Графічныя працэсары і TPU з'яўляюцца двума важнымі суб'ектамі ў вылічальнай індустрыі. Яны цалкам змянілі тое, як мы апрацоўваем і аналізуем дадзеныя.
Складаная праца па стварэнні графікі і малюнкаў выконваецца графічнымі працэсарамі або блокамі апрацоўкі графікі.
TPU, або Tensor Processing Unit, з іншага боку, - гэта працэсары, зробленыя на заказ, створаныя выключна для паскарэння працоўных нагрузак машыннага навучання.
Наяўнасць патрэбнага інструмента для гэтай задачы вельмі важная ў свеце кампутараў. Прадукцыйнасць, хуткасць і эфектыўнасць канкрэтнай аперацыі могуць істотна паўплываць выбарам належнага тыпу працэсара.
З-за гэтага параўнанне GPU і TPU вельмі важна для тых, хто спрабуе максымізаваць сваю вылічальную магутнасць.
Аднак пачнем з асноў.
Што такое працэсар?
Працэсар - важная частка кампутара. Ён робіць вылічэнні, неабходныя для працы кампутара.
Ён выконвае асноўныя матэматычныя, лагічныя працэсы і працэсы ўводу/вываду пасля каманд аперацыйнай сістэмы.
Фразы «працэсар», «цэнтральны працэсар (CPU)» і «мікрапрацэсар» часта выкарыстоўваюцца як узаемазаменныя. Аднак працэсар - гэта яшчэ адзін тып працэсара. Гэта не адзіны працэсар у кампутары. Аднак гэта важна.
Цэнтральны працэсар выконвае большасць вылічальных і апрацоўчых аперацый. Ён працуе як «мозг» кампутара.
У гэтым артыкуле мы пагаворым аб двух розных працэсарах; TPU і GPU.
Што адрознівае GPU ад TPU і навошта пра іх ведаць? /p>
графічныя працэсары
Графічныя працэсары, або графічныя працэсары, - гэта складаныя схемы. Яны створаны спецыяльна для апрацоўкі малюнкаў і графікі. Графічныя працэсары ўяўляюць сабой мноства малюсенькіх ядраў. Гэтыя ядра супрацоўнічаюць для адначасовай апрацоўкі велізарнай колькасці даных.
Яны вельмі эфектыўныя пры стварэнні малюнкаў, відэа і 3D-графікі.
Гэта як мастак, які працуе за кулісамі, ствараючы выявы, якія вы бачыце на экране. Графічны працэсар пераўтворыць неапрацаваныя даныя ў прывабныя выявы і фільмы, якія вы бачыце.
ТПУ
Блокі апрацоўкі тэнзараў, або TPU, - гэта спецыялізаваныя схемы. Яны створаны выключна для навучанне з дапамогай машыны. TPU выдатна падыходзяць для патрэб буйнамаштабных праграм машыннага навучання. Такім чынам, мы можам выкарыстоўваць іх у глыбокім навучанні і навучанні нейронных сетак.
У гэтым выпадку яны адрозніваюцца ад графічных працэсараў, якія створаны для вылічэнняў агульнага прызначэння.
Гэта як геній матэматыкі, які вырашае складаныя задачы і прымушае ІІ працаваць. Улічвайце наступнае: калі вы выкарыстоўваеце віртуальнага памочніка, напрыклад Siri або Alexa, TPU нястомна працуе за кадрам. Ён інтэрпрэтуе вашы галасавыя інструкцыі і рэагуе адпаведна.
Ён адказвае за выкананне складаных вылічэнняў, неабходных для інтэрпрэтацыі галасавога ўводу. І ён разумее, што вы просіце, і дакладна адказвае.
GPU супраць TPU
Разуменне асноў
Графічныя працэсары (блокі апрацоўкі графікі) і блокі апрацоўкі тэнзараў (Tensor Processing Units) - гэта два найважнейшыя апаратныя кампаненты ў камп'ютэрных сістэмах.
Параўнанне паказчыкаў эфектыўнасці
Што мы павінны параўнаць?
Вылічальная магутнасць, прапускная здольнасць памяці і энергаэфектыўнасць - крытычныя крытэрыі прадукцыйнасці. Яны ўплываюць на магчымасці GPU і TPU. Мы можам выкарыстоўваць гэтыя крытэрыі пры параўнанні GPU і TPU.
ТПУ спецыяльна створаны для машыннага навучання. Яны маюць розныя перавагі перад графічнымі працэсарамі, у тым ліку больш высокую хуткасць апрацоўкі, лепшую прапускную здольнасць памяці і меншае энергаспажыванне. Графічныя працэсары добра вядомыя тым, што забяспечваюць высокі ўзровень прадукцыйнасці.
