Ang mga GPU ug TPU maoy duha ka mahinungdanong aktor sa industriya sa kompyuter. Gibag-o nila sa hingpit kung giunsa namon pagdumala ug pag-analisar ang mga datos.
Ang komplikado nga trabaho sa paghimo og mga graphic ug mga hulagway gidumala sa mga GPU, o mga yunit sa pagproseso sa mga graphic.
Ang mga TPU, o Tensor Processing Units, sa laing bahin, maoy custom-made nga mga processor nga gimugna lamang para sa pagpadali sa mga workload sa pagkat-on sa makina.
Ang pagbaton sa husto nga himan alang sa buluhaton hinungdanon sa kalibutan sa mga kompyuter. Ang pasundayag, katulin, ug kaepektibo sa usa ka piho nga operasyon mahimong maapektuhan pag-ayo pinaagi sa pagpili sa husto nga tipo sa yunit sa pagproseso.
Tungod niini, ang pagtandi sa mga GPU ug TPU hinungdanon alang sa bisan kinsa nga naningkamot nga mapadako ang ilang gahum sa pagkalkula.
Bisan pa, magsugod kita sa mga sukaranan.
Unsa ang usa ka Processor?
Ang usa ka processor usa ka hinungdanon nga bahin sa usa ka kompyuter. Gihimo niini ang mga kalkulasyon nga gikinahanglan aron magtrabaho ang kompyuter.
Nagdala kini og sukaranan nga mga proseso sa matematika, lohikal, ug input/output nga nagsunod sa mga sugo gikan sa operating system.
Ang mga pulong nga "processor," "central processing unit (CPU)," ug "microprocessor" kanunay nga gigamit nga baylobaylo sa usag usa. Bisan pa, ang CPU usa ra ka klase sa processor. Dili lang kini ang processor sa kompyuter. Kini usa ka hinungdanon bisan pa.
Gihimo sa CPU ang kadaghanan sa mga operasyon sa pag-compute ug pagproseso. Naglihok kini isip "utok" sa kompyuter.
Niini nga artikulo, maghisgot kita bahin sa duha ka lainlaing mga processor; TPU ug GPU.
Unsa ang nagpalahi sa mga GPU gikan sa mga TPU, ug ngano nga kinahanglan nimo mahibal-an ang bahin niini? /p>
GPUs
Ang mga GPU, o Graphics Processing Units, mga sopistikado nga sirkito. Gitukod sila labi na alang sa pagproseso sa mga litrato ug mga graphic. Ang mga GPU usa ka komposisyon sa daghang gagmay nga mga cores. Kini nga mga core nagtinabangay sa pagdumala sa daghang mga datos nga dungan.
Episyente kaayo sila sa paghimo og mga hulagway, video, ug 3D graphics.
Kini sama sa artist nga nagtrabaho luyo sa mga talan-awon sa paghimo sa mga larawan nga imong makita sa imong screen. Ang GPU nag-convert sa hilaw nga datos ngadto sa madanihon nga mga hulagway ug mga salida nga imong makita.
Mga TPU
Ang Tensor Processing Units, o TPUs, maoy mga espesyal nga sirkito. Gitukod sila nga eksklusibo alang sa pagkat-on sa makina. Ang mga TPU maayo alang sa mga panginahanglan sa dagkong mga aplikasyon sa pagkat-on sa makina. Busa, magamit nato sila sa lawom nga pagkat-on ug pagbansay sa neural network.
Sa kini nga kaso, dili sila sama sa mga GPU, nga gitukod alang sa labi ka kinatibuk-ang katuyoan nga pag-compute.
Sama kini sa henyo sa matematika nga nagsulbad sa mga komplikadong problema ug naghimo sa AI nga molihok. Hunahunaa kini: kung mogamit ka usa ka virtual nga katabang sama sa Siri o Alexa, ang TPU nagtrabaho nga walay kakapoy sa luyo sa mga talan-awon. Gihubad niini ang imong mga instruksyon sa tingog ug gitubag sumala niana.
Kini ang nagdumala sa pagkompleto sa sopistikado nga mga kalkulasyon nga gikinahanglan aron mahubad ang input sa tingog. Ug, nasabtan niini ang imong gipangayo, ug tukma nga tubag.
GPU vs TPUs
Pagsabot sa mga Sukaranan
Ang GPUs (Graphics Processing Units) ug TPUs (Tensor Processing Units) maoy duha ka kritikal nga hardware component nga makita sa computer system.
