CPU, GPU, DPU và NPU có gì khác biệt?

CPU hay GPU là một trong những từ khá phổ biết và chắc hẳn đã có rất nhiều người biết đến. Tuy nhiên, hiện nay đang ngày càng có nhiều thuật ngữ hơn xuất hiện, thậm chí là chưa được nghe đến bao giờ do bạn chưa tiếp xúc. Trong đó phải kể để là DPU và NPU, có vẻ như rất lạ nhưng thực chất nó lại là những thứ xung quanh thiết bị của bạn, chắc chắn bạn sẽ thấy bất ngờ.

Khái niệm chung về CPU, GPU, DPU và NPU

CPU là gì?

Central Processing Unit – CPU (Bộ xử lý trung tâm), là mạch điện tử thực hiện các câu lệnh của chương trình máy tính, thực hiện các phép tính số học, logic, so sánh và các hoạt động nhập/xuất dữ liệu cơ bản từ mã lệnh.

Ví dụ như: Intel Core i9 – 13900K, Intel Core i7 -14700K,…Cho phép thực hiện nhiều tác vụ đồng thời, nhanh hay chậm tùy thuộc vào số lượng Corer và luồng

Khái niệm GPU

Graphics Processing Unit (viết tắt GPU) là một bộ xử lý đồ họa chuyên biệt giúp tăng tốc các tác vụ liên quan đến đồ họa và video. Được thiết kế để xử lý thông tin đa luồng và song song, giúp cải thiện hiệu suất trong việc tạo ra hình ảnh 3D chân thực và các hiệu ứng đồ họa phức tạp.

Ví dụ như: Nvidia GeForce RTX 3060 Ti, RTX 4090,…Có khả năng xử lý video với độ phân giải cao, cung cấp trải nghiệm chơi game mượt mà và hỗ trợ công việc đồ họa chuyên nghiệp.

>>> Tham khảo thêm thông tin liên quan đến dell poweredge 15g

DPU được hiểu như thế nào?

DPU – Data Processing Unit là một loại vi xử lý đặc biệt được thiết kế để xử lý dữ liệu với tốc độ và hiệu quả cao hơn so với các loại vi xử lý thông thường. DPU thường được sử dụng trong các ứng dụng tương tự như GPU (Graphics Processing Unit) nhưng thay vì xử lý đồ họa. Chúng được thiết kế để xử lý các tác vụ tính toán dữ liệu phức tạp như xử lý âm thanh, xử lý hình ảnh, trích xuất thông tin và định dạng dữ liệu.

Ví dụ: Nvidia Tensor Core DPU, được sử dụng để xử lý tác vụ học sâu và tính toán AI, trích xuất thông tin, phân tích dữ liệu,…

NPU là gì? Ví dụ cụ thể 

Neural Processing Unit viết tắt NPU là một loại bộ xử lý chuyên biệt, được thiết kế để xử lý các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI). NPU giúp tăng tốc độ xử lý các thuật toán phức tạp của AI, đảm bảo tốc độ xử lý nhanh hơn và tiêu thụ ít năng lượng hơn
Ví dụ như smartphone, NPU đảm nhận vai trò quét và nhận dạng thông tin để nhận biết thói quen của người dùng. Từ đó, thiết bị có thể tự động hóa các hoạt động khác và thực hiện nhiều công việc cùng một lúc, NPU cũng hỗ trợ các ứng dụng như nhận diện khuôn mặt, dịch thuật tự động và nhiều ứng dụng khác liên quan đến AI.

>>> Xem ngay thông số kỹ thật máy chủ Dell R750xa

CPU, GPU, DPU và NPU có gì khác biệt?

Để có thể hiểu rõ hơn những thuật ngữ này, Máy Chủ Việt mời cả nhà cùng em ngay bảng tóm tắt sau đây:

Mối tương quan giữa các đơn vị xử lý

Giữa CPU, GPU và DPU

DPU hỗ trợ giảm tải các nhiệm vụ này từ CPU chính, giúp giải phóng sức mạnh xử lý của CPU để tập trung vào các tác vụ quan trọng khác.

DPU thường sử dụng FPGA (Field Programmable Gate Array) hoặc ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) để cung cấp khả năng xử lý song song và linh hoạt. Chúng có thể được cắm vào khe PCIe giống như GPU và tương thích với các kiến trúc máy chủ hiện đại.

Việc sử dụng DPU có thể cực kỳ hữu ích trong việc tăng tốc độ và hiệu suất của mạng máy tính, đặc biệt là trong các môi trường mạng lớn và phức tạp. Ngoài việc giảm tải CPU, DPU cũng có thể được sử dụng để triển khai các chức năng bảo mật mạng như tường lửa, mã hóa và quản lý cơ sở hạ tầng.

>>> Gợi ý một số thiết bị lưu trữ mạng dành cho bạn

CPU, GPU và NPU có mối liên kết gì?

Trong khi GPU (đơn vị xử lý đồ họa) thành thạo xử lý song song và thường được sử dụng trong học máy, thì NPU còn tiến thêm một bước chuyên môn hóa.

NPU được xây dựng nhằm mục đích tăng tốc các thuật toán học sâu, chúng được điều chỉnh để thực hiện các hoạt động cụ thể cần thiết cho mạng lưới thần kinh. Mức độ chuyên môn hóa này, cho phép NPU mang lại hiệu suất cao hơn đáng kể cho khối lượng công việc AI, so với CPU và thậm chí cả GPU trong một số trường hợp nhất định.

Tương lai của các đơn vị xử lý

Mỗi CPU, GPU và DPU đều được tạo ra để thích ứng với bối cảnh CNTT ngày càng phát triển và đáp ứng nhu cầu điện toán ngày càng phức tạp. Trung tâm dữ liệu là phân khúc thị trường đầu tiên áp dụng DPU, vì khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ của công nghệ này. DPU cũng giảm bớt phần lớn áp lực lên CPU và GPU hiện đang được sử dụng để cung cấp năng lượng cho các ứng dụng AI/ML.

Trong khi đó, NPU dự kiến trong năm 2024 sẽ xuất hiện nhiều, trong đó nổi bật nhất là chip Meteor Lake của Intel, khi mà nhu cầu về AI nâng cao. Hiện tai, NPU chỉ mới đang xuất hiện trên PC với những việc mà chúng ta có thể thực hiện được như: làm mờ nền trong cuộc gọi zoom, tạo hình ảnh AI cục bộ trên máy. Nhưng chắc chắn các tính năng AI sẽ được áp dụng trong nhiều ứng dụng hơn và có thể trở thành một phần thiết yếu trong thiết bị công nghệ.

Kết luận

Trên đây là tất cả thông tin mà Máy Chủ Việt tổng hợp được, nhằm giúp bạn hiểu rõ hơn về CPU, GPU, DPU và NPU. Cùng với thời kỳ số hóa ngày càng phát triển, chắc chắn trong tương lại bạn sẽ bắt gặp chúng nhiều hơn. Chính vì vậy cả nhà hãy theo dõi trang web thường xuyên để có thể cập nhật những ứng dụng và phiên bản mới của những dòng này nhé.

Liên hệ ngay đến với chúng tôi để được tư vấn thêm về hệ thống máy chủ