Cpu или gpu для linux

9 команд для проверки информации о CPU в Linux

Информация об аппаратном обеспечении CPU

Информация о CPU (Central Processing Unit. Центральный процессор) включает в себя подробные сведения о процессоре, такие как архитектура, название производителя, модель, количество ядер, скорость каждого ядра и т.д.

В linux существует довольно много команд для получения подробной информации о CPU.

В этой статье мы рассмотрим некоторые из часто встречающихся команд, которые можно использовать для получения подробной информации о CPU.

1. /proc/cpuinfo

Файл /proc/cpuinfo содержит подробную информацию об отдельных ядрах CPU.

Выведите его содержимое с помощью less или cat .

Каждый процессор или ядро перечислены отдельно, а различные подробности о скорости, размере кэша и названии модели включены в описание.

Чтобы подсчитать количество процессоров, используйте grep с wc

Количество процессоров, показанное в /proc/cpuinfo, может не соответствовать реальному количеству ядер процессора. Например, процессор с 2 ядрами и гиперпоточностью будет показан как процессор с 4 ядрами.

Чтобы получить фактическое количество ядер, проверьте идентификатор ядра на наличие уникальных значений

Соответственно, есть 4 разных идентификатора ядра. Это указывает на то, что существует 4 реальных ядра.

2. lscpu — отображение информации об архитектуре CPU

lscpu — это небольшая и быстрая команда, не требующая никаких опций. Она просто выводит информацию об аппаратном обеспечении CPU в удобном для пользователя формате.

3. hardinfo

Hardinfo — это gui инструмент на базе gtk, который генерирует отчеты о различных аппаратных компонентах. Но он также может запускаться из командной строки, в случае если отсутствует возможность отображения gui (Graphical User Interface — графический интерфейс пользователя).

Он создаст большой отчет о многих аппаратных частях, читая файлы из каталога /proc. Информация о CPU находится в начале отчета. Отчет также может быть записан в текстовый файл.

Hardinfo выполняет несколько эталонных тестов, занимающих несколько минут, прежде чем вывести отчет на экран.

4. lshw

Команда lshw может отобразить ограниченную информацию о CPU. lshw по умолчанию показывает информацию о различных аппаратных частях, а опция ‘ -class ‘ может быть использована для сбора информации о конкретной аппаратной части.

Производитель, модель и скорость процессора отображаются правильно. Однако из приведенного выше результата невозможно определить количество ядер в процессоре.

Чтобы узнать больше о команде lshw, ознакомьтесь с этой статьей:

5. nproc

Команда nproc просто выводит количество доступных вычислительных блоков. Обратите внимание, что количество вычислительных блоков не всегда совпадает с количеством ядер.

6. dmidecode

Команда dmidecode отображает некоторую информацию о CPU, которая включает в себя тип сокета, наименование производителя и различные флаги.

7. cpuid

Команда cpuid собирает информацию CPUID о процессорах Intel и AMD x86.

Программа может быть установлена с помощью apt на ubuntu

А вот пример вывода

8. inxi

Inxi — это скрипт, который использует другие программы для создания хорошо структурированного легко читаемого отчета о различных аппаратных компонентах системы. Ознакомьтесь с полным руководством по inxi.

Вывод соответствующей информации о CPU/процессоре

Чтобы узнать больше о команде inxi и ее использовании, ознакомьтесь с этой статьей:

9. Hwinfo

Команда hwinfo — это программа для получения информации об оборудовании, которая может быть использована для сбора подробных сведений о различных аппаратных компонентах в системе Linux.

Она также отображает информацию о процессоре. Вот быстрый пример:

Если не использовать опцию «—short», команда отобразит гораздо больше информации о каждом ядре CPU, например, архитектуру и характеристики процессора.

Чтобы более подробно изучить команду hwinfo, ознакомьтесь с этой статьей:

Заключение

Это были некоторые команды для проверки информации о CPU в системах на базе Linux, таких как Ubuntu, Fedora, Debian, CentOS и др.

Примеры других команд для проверки информации о CPU смотрите в этой статье:

Большинство команд обрабатываются с помощью интерфейса командной строки и выводятся в текстовом формате. Для GUI интерфейса используйте программу Hardinfo.

Она показывает подробности об аппаратном обеспечении различных компонентов в простом для использования GUI интерфейсе.

Если вы знаете какую-либо другую полезную команду, которая может отображать информацию о CPU, сообщите нам об этом в комментариях ниже

Если вы хотели бы узнать подробнее о формате обучения и программе, познакомиться с преподавателем курса — приглашаем на день открытых дверей онлайн. Регистрация здесь.

А если вам интересно развитие в этой сфере с нуля до pro, рекомендуем ознакомиться с учебной программой специализации.

Источник

В чем разница между CPU и GPU?

В чем разница между CPU и GPU?

CPU и GPU — это процессоры. Между ними есть много общего, однако сконструированы они были для выполнения разных задач. В чём конкретно выражается разница между CPU и GPU, вы узнаете из этой статьи.

Примечание Вы читаете улучшенную версию некогда выпущенной нами статьи.

