرشته‌ای و موازی دسته‌بندی کرد.

پردازش تک‌رشته‌ای

در پردازش تک‌رشته‌ای (Single-thread) بخش اصلی محاسبات در یک هسته به‌طور مجزا انجام می‌شود. در این نوع پردازش قدرت هر هسته (فرکانس بالاتر و تأخیر کم‌تر) از تعداد کلی هسته‌ها در عملکرد نرم‌افزار تأثیرگذارتر است. پردازش تک‌رشته‌ای در نرم‌افزارهای CPU محور شناخته‌شده‌ای مثل Microsoft Excel و SPSS و همچنین نرم‌افزارهای قدیمی بسیار رایج است.

در این نوع برنامه‌ها داشتن پردازنده‌ای با فرکانس بالا مثل Core i7 و i5 عملکرد بهتری درمقایسه‌با پردازنده‌های چندهسته‌ای فرکانس پایین به شما می‌دهد. همچنین، داشتن GPU قوی نیز تقریباً بی‌اثر است.

پردازش چندرشته‌ای

پردازش چندرشته‌ای (Multi-thread) وقتی انجام می‌شود که نرم‌افزار بتواند مأموریت‌هایش را به چند بخش مختلف تقسیم کرده و آن‌ها را همزمان اجرا کند. در این پردازش داشتن یک CPU با تعداد هسته‌ها و رشته‌های زیاد از فرکانس هر هسته بسیار تأثیرگذارتر بوده و باعث افزایش سرعت می‌شود. کاربرد پردازنده‌های چندرشته‌ای در نرم‌افزارهایی مثل MATLAB، MySQL، PostgreSQL و ابزارهای برنامه‌نویسی، پردازش داده و شبیه‌سازی علمی زیاد است.

در این نرم‌افزارها بهره‌گیری از پردازنده‌ای با هسته‌های زیاد مثل Core i9 یا  Ryzen 9 قدرت و سرعت اجرای فرامین را به‌شکل چشمگیری افزایش می‌دهد. بااین‌حال، توانایی نرم‌افزار در مدیریت هسته‌ها نیز مهم است.

پردازش موازی ازطریق GPU

برخلاف CPU که تعداد هسته‌های آن معمولاً به تعداد انگشتان دست است، یک GPU از هزاران هسته استفاده می‌کند. این پردازنده‌ها برای پردازش موازی گسترده طراحی شده‌اند و می‌توانند وظایف مشابه را به‌طور همزمان اجرا کنند. این نوع پردازش بیشتر زمانی کاربرد دارد که حجم داده‌ها بسیار زیاد بوده و نیاز به پردازش فوری وجود داشته باشد. این مورد در برنامه‌هایی مثل Blender، Unreal Engine، PyTorch، ابزارهای ویرایش تصویری و ویدئویی و نرم‌افزارهای وابسته به CUDA و OpenCL دیده می‌شود.

بهره‌گیری از کارت‌های گرافیک مناسب برای نرم‌افزارهای ویدئویی در چنین ابزارهایی بسیار مهم است، چراکه حتی قوی‌ترین CPUها نیز بدون GPU مناسب باعث ایجاد گلوگاه در سیستم می‌شود.

راهنمای انتخاب CPU و GPU بر اساس نیاز واقعی

در بخش‌های قبلی با نحوه شناسایی نرم‌افزارهای CPUمحور و GPUمحور، تعدادی از نرم‌افزارهای شناخته‌شده و انواع پردازش آشنا شدیم. حالا سؤال اصلی این است که دقیقاً باید چه سخت‌‎افزاری بخریم. برای پاسخ به این سؤال چند سناریوی واقعی را مورد بررسی قرار می‌دهیم.

