تعد وحدات معالجة الرسومات (GPU) و (TPU) من العناصر الفاعلة المهمة في صناعة الحوسبة. لقد غيروا تمامًا كيفية تعاملنا مع البيانات وتحليلها.
يتم التعامل مع العمل المعقد لإنتاج الرسومات والصور بواسطة وحدات معالجة الرسومات أو وحدات معالجة الرسومات.
من ناحية أخرى ، فإن وحدات معالجة TPU أو وحدات معالجة Tensor هي معالجات مصنوعة خصيصًا تم إنشاؤها خصيصًا لتسريع أعباء عمل التعلم الآلي.
يعد امتلاك الأداة المناسبة للمهمة أمرًا ضروريًا في عالم الكمبيوتر. يمكن أن يتأثر أداء وسرعة وكفاءة عملية معينة بشكل كبير من خلال اختيار النوع المناسب لوحدة المعالجة.
وبسبب هذا ، فإن مقارنة وحدات معالجة الرسومات (GPU) و TPUs أمر بالغ الأهمية لأي شخص يحاول زيادة قوته الحسابية إلى أقصى حد.
ومع ذلك ، لنبدأ بالأساسيات.
ما هو المعالج؟
المعالج هو جزء أساسي من الكمبيوتر. يقوم بالحسابات المطلوبة لكي يعمل الكمبيوتر.
يقوم بتنفيذ العمليات الحسابية والمنطقية وعمليات الإدخال / الإخراج الأساسية باتباع أوامر من نظام التشغيل.
غالبًا ما يتم استخدام العبارات "المعالج" و "وحدة المعالجة المركزية (CPU)" و "المعالج الدقيق" بالتبادل مع بعضها البعض. ومع ذلك ، فإن وحدة المعالجة المركزية هي مجرد نوع آخر من المعالجات. إنه ليس المعالج الوحيد في الكمبيوتر. إنه أمر مهم بالرغم من ذلك.
تقوم وحدة المعالجة المركزية بمعظم عمليات الحوسبة والمعالجة. إنه يعمل كـ "عقل" الكمبيوتر.
في هذه المقالة سوف نتحدث عن معالجين مختلفين ؛ TPU و GPU.
ما الذي يميز وحدات معالجة الرسومات عن وحدات المعالجة الحرارية ، ولماذا يجب أن تعرف عنها؟ / ص>
وحدات معالجة الرسومات
وحدات معالجة الرسومات ، أو وحدات معالجة الرسومات ، هي دوائر متطورة. تم تصميمها خصيصًا لمعالجة الصور والرسومات. وحدات معالجة الرسومات عبارة عن تكوين للعديد من النوى الصغيرة. تتعاون هذه النوى للتعامل مع كميات هائلة من البيانات في وقت واحد.
إنها فعالة للغاية في إنتاج الصور ومقاطع الفيديو والرسومات ثلاثية الأبعاد.
إنه مثل الفنان الذي يعمل خلف الكواليس لإنشاء الصور التي تراها على شاشتك. تقوم وحدة معالجة الرسومات (GPU) بتحويل البيانات الأولية إلى صور وأفلام جذابة تراها.
TPU
وحدات معالجة الموتر ، أو TPU ، هي دوائر متخصصة. تم بناؤها حصريا ل آلة التعلم. تعتبر TPUs رائعة لاحتياجات تطبيقات التعلم الآلي واسعة النطاق. وبالتالي ، يمكننا استخدامها في التعلم العميق والتدريب على الشبكة العصبية.
في هذه الحالة ، فهي تختلف عن وحدات معالجة الرسومات (GPU) ، التي تم تصميمها لمزيد من الحوسبة ذات الأغراض العامة.
إنه مثل عبقري الرياضيات الذي يحل المشكلات المعقدة ويجعل الذكاء الاصطناعي يعمل. ضع في اعتبارك هذا: عند استخدام مساعد افتراضي مثل Siri أو Alexa ، يعمل TPU بلا كلل خلف الكواليس. يفسر تعليماتك الصوتية ويستجيب وفقًا لذلك.
إنه مسؤول عن إكمال الحسابات المعقدة المطلوبة لتفسير المدخلات الصوتية. وهي تفهم ما تطلبه وتستجيب بدقة.
GPU مقابل TPU
فهم الأساسيات
تعد وحدات معالجة الرسومات GPU (وحدات معالجة الرسومات) و TPU (وحدات معالجة Tensor) مكونين أساسيين للأجهزة الموجودة في أنظمة الكمبيوتر.
مقارنة مقاييس الأداء
ما الذي يجب أن نقارن؟
تعد قوة المعالجة وعرض النطاق الترددي للذاكرة وكفاءة الطاقة معايير أداء مهمة. أنها تؤثر على قدرات GPU و TPU. يمكننا استخدام هذه المعايير عند مقارنة GPU و TPU.
تم تصنيع TPU بشكل خاص لأنشطة التعلم الآلي. تتميز بمزايا مختلفة مقارنة بوحدات معالجة الرسومات ، بما في ذلك سرعات معالجة أسرع وعرض نطاق ترددي أفضل للذاكرة وتقليل استهلاك الطاقة. بينما تشتهر وحدات معالجة الرسومات بتقديم مستويات عالية من الأداء.