Что такое CPU

CPU — это центральный процессор (англ. central processing unit).

Основная функция — выполнение цепочки инструкций за максимально короткое время.

CPU спроектирован таким образом, чтобы выполнять несколько цепочек одновременно или разбивать один поток инструкций на несколько и, после выполнения их по отдельности, сливать их снова в одну, в правильном порядке. Каждая инструкция в потоке зависит от следующих за ней. Именно поэтому в CPU так мало исполнительных блоков, а весь упор делается на скорость выполнения и уменьшение простоев, что достигается при помощи кэш-памяти и конвейера.

Если вы хотите знать не только что такое CPU, но и как работает процессор, то прочтите эту статью.

Что такое GPU

GPU — это графический процессор (англ. graphics processing unit).

Основная функция — рендеринг 3D-графики и визуальных эффектов.

GPU получает на вход полигоны, а после проведения над ними необходимых математических и логических операций выдаёт координаты пикселей. По сути, работа GPU сводится к оперированию над огромным количеством независимых между собой задач. Поэтому он содержит огромное количество исполнительных блоков — в современных GPU их 2048 и более.

Отличие CPU от GPU

С понятиями разобрались, теперь посмотрим, в чём отличие CPU от GPU.

1. Доступ к памяти. В GPU он связанный и легко предсказуемый — если из памяти читается элемент текстуры, то через некоторое время настанет очередь и соседних текселов. С записью ситуация аналогичная.
2. Размер кэш-памяти. Графическому процессору, в отличие от универсальных процессоров, не нужна кэш-память большого размера. Для текстур требуются лишь 128–256 килобайт.
3. Поддержка многопоточности. Центральный процессор исполняет 1–2 потока вычислений на одно ядро, а графический процессор может поддерживать несколько тысяч потоков на каждый мультипроцессор, которых в чипе несколько штук. И если переключение с одного потока на другой для CPU стоит сотни тактов, то GPU переключает несколько потоков за один такт.
4. Архитектура. В CPU большая часть площади чипа занята под буферы команд, аппаратное предсказание ветвления и огромные объемы кэш-памяти, а в GPU большая часть площади занята исполнительными блоками.

Схематичное представление CPU и GPU

Почему для майнинга используется GPU, а не CPU

Если CPU принимает решения в соответствии с указаниями программы, то GPU — производит огромное количество однотипных вычислений. Выходит, что если подавать на графический процессор независимые простейшие математические задачи, то он справится значительно быстрее, чем центральный процессор. Этим успешно пользуются майнеры биткоинов.

Суть майнинга заключается в том, что компьютеры решают математические задачи, в результате которых создаются биткоины. Все биткоин-переводы по цепочке передаются майнерам, чья работа состоит в том, чтобы подобрать из миллионов комбинаций один-единственный хэш, подходящий ко всем новым транзакциям и секретному ключу, который и обеспечит майнеру получение награды. Скорость вычисления напрямую зависит от количества исполнительных блоков. Поэтому GPU больше подходят для выполнения данного типа задачи, нежели CPU. Чем больше количество произведенных вычислений, тем выше шанс получить биткоины.

Хинт для программистов: если зарегистрируетесь на соревнования Huawei Cup, то бесплатно получите доступ к онлайн-школе для участников. Можно прокачаться по разным навыкам и выиграть призы в самом соревновании.

Перейти к регистрации

Источник

Ускорение ядра Linux с помощью графического процессора GPU

Исследования Университета штата Юта, спонсированные частично компанией NVIDIA, направлены на изучение ускорения ядра Linux с использованием ускорения графического процессора GPU. Вместо того чтобы просто позволить приложениям пользователя использовать огромную силу предлагаемых современных графических процессоров, исследователи надеются ускорить части ядра Linux запустив его прямо на GPU.

Из страниц исследования: «Идея проекта KGPU состоит в том, чтобы графический процессор GPU рассматривался в качестве вычислительного сопроцессора для операционной системы, позволяющего производить параллельные вычисления внутри ядра Linux. Это даст возможность использовать SIMD (или SIMT в CUDA) для ускорения функциональности ядра Linux и внести новые функциональные возможности, которые ранее считались слишком интенсивными вычислениями для ядра. Проще говоря, проект KGPU делает возможными векторные вычисления внутри ядра».

Кроме того, «это позволяет по-настоящему распараллелить ядро ​​Linux: не только обрабатывать несколько запросов одновременно, но также разделять одни большие запрашиваемые вычисления на части и распространять эти части через большое число ядер на GPU».

Хотя это звучит как новая концепция, на данной стадии это скорее исследовательский проект. Существует несколько факторов, которые в принципе исключают проект KGPU из числа проектов, создающих основное направление в обозримом будущем. Большой проблемой является то, что ни один из открытых графических драйверов, поддерживаемых ядром ​​Linux подсистемы DRM (Direct Rendering Manager) еще не способен поддерживать GPGPU. Запланирована поддержка для открытого языка вычислений OpenCL Gallium3D с трекером состояния, но она еще не скоро будет готова.

