GPU-lar və TPU-lar hesablama sənayesində iki mühüm aktordur. Onlar bizim məlumatları idarə etməyi və təhlil etməyimizi tamamilə dəyişdilər.
Qrafik və şəkillərin istehsalı üzrə mürəkkəb iş GPU-lar və ya qrafik emal bölmələri tərəfindən həyata keçirilir.
TPU-lar və ya Tensor Emal Bölmələri, əksinə, maşın öyrənmə iş yüklərini sürətləndirmək üçün xüsusi olaraq hazırlanmış prosessorlardır.
Tapşırıq üçün düzgün alətə sahib olmaq kompüter dünyasında vacibdir. Müəyyən bir əməliyyatın performansı, sürəti və səmərəliliyi emal vahidinin düzgün növünü seçməklə dramatik şəkildə təsirlənə bilər.
Buna görə, GPU və TPU-ları müqayisə etmək, hesablama gücünü maksimum dərəcədə artırmağa çalışan hər kəs üçün çox vacibdir.
Bununla belə, əsaslardan başlayaq.
Prosessor nədir?
Prosessor kompüterin vacib hissəsidir. Kompüterin işləməsi üçün lazım olan hesablamaları yerinə yetirir.
Əməliyyat sistemindən gələn əmrlərdən sonra fundamental riyazi, məntiqi və giriş/çıxış proseslərini həyata keçirir.
“Prosessor”, “mərkəzi prosessor (CPU)” və “mikroprosessor” ifadələri tez-tez bir-birini əvəz edən mənada istifadə olunur. Bununla belə, CPU yalnız başqa bir prosessor növüdür. Bu, kompüterdəki yeganə prosessor deyil. Baxmayaraq ki, bu, vacibdir.
CPU hesablama və emal əməliyyatlarının əksəriyyətini yerinə yetirir. O, kompüterin “beyni” kimi işləyir.
Bu yazıda iki fərqli prosessordan bəhs edəcəyik; TPU və GPU.
GPU-ları TPU-lardan nə ilə fərqləndirir və onlar haqqında niyə bilməlisiniz? /p>
GPU'lar
GPU-lar və ya Qrafik Emalı Birlikləri mürəkkəb sxemlərdir. Xüsusilə şəkillərin və qrafiklərin işlənməsi üçün yaradılmışdır. GPU-lar çoxlu kiçik nüvələrdən ibarətdir. Bu nüvələr eyni vaxtda böyük miqdarda məlumatı idarə etmək üçün əməkdaşlıq edir.
Onlar şəkillər, videolar və 3D qrafika istehsalında son dərəcə səmərəlidir.
Bu, sənətçinin ekranınızda gördüyünüz şəkilləri yaratmaq üçün pərdə arxasında işləməsinə bənzəyir. GPU xam məlumatları gördüyünüz cəlbedici şəkillərə və filmlərə çevirir.
TPU-lar
Tensor emal vahidləri və ya TPU-lar xüsusi sxemlərdir. Onlar yalnız üçün tikilir maşın təlim. TPU-lar irimiqyaslı maşın öyrənmə proqramlarının ehtiyacları üçün əladır. Beləliklə, biz onlardan dərin öyrənmə və neyron şəbəkə təlimində istifadə edə bilərik.
Bu halda, onlar daha ümumi təyinatlı hesablamalar üçün qurulan GPU-lardan fərqlidirlər.
Bu, mürəkkəb məsələləri həll edən və süni intellektin işləməsini təmin edən riyaziyyat dahisinə bənzəyir. Bunu nəzərə alın: Siri və ya Alexa kimi virtual köməkçidən istifadə etdiyiniz zaman TPU pərdə arxasında yorulmadan işləyir. O, səsli göstərişlərinizi şərh edir və müvafiq olaraq cavab verir.
O, səs daxiletməsini şərh etmək üçün tələb olunan mürəkkəb hesablamaları tamamlamaqdan məsuldur. Və o, nə soruşduğunuzu başa düşür və dəqiq cavab verir.
GPU və TPU
Əsasları Anlamaq
GPU (Qrafik Emal Birlikləri) və TPU'lar (Tensor Emal Birlikləri) kompüter sistemlərində tapılan iki kritik aparat komponentidir.
Performans Metriklərinin Müqayisəsi
Nəyi Müqayisə etməliyik?
Emal gücü, yaddaş bant genişliyi və enerji səmərəliliyi kritik performans meyarlarıdır. Onlar GPU və TPU imkanlarına təsir göstərir. GPU və TPU-nu müqayisə edərkən bu meyarlardan istifadə edə bilərik.
TPU-lar xüsusilə maşın öyrənmə fəaliyyətləri üçün hazırlanır. Onların GPU-lar üzərində müxtəlif üstünlükləri var, o cümlədən daha sürətli emal sürəti, daha yaxşı yaddaş bant genişliyi və azaldılmış enerji istehlakı. Baxmayaraq ki, GPU-lar yüksək performans səviyyəsini təmin etməklə məşhurdur.
