GPU i TPU su dva značajna aktera u računarskoj industriji. Potpuno su promijenili način na koji obrađujemo i analiziramo podatke.
Složen posao proizvodnje grafike i slika obavljaju GPU-ovi ili jedinice za obradu grafike.
TPU, ili Tensor Processing Units, s druge strane, su procesori napravljeni po narudžbi napravljeni isključivo za ubrzavanje radnih opterećenja mašinskog učenja.
Posjedovanje pravog alata za zadatak je od suštinskog značaja u svijetu računara. Na performanse, brzinu i efikasnost određene operacije može se dramatično uticati odabirom odgovarajućeg tipa procesorske jedinice.
Zbog toga je poređenje GPU-a i TPU-a ključno za sve koji pokušavaju maksimizirati svoju računsku snagu.
Međutim, počnimo s osnovama.
Šta je procesor?
Procesor je suštinski deo računara. Radi proračune potrebne za rad računara.
Izvodi osnovne matematičke, logičke i ulazno/izlazne procese prateći naredbe iz operativnog sistema.
Izrazi "procesor", "centralna procesorska jedinica (CPU)" i "mikroprocesor" se često koriste naizmjenično. Međutim, CPU je samo još jedan tip procesora. To nije jedini procesor u računaru. Ipak je to važno.
CPU obavlja većinu računarskih i procesnih operacija. Radi kao "mozak" računara.
U ovom članku ćemo govoriti o dva različita procesora; TPU i GPU.
Po čemu se GPU-ovi razlikuju od TPU-a i zašto biste trebali znati o njima? /p>
GPU-ovi
GPU-i, ili jedinice za grafičku obradu, su sofisticirana kola. Napravljeni su posebno za obradu slika i grafika. GPU-ovi su sastav od mnogih sićušnih jezgara. Ove jezgre sarađuju kako bi istovremeno rukovale ogromnim količinama podataka.
Izuzetno su efikasni u proizvodnji slika, video zapisa i 3D grafike.
To je kao da umjetnik radi iza kulisa kako bi stvorio slike koje vidite na ekranu. GPU pretvara sirove podatke u atraktivne slike i filmove koje vidite.
TPU
Tensor Processing Units, ili TPU, su specijalizovana kola. Izgrađeni su isključivo za mašinsko učenje. TPU-ovi su odlični za potrebe velikih aplikacija za mašinsko učenje. Stoga ih možemo koristiti u dubokom učenju i obuci neuronskih mreža.
U ovom slučaju, oni su za razliku od GPU-a, koji su napravljeni za računarstvo opće namjene.
To je poput matematičkog genija koji rješava komplikovane probleme i tjera AI da radi. Uzmite u obzir ovo: kada koristite virtuelnog asistenta kao što je Siri ili Alexa, TPU radi neumorno iza kulisa. On tumači vaše glasovne upute i odgovara u skladu s tim.
On je zadužen za dovršavanje sofisticiranih proračuna potrebnih za tumačenje glasovnog unosa. I, razumije ono što tražite i tačno odgovara.
GPU vs TPU
Razumijevanje osnova
GPU (Graphics Processing Units) i TPU (Tensor Processing Units) su dvije kritične hardverske komponente koje se nalaze u računarskim sistemima.
Poređenje metrika učinka
Šta da uporedimo?
Procesna snaga, propusni opseg memorije i energetska efikasnost su kritični kriterijumi performansi. Oni utiču na GPU i TPU mogućnosti. Ove kriterijume možemo koristiti kada uporedimo GPU i TPU.
TPU su posebno napravljeni za aktivnosti mašinskog učenja. Imaju različite prednosti u odnosu na GPU, uključujući bržu brzinu obrade, bolju propusnost memorije i smanjenu potrošnju energije. Dok su GPU-ovi dobro poznati po tome što pružaju visok nivo performansi.