Энергаэфектыўнасць
У галіне вылічальнай тэхнікі энергаэфектыўнасць з'яўляецца вырашальным пытаннем. Гэта трэба ўлічваць пры параўнанні GPU з TPU. Энергаспажыванне апаратнага кампанента можа істотна паўплываць на кошт і прадукцыйнасць вашай сістэмы.
Калі справа даходзіць да энергаэфектыўнасці, ТПУ маюць значныя перавагі перад графічнымі працэсарамі. У доўгатэрміновай перспектыве яны больш эканамічныя і экалагічныя, паколькі спажываюць менш энергіі.
Падтрымка праграмнага забеспячэння
Ваш выбар таксама павінен залежаць ад падтрымкі праграмнага забеспячэння і мадэляў праграмавання. Вельмі важна выбраць абсталяванне, сумяшчальнае з вашымі кампанентамі. І ён павінен забяспечваць падтрымку праграмнага забеспячэння, якое вам патрабуецца.
Графічныя працэсары - лепшы выбар тут. Яны забяспечваюць розныя мадэлі праграмавання і падтрымку праграмнага забеспячэння. TPU, з іншага боку, створаны спецыяльна для працоўных нагрузак машыннага навучання. Такім чынам, яны не забяспечваюць такую ж ступень узаемадзеяння і падтрымкі, як графічныя працэсары.
Кошт і даступнасць
З пункту гледжання кошту, GPU больш даступныя і менш дарагія, чым TPU. Графічныя працэсары вырабляюць многія кампаніі, у тым ліку Nvidia, AMD і Intel. Мы выкарыстоўваем графічныя працэсары ў розных праграмах - ад гульняў да навуковых вылічэнняў.
У выніку яны маюць вялікі і канкурэнтны рынак. Гэта, безумоўна, спрыяе нізкім коштам.
TPU, з іншага боку, вырабляюцца толькі Google і даступныя толькі праз Google Cloud. TPU каштуюць даражэй, чым GPU з-за іх абмежаванасці. Акрамя таго, ён карыстаецца вялікім попытам з боку навукоўцаў і практыкаў машыннага навучання.
Аднак вам можа спатрэбіцца пэўная прадукцыйнасць, якую TPU забяспечваюць для навучання мадэлям ML. Тады высокі кошт і абмежаваная даступнасць могуць быць таго вартыя.
Які апаратны кампанент найбольш адпавядае вашым патрэбам?
Адказ на гэтае пытанне залежыць ад многіх зменных. Вы павінны праверыць свой бюджэт, свае патрэбы ў прадукцыйнасці і віды дзейнасці, якія вы хочаце выконваць.
Графічныя працэсары - больш эканамічны выбар, калі ваш ключавы фактар - цана. TPU' як мінімум у 5 разоў даражэй.
Вашы канкрэтныя патрабаванні і патрабаванні ў канчатковым рахунку вызначаюць, які апаратны кампанент ідэальна падыходзіць для вас. Вельмі важна ацаніць перавагі і недахопы ўсіх даступных варыянтаў, перш чым зрабіць выбар.
Ці можам мы таксама выкарыстоўваць GPU для машыннага навучання?
Машыннае навучанне можна выконваць на графічных працэсарах. Дзякуючы іх здольнасці выконваць складаныя матэматычныя вылічэнні, неабходныя для навучальныя мадэлі машыннага навучання, Графічныя працэсары на самай справе з'яўляюцца пераважным варыянтам для многіх практыкаў машыннага навучання.
Папулярныя структуры глыбокага навучання, такія як TensorFlow і PyTorch сумяшчальныя з шырокім спектрам праграмных інструментаў на графічных працэсарах. TPU могуць не працаваць з іншымі праграмамі і бібліятэкамі. Яны былі створаны спецыяльна для працы з платформай Google TensorFlow.
У заключэнне, для спажыўцоў, якія шукаюць больш даступнае, больш эканамічнае рашэнне машыннага навучання, GPU могуць быць пераважней. Для кліентаў, якім патрабуецца спецыялізаваная прадукцыйнасць для стварэння і выканання мадэляў машыннага навучання, TPU па-ранейшаму застаюцца лепшым выбарам.
Што мае будучыня?
Працэсары працягнуць развівацца ў найбліжэйшай будучыні.
Мы чакаем, што яны будуць мець больш высокую прадукцыйнасць, эканомію энергіі і больш высокую тактавую частату.
Развіццё штучнага інтэлекту і машыннага навучання будзе спрыяць стварэнню індывідуальных працэсараў для пэўных прыкладанняў.
Таксама прагназуецца тэндэнцыя да шмат'ядравых працэсараў і большай ёмістасці кэш-памяці.
Пакінуць каментар