Enerji Səmərəliliyi
Hesablama sahəsində enerji səmərəliliyi həlledici məsələdir. GPU-ları TPU-larla müqayisə edərkən bunu nəzərə almaq lazımdır. Aparat komponentinin enerji istehlakı sisteminizin qiymətinə və performansına əhəmiyyətli dərəcədə təsir göstərə bilər.
Enerji səmərəliliyinə gəldikdə, TPU-lar GPU-lara nisbətən əhəmiyyətli üstünlüklərə malikdir. Uzunmüddətli perspektivdə daha az enerji sərf etdikləri üçün daha qənaətcil və ekoloji cəhətdən yaxşıdırlar.
Proqram təminatı dəstəyi
Seçiminiz həm də proqram dəstəyi və proqramlaşdırma modellərindən asılı olmalıdır. Komponentlərinizlə uyğun olan avadanlığı seçmək çox vacibdir. Və tələb etdiyiniz proqram dəstəyini təmin etməlidir.
GPU-lar burada daha yaxşı seçimdir. Onlar müxtəlif proqramlaşdırma modelləri və proqram dəstəyi təmin edirlər. Digər tərəfdən, TPU-lar xüsusi olaraq maşın öyrənmə iş yükləri üçün yaradılmışdır. Beləliklə, onlar GPU-larla eyni dərəcədə qarşılıqlı fəaliyyət və dəstəyi təmin etmirlər.
Maliyyət və mövcudluq
Qiymət baxımından GPU-lar TPU-lardan daha çox əlçatandır və daha ucuzdur. GPU-lar Nvidia, AMD və Intel də daxil olmaqla bir çox şirkət tərəfindən istehsal olunur. Biz GPU-ları oyundan tutmuş elmi hesablamaya qədər müxtəlif proqramlarda istifadə edirik.
Nəticədə onların böyük və rəqabətli bazarı var. Bu, şübhəsiz ki, ucuz qiymətlərə kömək edir.
Digər tərəfdən, TPU-lar yalnız Google tərəfindən istehsal olunur və yalnız Google Cloud vasitəsilə mövcuddur. TPU-lar məhdud təchizatı səbəbindən GPU-lardan daha bahalıdır. Ayrıca, maşın öyrənməsi akademikləri və praktikantları tərəfindən güclü tələbat var.
Bununla belə, TPU-ların ML modellərini öyrətmək üçün təmin etdiyi xüsusi performansa ehtiyacınız ola bilər. Sonra yüksək qiymət və məhdud mövcudluq buna dəyər ola bilər.
Hansı aparat komponenti ehtiyaclarınıza ən uyğun gəlir?
Bu sualın cavabı bir çox dəyişənlərə əsaslanır. Büdcənizi, performans ehtiyaclarınızı və həyata keçirmək istədiyiniz fəaliyyət növlərini yoxlamalısınız.
Qiymət əsas amilinizdirsə, GPU-lar daha qənaətcil seçimdir. TPU' ən azı 5 dəfə bahadır.
Xüsusi tələbləriniz və tələbləriniz son nəticədə hansı aparat komponentinin sizin üçün ideal olduğunu müəyyən edəcək. Seçim etməzdən əvvəl bütün əlçatan seçimlərin üstünlüklərini və mənfi cəhətlərini qiymətləndirmək vacibdir.
Maşın Öyrənməsi üçün GPU-dan da istifadə edə bilərikmi?
Maşın öyrənməsi GPU-larda həyata keçirilə bilər. üçün tələb olunan mürəkkəb riyazi hesablamaları yerinə yetirmək qabiliyyətinə görə təlim maşın öyrənmə modelləri, GPU-lar əslində bir çox maşın öyrənmə təcrübəsi olanlar üçün üstünlük verilən seçimdir.
kimi məşhur dərin öyrənmə çərçivələri TensorFlow və PyTorch GPU-larda geniş proqram alətləri ilə uyğun gəlir. TPU-lar digər proqram proqramları və kitabxanalarla işləyə bilməz. Onlar xüsusilə Google-un TensorFlow çərçivəsi ilə işləmək üçün yaradılmışdır.
Nəticə olaraq, daha əlçatan, daha qənaətcil maşın öyrənmə həlli axtaran istehlakçılar üçün GPU-lara üstünlük verilə bilər. Maşın öyrənmə modellərinin qurulması və icrası üçün xüsusi performans tələb edən müştərilər üçün TPU-lar hələ də ən yaxşı seçimdir.
Gələcək nədir?
Prosessorlar yaxın gələcəkdə inkişaf etməyə davam edəcək.
Onların daha yüksək performansa, enerji qənaətinə və daha sürətli saat sürətinə malik olmasını gözləyirik.
Süni intellekt və maşın öyrənməsinin inkişafı müəyyən tətbiqlər üçün fərdiləşdirilmiş prosessorların yaradılmasına təkan verəcək.
Çoxnüvəli CPU-lara və daha böyük keş tutumlarına doğru tendensiya da proqnozlaşdırılır.
Cavab yaz