Energetska efikasnost
U oblasti računarstva, energetska efikasnost je ključno pitanje. Treba ga uzeti u obzir kada uporedimo GPU sa TPU-ovima. Potrošnja energije hardverske komponente može značajno uticati na cenu i performanse vašeg sistema.
Kada je u pitanju energetska efikasnost, TPU-ovi imaju značajne prednosti u odnosu na GPU-ove. Dugoročno, oni su ekonomičniji i ekološki prihvatljiviji jer troše manje energije.
Softverska podrška
Vaš izbor bi također trebao ovisiti o softverskoj podršci i modelima programiranja. Od ključne je važnosti odabrati hardver koji je kompatibilan s vašim komponentama. I trebalo bi da pruži softversku podršku koja vam je potrebna.
Ovdje su GPU-ovi bolji izbor. Oni pružaju različite modele programiranja i softversku podršku. TPU-ovi su, s druge strane, kreirani posebno za radna opterećenja mašinskog učenja. Dakle, oni ne pružaju isti stepen interoperabilnosti i podrške kao GPU-ovi.
Cijena i raspoloživost
Što se tiče cijene, GPU-ovi su dostupniji i jeftiniji od TPU-a. GPU-ove proizvode mnoge kompanije, uključujući Nvidiju, AMD i Intel. GPU-ove koristimo u raznim aplikacijama, od igranja do naučnih računara.
Kao rezultat toga, imaju veliko i konkurentno tržište. To svakako doprinosi nižim cijenama.
TPU-ove, s druge strane, proizvodi samo Google i dostupni su samo preko Google Cloud-a. TPU-ovi su skuplji od GPU-a zbog ograničene ponude. Takođe, ima veliku potražnju od strane akademika i praktičara za mašinsko učenje.
Međutim, možda će vam trebati specifične performanse koje TPU-ovi pružaju za obuku ML modela. Zatim, visoka cijena i ograničena dostupnost se mogu isplatiti.
Koja hardverska komponenta najbolje odgovara vašim potrebama?
Odgovor na ovo pitanje se oslanja na mnoge varijable. Trebali biste provjeriti svoj budžet, potrebe za učinkom i vrste aktivnosti koje želite obavljati.
GPU-ovi su ekonomičniji izbor ako je cijena vaš ključni faktor. TPU' je najmanje 5 puta skuplji.
Vaši specifični zahtjevi i zahtjevi će na kraju odrediti koja je hardverska komponenta idealna za vas. Ključno je procijeniti prednosti i nedostatke svih dostupnih izbora prije nego što odaberete izbor.
Možemo li koristiti GPU i za mašinsko učenje?
Mašinsko učenje se može izvoditi na GPU-ovima. Zbog njihove sposobnosti da izvrše složena matematička izračunavanja potrebna za obuka modela mašinskog učenja, GPU-ovi su zapravo poželjna opcija za mnoge praktičare mašinskog učenja.
Popularni okviri dubokog učenja poput TensorFlow i PyTorch su kompatibilni sa širokim spektrom softverskih alata na GPU-ovima. TPU-ovi možda neće raditi sa drugim softverskim programima i bibliotekama. Stvoreni su posebno za rad sa Googleovim okvirom TensorFlow.
Zaključno, za potrošače koji traže pristupačnije, ekonomičnije rješenje za strojno učenje, GPU-ovi bi mogli biti poželjniji. Za kupce koji zahtijevaju specijalizirane performanse za izgradnju i izvođenje modela strojnog učenja, TPU su i dalje najbolji izbor.
Šta drži budućnost?
Procesori će nastaviti da se razvijaju u bliskoj budućnosti.
Očekujemo da će imati bolje performanse, ekonomičnost energije i brže taktove.
Umjetna inteligencija i napredak strojnog učenja potaknut će stvaranje prilagođenih procesora za određene aplikacije.
Takođe se predviđa trend ka višejezgrenim CPU-ima i većim kapacitetima keš memorije.
Ostavite odgovor