كفاءة إستهلاك الطاقة
في مجال الحوسبة ، تعتبر كفاءة الطاقة قضية حاسمة. يجب أن يؤخذ في الاعتبار عند مقارنة وحدات معالجة الرسومات مع TPU. يمكن أن يؤثر استهلاك الطاقة لأحد مكونات الأجهزة بشكل كبير على سعر وأداء نظامك.
عندما يتعلق الأمر بكفاءة الطاقة ، تتمتع TPUs بفوائد كبيرة على وحدات معالجة الرسومات (GPU). على المدى الطويل ، فهي أكثر اقتصادية وجيدة من الناحية البيئية لأنها تستخدم طاقة أقل.
دعم البرمجيات
يجب أن يعتمد اختيارك أيضًا على دعم البرامج ونماذج البرمجة. من الضروري تحديد الأجهزة المتوافقة مع المكونات الخاصة بك. ويجب أن يوفر دعم البرنامج الذي تحتاجه.
وحدات معالجة الرسومات هي الخيار الأفضل هنا. أنها توفر مجموعة متنوعة من نماذج البرمجة ودعم البرامج. من ناحية أخرى ، يتم إنشاء TPUs خصيصًا لأحمال عمل التعلم الآلي. لذلك ، فهي لا توفر نفس الدرجة من قابلية التشغيل البيني والدعم مثل وحدات معالجة الرسومات.
التكلفة والتوافر
من حيث التكلفة ، يمكن الوصول إلى وحدات معالجة الرسومات بشكل أكثر شيوعًا وأقل تكلفة من وحدات المعالجة المركزية (TPU). يتم تصنيع وحدات معالجة الرسومات من قبل العديد من الشركات ، بما في ذلك Nvidia و AMD و Intel. نستخدم وحدات معالجة الرسومات في مجموعة متنوعة من التطبيقات التي تتراوح من الألعاب إلى الحوسبة العلمية.
نتيجة لذلك ، لديهم سوق كبير وتنافسي. هذا بالتأكيد يساهم في أسعار رخيصة.
من ناحية أخرى ، يتم تصنيع TPUs فقط بواسطة Google ولا تتوفر إلا عبر Google Cloud. تعد وحدات TPU أكثر تكلفة من وحدات معالجة الرسومات نظرًا لمحدودية العرض. أيضًا ، لديها طلب قوي من الأكاديميين والممارسين للتعلم الآلي.
ومع ذلك ، قد تحتاج إلى الأداء المحدد الذي توفره TPU لنماذج ML التدريبية. بعد ذلك ، قد تكون التكلفة العالية والتوافر المحدود يستحق كل هذا العناء.
ما هو أفضل مكون للأجهزة يناسب احتياجاتك؟
تعتمد الإجابة على هذا السؤال على متغيرات عديدة. يجب عليك التحقق من ميزانيتك ، واحتياجات الأداء الخاصة بك ، وأنواع الأنشطة التي تريد القيام بها.
تعد وحدات معالجة الرسومات خيارًا أكثر اقتصادا إذا كان السعر هو العامل الرئيسي لديك. TPU 'أغلى بخمس مرات على الأقل.
ستحدد مطالبك ومتطلباتك الخاصة في نهاية المطاف أي مكون من مكونات الأجهزة مثالي لك. من الأهمية بمكان تقييم مزايا وعيوب جميع الخيارات المتاحة قبل اختيار الاختيار.
هل يمكننا استخدام GPU للتعلم الآلي أيضًا؟
يمكن إجراء التعلم الآلي على وحدات معالجة الرسومات. نظرا لقدرتهم على إجراء الحسابات الرياضية المعقدة المطلوبة نماذج التعلم الآلي للتدريب، تعد وحدات معالجة الرسومات في الواقع خيارًا مفضلًا للعديد من ممارسي التعلم الآلي.
أطر التعلم العميق الشعبية مثل TensorFlow و PyTorch متوافقان مع مجموعة واسعة من أدوات البرمجيات على وحدات معالجة الرسومات. قد لا تعمل TPUs مع البرامج والمكتبات الأخرى. تم إنشاؤها خصيصًا للعمل مع إطار عمل TensorFlow من Google.
في الختام ، بالنسبة للمستهلكين الذين يبحثون عن حل تعلم آلي أكثر سهولة ويسهل الوصول إليه وأكثر اقتصادا ، قد تكون وحدات معالجة الرسومات هي الأفضل. بالنسبة للعملاء الذين يحتاجون إلى أداء متخصص لبناء وتنفيذ نماذج التعلم الآلي ، لا تزال TPU هي الخيار الأفضل.
ماذا يحمل المستقبل؟
سيستمر تطوير المعالجات في المستقبل القريب.
نتوقع منهم أن يتمتعوا بأداء أعلى ، واقتصاد للطاقة ، ومعدلات أسرع على مدار الساعة.
ستدفع التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي عملية إنشاء معالجات مخصصة لتطبيقات معينة.
ومن المتوقع أيضًا أن الاتجاه نحو وحدات المعالجة المركزية متعددة النواة وقدرات ذاكرة التخزين المؤقت أكبر.
اترك تعليق