Другой проблемой является то, что эта текущая работа нацелена только на ядро Linux и призывает использовать CUDA с графическим процессором GPU. Эта работа спонсируется компанией NVIDIA, поэтому университет перешел на использование программно-аппаратной архитектуры, которая поддерживается только на оборудовании NVIDIA при использовании их последних проприетарных драйверов. Лучшим выбором был бы открытый язык вычислений OpenCL, который может работать как на AMD и графических процессорах NVIDIA, так и на открытом производственном уровне.

На данный момент в развитие проекта KGPU существует GPU-ускоренный AES шифр для использования зашифрованной файловой системой eCryptfs, которая показывает многообещающие результаты, учитывающие насколько хорошо современные графические процессоры могут работать с криптографией.

Лицам, заинтересованным в получении дополнительной информации о проекте KGPU для увеличения ядра Linux с помощью GPU, советуем посетить сервис для разработчиков программного обеспечения Google Code. Исходные коды также доступны на веб-сервисе для хостинга проектов и их совместной разработки GitHub. Было бы интересно посмотреть, как ядро ​​Linux начинает использовать возможности обработки, предоставляемые современными графическими процессорами, но сначала открытые драйверы ядра должна быть улучшены и уметь обрабатывать открытый язык вычислений OpenCL и /или других интерфейсов GPGPU.

Источник

В чем отличие CPU от GPU

Процессоры и графические ускорители очень похожи, они оба сделаны из сотен миллионов транзисторов и могут обрабатывать тысячи операций за секунду. Но чем именно отличаются эти два важных компонента любого домашнего компьютера?

В данной статье мы попытаемся очень просто и доступно рассказать, в чем отличие CPU от GPU. Но сначала нужно рассмотреть два этих процессора по отдельности.

Что такое CPU?

CPU (Central Processing Unit или же Центральное Процессорное Устройство) часто называют «мозгом» компьютера. Внутри центрального процессора расположено около миллиона транзисторов, с помощью которых производятся различные вычисления. В домашних компьютерах обычно устанавливаются процессоры, имеющие от 1 до 4 ядер с тактовой частотой приблизительно от 1 ГГц до 4 ГГц.

Процессор является мощным, потому что может делать все. Компьютер способен выполнить какую-либо задачу, так как процессор способен выполнить эту задачу. Программистам удалось достичь этого благодаря широким наборам инструкций и огромным спискам функций, совместно используемых в современных центральных процессорах.

Что такое GPU?

GPU (Graphics Processing Unit или же Графическое Процессорное Устройство) представляет собой специализированный тип микропроцессора, оптимизированный для очень специфических вычислений и отображения графики. Графический процессор работает на более низкой тактовой частоте в отличие от процессора, но имеет намного больше процессорных ядер.

Также можно сказать, что GPU — это специализированный CPU, сделанный для одной конкретной цели — рендеринг видео. Во время рендеринга графический процессор огромное количество раз выполняет несложные математические вычисления. GPU имеет тысячи ядер, которые будут работать одновременно. Хоть и каждое ядро графического процессора медленнее ядра центрального процессора, это все равно эффективнее для выполнения простых математических вычислений, необходимых для отображения графики. Этот массивный параллелизм является тем, что делает GPU способным к рендерингу сложной 3D графики, требуемой современными играми.

Отличие CPU и GPU

Графический процессор может выполнить лишь часть операций, которые может выполнить центральный процессор, но он делает это с невероятной скоростью. GPU будет использовать сотни ядер, чтобы выполнить срочные вычисления для тысяч пикселей и отобразить при этом сложную 3D графику. Но для достижения высоких скоростей GPU должен выполнять однообразные операции.

Возьмем, например, Nvidia GTX 1080. Данная видеокарта имеет 2560 шейдерных ядер. Благодаря этим ядрам Nvidia GTX 1080 может выполнить 2560 инструкций или операций за один такт. Если вы захотите сделать картинку на 1% ярче, то GPU с этим справится без особого труда. А вот четырехъядерный центральный процессор Intel Core i5 сможет выполнить только 4 инструкции за один такт.

Тем не менее, центральные процессоры более гибкие, чем графические. Центральные процессоры имеют больший набор инструкций, поэтому они могут выполнять более широкий диапазон функций. Также CPU работают на более высоких максимальных тактовых частотах и имеют возможность управлять вводом и выводом компонентов компьютера. Например, центральный процессор может интегрироваться с виртуальной памятью, которая необходима для запуска современной операционной системы. Это как раз то, что графический процессор выполнить не сможет.

Вычисления на GPU

Даже несмотря на то, что графические процессоры предназначены для рендеринга, они способны на большее. Обработка графики — это только вид повторяющихся параллельных вычислений. Другие задачи, такие как майнинг Bitcoin и взломы паролей полагаются на одни и те же виды массивных наборов данных и простых математических вычислений. Именно поэтому некоторые пользователи используют видеокарты для не графических операций. Такое явление называется GPU Computation или же вычисления на GPU.

Выводы

В данной статье мы провели сравнение CPU и GPU. Думаю, всем стало понятно, что GPU и CPU имеют схожие цели, но оптимизированы для разных вычислений. Пишите свое мнение в комментариях, я постараюсь ответить.

Источник