سناریو اول: پروژه‌های آماری، تحلیلی و علمی

اگر از کامپیوتر خود بیشتر برای محاسبات عددی، پردازش داده‌های آماری و منطقی، کدنویسی و مدیریت محتوای غیر بصری استفاده می‌کنید، قدرت پردازنده مرکزی (CPU) باید در اولویت باشد. در چنین کاربردهایی استفاده از پردازنده‌‍ای با فرکانس بالا و هسته‌های بیشتر می‌تواند عملکرد نرم‌افزارها را ارتقا دهد. اما هزینه زیاد برای GPU غیر منطقی بوده و بازده چندانی نخواهد داشت.

بنابراین، بهتر است سرمایه اصلی خود را روی CPU هزینه کرده و به خرید یک GPU معمولی بسنده کنید.

سناریو دوم: تولید محتوای بصری، ویرایش و تدوین ویدئو

اگر در شبکه‌های اجتماعی تولید محتوا می‌کنید، طراح گرافیک یا تدوین‌گر ویدئو هستید، باید به سراغ یک GPU قوی بروید. نرم‌افزارهایی مانند Premiere Pro برای اجرای افکت‌ها، رندر بلادرنگ و پخش تایم‌لاین به پردازش موازی GPU وابسته‌اند. برای جلوگیری از کندی و بروز ایراد در عملکرد چنین نرم‌افزارهایی باید از کارت گرافیک قدرتمند با VRAM مناسب استفاده کرد. بااین‌حال، قدرت CPU نیز برای گرفتن خروجی همچنان مهم است.

به‌طورکلی، برای انتخاب CPU یا GPU در نرم‌افزارهای طراحی گرافیک باید متعادل عمل کرد. اما توصیه می‌شود قدرت و سرعت GPU را در اولویت قرار دهید.

سناریو سوم: مدل‌سازی سه‌بعدی، رندرینگ و بازی‌سازی

در صورتی که در حرفه طراحی تبلیغات و بسته‌بندی محصولات، انیمیشن‌سازی و بازی‌سازی فعالیت دارید، GPU برای کامپیوتر شما حکم قلب در بدن را دارد. برای استفاده از قابلیت‌هایی مثل نورپردازی حرفه‌ای، Ray Tracing و رندرینگ بلادرنگ در پروژه‌های گرافیکی سنگین داشتن پردازنده گرافیکی قدرتمند فوق‌العاده مهم است. درست است که نقش CPU برای محاسبات جانبی و کنترل منطق پروژه همچنان پررنگ است، اما خروجی نهایی به قدرت GPU تکیه دارد.

باتوجه به نکات مذکور، باید برای سیستم خود کارت گرافیکی قدرتمند با حافظه ویدئویی زیاد در نظر گرفته و از یک CPU متوسط استفاده کنید.

سناریو چهارم: هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی

این روزها دنیای هوش مصنوعی بسیار پررونق است. اگر شما هم در این حوزه فعالیت دارید، برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی، شبکه‌های عصبی عمیق و به‌کارگیری قابلیت‌های هوش مصنوعی وابسته به کامپیوتر باید از قدرتمندترین GPUهای موجود استفاده کنید. در چنین کاربردهایی داشتن کارت گرافیکی با حافظه ویدئویی قابل توجه و پشتیبانی از فناوری‌هایی مثل CUDA و Tensor Core بسیار حائز اهمیت است. همچنین، استفاده از CPU مناسب برای آماده‌سازی داده‌ها و مدیریت فرآیندها نیز اهمیت دارد.

بنابراین، در چنین مواردی باید از قدرتمندترین GPUها همراه با CPU مناسب استفاده کرد.

مقایسه مصرف CPU و GPU در نرم‌افزارهای علمی و گرافیکی

در جدول زیر می‌توانید به‌طور خلاصه نوع پردازش غالب را در هر یک از نرم‌افزارهای شاخص معرفی‌شده مشاهده کرده و با یکدیگر مقایسه کنید.

جمع‌بندی

تشخیص وابستگی نرم‌افزارها به پردازنده (CPU) یا پردازنده گرافیکی (GPU) یکی از مهم‌ترین نکات برای بهره‌مندی درست از قابلیت‌های سیستم و نرم‌افزارها است. توجه به این نکته هنگام خرید و ارتقا قطعات می‌تواند بهره‌وری شما را به‌شکل چشمگیری ارتقا دهد.

