Un GPU est fondamentalement BEAUCOUP de processeurs simplifiés en parallèle.Chacun d'eux n'est pas aussi performant et flexible qu'un vrai processeur, mais il y en a des milliers pour offrir ces performances de calcul parallèle massives.

Mais cela signifie également qu'il faut plusieurs milliards de transistors pour construire un GPU moderne.Et pour les puces logiques, nous utilisons des FET, donc à chaque cycle d'horloge, tous les milliards de capacités de grille doivent être chargés et déchargés.C'est là que va la grande quantité d'énergie.

Cette question demande pourquoi une horloge plus rapide dans un processeur donné nécessite plus de puissance et a un certain nombre de très bonnes réponses.

Prenez ces réponses, et ajoutez-leur le fait que la consommation d'énergie est une conséquence non seulement de la vitesse de commutation de la logique impliquée, mais de la quantité de celle-ci - et un GPU a beaucoup, beaucoup de logique,tout cela change follement quand c'est dur au travail.

Les GPU consomment beaucoup d'énergie car ils ont un grand nombre de transistors commutant à haute fréquence.

Par rapport à un GPU haut de gamme, les processeurs ont généralement beaucoup moins de transistors commutant à tout moment et ne nécessitent donc pas autant de puissance.Ce n'est pas toujours vrai, vous pouvez obtenir des GPU à faible consommation et d'énormes processeurs de serveur avec des besoins en énergie très élevés.

Un GPU est un grand nombre de processeurs plus petits fonctionnant simultanément en parallèle.

Chaque processeur contient de nombreux transistors. De nombreux processeurs en parallèle signifient encore plus de transistors.

Chaque fois que chaque transistor commute, il doit charger ou décharger une capacité parasite à l'intérieur du transistor. Ainsi, plus un transistor commute souvent, plus cette capacité est chargée / déchargée souvent, ce qui signifie que plus de puissance est consommée. Les GPU fonctionnent rapidement, ils changent donc très souvent.

Donc, le fait que les GPU contiennent de nombreux transistors commutant en même temps (car il ne s'agit pas d'un seul processeur fonctionnant à un instant, ses nombreux processeurs fonctionnant à tout instant) et de commutation signifie très souvent des courants très élevés pour charger et se décharger tous ces condensateurs parasites simultanément.

Un processeur normal est plus complexe et a plus de transistors que n'importe quel processeur unique à l'intérieur d'un GPU car il a des fonctionnalités plus élevées, mais il ne fait également qu'une ou deux choses à la fois, donc seule une petite fraction des transistors est commutation à tout moment.

Remarque: Il s'agit d'un bref commentaire sur la réponse publiée par @ user1850479 ( Pourquoi le GPU consomme-t-il autant d'énergie?); la seule raison pour laquelle il existe en tant que «réponse» est que poster un commentaire nécessite 50 points de réputation, ce que je n'ai pas. Si quelqu'un veut aider en copiant son contenu dans un (vrai) commentaire à l'endroit approprié, cela me convient parfaitement et ce message peut donc être supprimé. Aucune attribution ni reconnaissance n'est nécessaire. Licence: CC0 Merci. :)

Il convient également de noter que les processeurs exécutant des instructions vectorielles (variantes SSE, AVX) peuvent consommer plus d'énergie qu'ils ne le feraient autrement en exécutant simplement des instructions standard. Cela peut être observé en exécutant des programmes 3D et en les forçant à utiliser des rastérisateurs logiciels - en substance, en forçant le processeur à assumer une charge de travail semblable à un GPU - telle que WARP ou SwiftShader, qui utilisent généralement beaucoup les instructions vectorielles. Les processeurs Intel ont même une fonctionnalité de limitation de puissance spécifique à AVX qui intervient pour maintenir le processeur dans son TDP évalué.