GPU и TPU са два важни актьора в компютърната индустрия. Те напълно промениха начина, по който обработваме и анализираме данни.
Сложната работа по създаване на графики и картини се извършва от графични процесори или графични процесори.
TPU или модулите за обработка на тензори, от друга страна, са персонализирани процесори, създадени изключително за ускоряване на работните натоварвания на машинното обучение.
Наличието на правилния инструмент за задачата е от съществено значение в света на компютрите. Производителността, скоростта и ефективността на конкретна операция могат да бъдат драстично повлияни чрез избор на правилния тип процесор.
Поради това сравняването на GPU и TPU е от решаващо значение за всеки, който се опитва да увеличи максимално своята изчислителна мощност.
Нека обаче започнем с основите.
Какво е процесор?
Процесорът е съществена част от компютъра. Той извършва изчисленията, необходими за работата на компютъра.
Той извършва основни математически, логически и входно/изходни процеси, следвайки команди от операционната система.
Фразите „процесор“, „централен процесор (CPU)“ и „микропроцесор“ често се използват взаимозаменяемо. Процесорът обаче е просто друг тип процесор. Това не е единственият процесор в компютъра. Това обаче е важно.
Централният процесор извършва по-голямата част от изчислителните и обработващите операции. Той работи като „мозък“ на компютъра.
В тази статия ще говорим за два различни процесора; TPU и GPU.
Какво отличава GPU от TPU и защо трябва да знаете за тях? /p>
Графичните процесори
Графичните процесори или графичните процесори са сложни схеми. Те са създадени специално за обработка на снимки и графики. Графичните процесори са състав от много малки ядра. Тези ядра си сътрудничат, за да обработват огромни количества данни едновременно.
Те са изключително ефективни при създаване на снимки, видеоклипове и 3D графики.
Това е като художникът да работи зад кулисите, за да създаде изображенията, които виждате на екрана си. Графичният процесор преобразува необработените данни в привлекателни изображения и филми, които виждате.
TPU
Тензорните процесори или TPU са специализирани схеми. Те са създадени изключително за машинно обучение. TPU са чудесни за нуждите на широкомащабни приложения за машинно обучение. Следователно можем да ги използваме в задълбочено обучение и обучение на невронни мрежи.
В този случай те са за разлика от графичните процесори, които са създадени за изчисления с по-общо предназначение.
Това е като математически гений, който решава сложни проблеми и кара AI да работи. Помислете за това: когато използвате виртуален асистент като Siri или Alexa, TPU работи неуморно зад кулисите. Той интерпретира вашите гласови инструкции и отговаря по съответния начин.
Той отговаря за извършването на сложните изчисления, необходими за интерпретиране на гласовия вход. И разбира това, което питате, и отговаря точно.
GPU срещу TPU
Разбиране на основите
GPU (Graphics Processing Units) и TPU (Tensor Processing Units) са два критични хардуерни компонента, намиращи се в компютърните системи.
Сравнение на показателите за ефективност
Какво трябва да сравним?
Мощността на обработка, честотната лента на паметта и енергийната ефективност са критични критерии за производителност. Те влияят върху възможностите на GPU и TPU. Можем да използваме тези критерии, когато сравняваме GPU и TPU.
TPU са създадени специално за дейности по машинно обучение. Те имат различни предимства пред GPU, включително по-бързи скорости на обработка, по-добра честотна лента на паметта и намалена консумация на енергия. Докато графичните процесори са добре известни с това, че осигуряват високи нива на производителност.
Енергийна ефективност
В областта на изчислителната техника енергийната ефективност е ключов въпрос. Трябва да се вземе предвид при сравняване на GPU с TPU. Консумацията на енергия на хардуерен компонент може значително да повлияе на цената и производителността на вашата система.
Що се отнася до енергийната ефективност, TPU имат значителни предимства пред GPU. В дългосрочен план те са по-икономични и екологични, тъй като използват по-малко енергия.
Софтуерна поддръжка
Вашият избор трябва да зависи и от софтуерната поддръжка и моделите за програмиране. Изключително важно е да изберете хардуер, който е съвместим с вашите компоненти. И трябва да осигури софтуерната поддръжка, от която се нуждаете.
Графичните процесори са по-добрият избор тук. Те предоставят разнообразие от модели за програмиране и софтуерна поддръжка. TPU, от друга страна, са създадени специално за натоварвания с машинно обучение. Така че те не осигуряват същата степен на оперативна съвместимост и поддръжка като GPU.
Разходи и наличност
По отношение на цената, GPU са по-често достъпни и по-евтини от TPU. Графичните процесори се произвеждат от много компании, включително Nvidia, AMD и Intel. Ние използваме GPU в различни приложения, вариращи от игри до научни изчисления.
В резултат на това те имат голям и конкурентен пазар. Това със сигурност допринася за ниски цени.
TPU, от друга страна, се произвеждат само от Google и са достъпни само чрез Google Cloud. TPU са по-скъпи от GPU поради ограниченото им предлагане. Освен това има голямо търсене от учените и практиците в машинното обучение.
Въпреки това може да се нуждаете от специфичната производителност, която TPU предоставят за обучение на ML модели. Тогава високата цена и ограничената наличност може да си заслужават.
Кой хардуерен компонент отговаря най-добре на вашите нужди?
Отговорът на този въпрос зависи от много променливи. Трябва да проверите бюджета си, нуждите си от ефективност и видовете дейности, които искате да извършвате.
Графичните процесори са по-икономичен избор, ако цената е вашият ключов фактор. TPU' е поне 5 пъти по-скъп.
Вашите конкретни изисквания и изисквания в крайна сметка ще определят кой хардуерен компонент е идеален за вас. Изключително важно е да оцените предимствата и недостатъците на всички достъпни възможности за избор, преди да изберете избор.
Можем ли да използваме GPU и за машинно обучение?
Машинното обучение може да се извършва на GPU. Поради способността им да извършват сложните математически изчисления, необходими за обучение на модели за машинно обучение, GPU всъщност са предпочитана опция за много практикуващи машинно обучение.
Популярни рамки за дълбоко обучение като TensorFlow и PyTorch са съвместими с широк набор от софтуерни инструменти на GPU. TPU може да не работят с други софтуерни програми и библиотеки. Те са създадени специално за работа с рамката TensorFlow на Google.
В заключение, за потребителите, които търсят по-достъпно, по-икономично решение за машинно обучение, GPU може да са за предпочитане. За клиенти, които изискват специализирана производителност за изграждане и изпълнение на модели за машинно обучение, TPU все още са най-добрият избор.
Какво държи бъдещето?
Процесорите ще продължат да се развиват в близко бъдеще.
Очакваме те да имат по-висока производителност, енергийна икономия и по-високи тактови честоти.
Напредъкът в областта на изкуствения интелект и машинното обучение ще стимулира създаването на персонализирани процесори за определени приложения.
Прогнозира се също тенденцията към многоядрени процесори и по-голям капацитет на кеша.
Оставете коментар