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¿Por qué las GPU son más potentes que las CPU[cerradas]? (2)
GPU consigue su velocidad por un coste. Un solo núcleo de GPU en realidad funciona mucho más lento que un solo núcleo de CPU. Por ejemplo, Fermi GTX 580 tiene un reloj central de 772MHz. No querría que su CPU con un reloj de núcleo tan bajo en la actualidad ... Sin embargo, la GPU tiene varios núcleos (hasta 16) que funcionan en un modo SIMD de 32 anchos. Eso trae 500 operaciones hechas en paralelo. Sin embargo, las CPU comunes tienen hasta 4 u 8 núcleos, y pueden operar en SIMD de 4 anchos, lo que da un paralelismo mucho menor.
Cierto tipo de algoritmos (procesamiento de gráficos, álgebra lineal, codificación de video, etc.) se pueden paralizar fácilmente en una gran cantidad de núcleos. Romper contraseñas entra en esa categoría. Sin embargo, otros algoritmos son realmente difíciles de paralelizar. Hay una investigación en curso en esta área ... Esos algoritmos funcionarían muy mal si se ejecutaran en la GPU.
Las compañías de CPU ahora están tratando de acercarse al paralelismo de la GPU sin sacrificar la capacidad de ejecutar programas de un solo hilo. Pero la tarea no es fácil. El proyecto Larabee es un buen ejemplo de los problemas. Intel ha estado trabajando en ello durante años, pero aún no está disponible en el mercado.
¿Cómo son las GPU más rápidas que las CPU? He leído artículos que hablan de cómo las GPU son mucho más rápidas para romper contraseñas que las CPU. Si ese es el caso, ¿por qué no se pueden diseñar las CPU de la misma manera que las GPU para que sean uniformes en la velocidad?
Las GPU están diseñadas con un objetivo en mente: procesar los gráficos muy rápido. Dado que esta es la única preocupación que tienen, ha habido algunas optimizaciones especializadas implementadas que permiten que ciertos cálculos se realicen MUCHO más rápido de lo que lo harían en un procesador tradicional.
En el caso de descifrado de contraseñas (o el proyecto de dinámica molecular " plegado en casa "), lo que sucedió es que los programadores han encontrado formas de aprovechar estos procesos optimizados para hacer cosas como contraseñas de contracción a una velocidad mayor.
Su CPU estándar tiene que hacer muchos más tipos diferentes de cálculo y procesamiento que los procesadores gráficos, por lo que no se pueden optimizar de una manera similar.