Les GPU i les TPU són dos actors importants a la indústria de la informàtica. Han canviat completament la manera com gestionem i analitzem les dades.
El complex treball de producció de gràfics i imatges és gestionat per GPU o unitats de processament de gràfics.
Les TPU, o unitats de processament tensor, en canvi, són processadors fets a mida creats exclusivament per accelerar les càrregues de treball d'aprenentatge automàtic.
Disposar de l'eina adequada per a la tasca és essencial en el món de la informàtica. El rendiment, la velocitat i l'eficiència d'una operació específica es poden veure afectats de manera espectacular seleccionant el tipus adequat d'unitat de processament.
Per això, comparar les GPU i les TPU és crucial per a qualsevol que intenti maximitzar la seva potència computacional.
No obstant això, comencem per les bases.
Què és un processador?
Un processador és una part essencial d'un ordinador. Fa els càlculs necessaris perquè l'ordinador funcioni.
Realitza processos matemàtics, lògics i d'entrada/sortida fonamentals seguint ordres del sistema operatiu.
Les frases "processador", "unitat central de processament (CPU)" i "microprocessador" s'utilitzen sovint de manera intercanviable. Tanmateix, la CPU és només un altre tipus de processador. No és l'únic processador de l'ordinador. És important, però.
La CPU fa la majoria de les operacions de càlcul i processament. Funciona com el "cervell" de l'ordinador.
En aquest article, parlarem de dos processadors diferents; TPU i GPU.
Què distingeix les GPU de les TPU i per què hauríeu de conèixer-les? /p>
GPUs
Les GPU, o unitats de processament gràfic, són circuits sofisticats. Es construeixen especialment per processar imatges i gràfics. Les GPU són una composició de molts nuclis petits. Aquests nuclis col·laboren per gestionar grans quantitats de dades simultàniament.
Són extremadament eficients per produir imatges, vídeos i gràfics en 3D.
És com l'artista treballant darrere de les escenes per crear les imatges que veus a la pantalla. La GPU converteix les dades en brut en imatges i pel·lícules atractives que veieu.
TPU
Les unitats de processament de tensors, o TPU, són circuits especialitzats. Estan construïts exclusivament per màquina d'aprenentatge. Les TPU són excel·lents per a les necessitats d'aplicacions d'aprenentatge automàtic a gran escala. Per tant, els podem utilitzar en l'aprenentatge profund i l'entrenament de xarxes neuronals.
En aquest cas, són a diferència de les GPU, que estan construïdes per a una informàtica més general.
És com el geni de les matemàtiques que resol problemes complicats i fa que la IA funcioni. Tingueu en compte això: quan utilitzeu un assistent virtual com Siri o Alexa, el TPU funciona incansablement entre bastidors. Interpreta les teves instruccions de veu i respon en conseqüència.
S'encarrega de completar els càlculs sofisticats necessaris per interpretar l'entrada de veu. I, entén el que estàs demanant i respon amb precisió.
GPU vs TPU
Entendre els fonaments
Les GPU (Graphics Processing Units) i les TPU (Tensor Processing Units) són dos components de maquinari crítics que es troben als sistemes informàtics.
Comparació de mètriques de rendiment
Què hem de comparar?
La potència de processament, l'amplada de banda de la memòria i l'eficiència energètica són criteris de rendiment crítics. Influeixen en les capacitats de GPU i TPU. Podem utilitzar aquests criteris quan comparem GPU i TPU.
Les TPU es fan especialment per a activitats d'aprenentatge automàtic. Tenen diversos avantatges respecte a les GPU, com ara velocitats de processament més ràpides, millor amplada de banda de memòria i consum d'energia reduït. Tot i que les GPU són ben conegudes per oferir alts nivells de rendiment.
Eficiència Energètica
En l'àmbit de la informàtica, l'eficiència energètica és un tema crucial. S'ha de tenir en compte a l'hora de comparar les GPU amb les TPU. El consum d'energia d'un component de maquinari pot afectar significativament el preu i el rendiment del vostre sistema.
Pel que fa a l'eficiència energètica, les TPU tenen avantatges importants sobre les GPU. A llarg termini, són més econòmics i ecològics, ja que consumeixen menys energia.
Suport de programari
La vostra elecció també hauria de dependre del suport del programari i dels models de programació. És fonamental seleccionar maquinari compatible amb els vostres components. A més, hauria de proporcionar el suport de programari que necessiteu.
Les GPU són la millor opció aquí. Proporcionen una varietat de models de programació i suport de programari. Les TPU, d'altra banda, es creen específicament per a càrregues de treball d'aprenentatge automàtic. Per tant, no proporcionen el mateix grau d'interoperabilitat i suport que les GPU.
Cost i disponibilitat
Pel que fa al cost, les GPU són més accessibles i menys cares que les TPU. Les GPU són fabricades per moltes empreses, incloses Nvidia, AMD i Intel. Utilitzem GPU en una varietat d'aplicacions que van des de jocs fins a informàtica científica.
Com a resultat, tenen un mercat gran i competitiu. Sens dubte, això contribueix als preus barats.
Les TPU, en canvi, només les fabriquen Google i només estan disponibles a través de Google Cloud. Les TPU són més costoses que les GPU a causa del seu subministrament limitat. A més, té una forta demanda per part dels acadèmics i professionals de l'aprenentatge automàtic.
Tanmateix, és possible que necessiteu el rendiment específic que proporcionen les TPU per entrenar els models de ML. Aleshores, l'alt cost i la disponibilitat limitada poden valer la pena.
Quin component de maquinari s'adapta millor a les vostres necessitats?
La resposta a aquesta pregunta es basa en moltes variables. Heu de comprovar el vostre pressupost, les vostres necessitats de rendiment i el tipus d'activitats que voleu dur a terme.
Les GPU són una opció més econòmica si el preu és el vostre factor clau. El TPU és almenys 5 vegades més car.
Les vostres demandes i requisits particulars determinaran finalment quin component de maquinari és ideal per a vosaltres. És fonamental avaluar els avantatges i els desavantatges de totes les opcions accessibles abans de triar-ne una.
També podem utilitzar la GPU per a l'aprenentatge automàtic?
L'aprenentatge automàtic es pot realitzar a les GPU. Per la seva capacitat per dur a terme els complexos càlculs matemàtics necessaris per formació de models d'aprenentatge automàtic, les GPU són, de fet, una opció preferida per a molts professionals de l'aprenentatge automàtic.
Marcs populars d'aprenentatge profund com TensorFlow i PyTorch són compatibles amb una àmplia gamma d'eines de programari a les GPU. És possible que les TPU no funcionin amb altres programes i biblioteques de programari. Es van crear especialment per treballar amb el marc TensorFlow de Google.
En conclusió, per als consumidors que busquen una solució d'aprenentatge automàtic més accessible i econòmica, les GPU poden ser preferibles. Per als clients que requereixen un rendiment especialitzat per crear i executar models d'aprenentatge automàtic, les TPU segueixen sent la millor opció.
Què ens espera el futur?
Els processadors continuaran desenvolupant-se en un futur proper.
Esperem que tinguin un rendiment més alt, economia energètica i ritmes de rellotge més ràpids.
La intel·ligència artificial i els avenços en l'aprenentatge automàtic impulsaran la creació de processadors personalitzats per a determinades aplicacions.
També es preveu que la tendència cap a CPU multi-nucli i capacitats de memòria cau més grans.
Deixa un comentari