در این مقاله، ضمن تحلیل مصرف منابع در نرم‌افزارهای سه‌بعدی، به بررسی استفاده نرم‌افزارهای مختلف از منابع پردازشی سیستم پرداختیم. همان‌طور که گفتیم، نرم‌افزارهای علمی و تحلیلی معمولاً به‌شدت CPUمحور بوده و از پردازنده‌های قوی بهره بیشتری می‌برند. درمقابل، نرم‌افزارهای گرافیکی، ویدئویی و هوش مصنوعی به GPU متکی‌ بوده و بدون یک کارت گرافیک خوب عملکرد مناسبی ندارند.

بااین‌حال، باید توجه داشت که برقراری تعادل در انتخاب پردازنده‌ها برای رسیدن به عملکرد بهینه در استفاده از سیستم ضروری است. در صورتی که تمام توجه خود را متوجه یکی از پردازنده‌ها کنید، ممکن است هنگام استفاده از ابزارهای مختلف با گلوگاه مواجه شده و نتوانید از قدرت نهایی سیستم خود بهره ببرید.

پرسش‌های پرتکرار

چگونه متوجه شویم نرم‌افزار موردنظر از GPU استفاده می‌کند؟

ساده‌ترین روش آن است که هنگام اجرای عملیات سنگین در نرم‌افزار مورد نظر وارد بخش Performance ابزار Task Manager ویندوز شده و ببینید که کدام قطعه بیشتر تحت فشار است. همچنین، در صورتی که در توضیحات نرم‌افزار مورد نظر شما پشتیبانی از GPU Acceleration، CUDA, OpenCL یا Metal ذکر شده باشد، پردازش‌ها تا حد زیادی به GPU سپرده می‌شود.

آیا نرم‌افزارهای CPU محور می‌توانند از GPU بهره ببرند؟

بله، اما معمولاً استفاده از GPU در این نرم‌افزارها بسیار محدود است. به‌طورکلی، اگر هسته نرم‌افزاری برای استفاده از CPU طراحی شده باشد، استفاده از GPU قوی در عملکرد نرم‌افزار تأثیر چندانی ندارد.

برای نرم‌افزارهای گرافیکی، تعداد هسته مهم‌تر است یا توان GPU؟

پاسخ به این سؤال به نوع نرم‌افزار و کاربردش بستگی دارد. بااین‌حال، در چنین نرم‌افزارهایی اغلب GPU نقش اصلی را بر عهده دارد. برای استفاده کامل از قابلیت‌های چنین نرم‌افزارهایی داشتن پردازنده گرافیکی قوی بسیار مهم است. اما باید توجه داشت که استفاده از CPU ضعیف نیز می‌تواند باعث ایجاد گلوگاه شده و عملکرد را با نقصان مواجه کند.

کدام نرم‌افزارها هر دو CPU و GPU را به طور مؤثر استفاده می‌کنند؟

با توجه به پیشرفت پردازنده‌های گرافیکی در دهه اخیر، برخی از برنامه‌های جدیدتر به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که امکان تقسیم وظایف بین CPU و GPU را داشته باشند. برای مثال، برنامه‌هایی مثل Adobe Premiere Pro و Unreal Engine از CPU برای مدیریت پروژه و منطق پردازش از CPU و برای رندر افکت‌ها، محاسبات گرافیکی سنگین و پردازش ویدئویی از GPU استفاده می‌کنند.

آیا نرم‌افزارهای علمی می‌توانند از کارت‌های گرافیک گیمینگ استفاده کنند؟

در بسیاری از موارد بله. بسیاری از نرم‌افزارهای محاسباتی و علمی با پشتیبانی از فناوری CUDA یا OpenCL می‌توانند برای پردازش ماتریسی و شبیه‌سازی موازی از GPU کمک بگیرند.