Pagtandi sa Performance Sukatan
Unsay Angay Natong Itandi?
Ang gahum sa pagproseso, bandwidth sa memorya, ug kahusayan sa enerhiya mga kritikal nga pamatasan sa pasundayag. Giimpluwensyahan nila ang mga kapabilidad sa GPU ug TPU. Mahimo natong gamiton kini nga mga sumbanan kung itandi ang GPU ug TPU.
Ang mga TPU labi nga gihimo alang sa mga kalihokan sa pagkat-on sa makina. Sila adunay lain-laing mga bentaha sa GPUs, lakip na ang mas paspas nga pagproseso katulin, mas maayo nga memory bandwidth, ug pagkunhod sa konsumo sa kuryente. Samtang ang mga GPU ilado kaayo sa paghatag og taas nga lebel sa performance.
Energy Efficiency
Sa natad sa pag-compute, ang kahusayan sa enerhiya usa ka hinungdanon nga isyu. Kinahanglan nga tagdon kini kung itandi ang mga GPU sa mga TPU. Ang pagkonsumo sa enerhiya sa usa ka sangkap sa hardware mahimong makaapekto sa presyo ug pasundayag sa imong sistema.
Kung bahin sa kahusayan sa enerhiya, ang mga TPU adunay hinungdanon nga mga benepisyo sa mga GPU. Sa taas nga termino, sila mas ekonomikanhon ug maayo sa kalikopan tungod kay gamay ra ang ilang gigamit nga kuryente.
Software Support
Ang imong pagpili kinahanglan usab nga magdepende sa suporta sa software ug mga modelo sa programming. Importante ang pagpili sa hardware nga nahiuyon sa imong mga sangkap. Ug, kinahanglan nga maghatag kini suporta sa software nga imong gikinahanglan.
Ang mga GPU mao ang labing maayo nga kapilian dinhi. Naghatag sila usa ka lainlaing mga modelo sa programming ug suporta sa software. Ang mga TPU, sa laing bahin, gimugna alang sa mga workload sa pagkat-on sa makina. Mao nga, wala sila maghatag parehas nga lebel sa interoperability ug suporta sama sa mga GPU.
Gasto ug Pagkuha
Sa termino sa gasto, ang mga GPU mas kasagarang ma-access ug dili kaayo mahal kay sa mga TPU. Ang mga GPU gihimo sa daghang mga kompanya, lakip ang Nvidia, AMD, ug Intel. Gigamit namon ang mga GPU sa lainlaing mga aplikasyon gikan sa pagdula hangtod sa siyentipikong pagkalkula.
Ingon usa ka sangputanan, sila adunay usa ka dako ug kompetisyon nga merkado. Kini siguradong nakatampo sa barato nga mga presyo.
Ang mga TPU, sa laing bahin, gigama lamang sa Google ug magamit ra pinaagi sa Google Cloud. Ang mga TPU mas mahal kaysa mga GPU tungod sa ilang limitado nga suplay. Usab, kini adunay kusog nga panginahanglan gikan sa mga akademiko ug practitioner sa pagkat-on sa makina.
Bisan pa, mahimo nimo kinahanglan ang piho nga pasundayag nga gihatag sa mga TPU alang sa pagbansay sa mga modelo sa ML. Dayon, ang taas nga gasto ug limitado nga pagkaanaa mahimong takus niini.
Unsa nga sangkap sa hardware ang labing angay sa imong mga panginahanglan?
Ang tubag niini nga pangutana nagsalig sa daghang mga variable. Kinahanglan nimong susihon ang imong badyet, ang imong mga kinahanglanon sa pasundayag, ug ang mga klase sa kalihokan nga gusto nimong buhaton.
Ang mga GPU usa ka mas ekonomikanhon nga pagpili kung ang presyo mao ang imong hinungdan nga hinungdan. Ang TPU' labing menos 5 ka beses nga mas mahal.
Ang imong partikular nga mga gipangayo ug mga kinahanglanon sa katapusan magtino kung unsang sangkap sa hardware ang maayo alang kanimo. Importante ang pagtimbang-timbang sa mga bentaha ug disbentaha sa tanang accessible nga mga pagpili sa dili pa mopili og pagpili.
Magamit ba Nato ang GPU alang sa Pagkat-on sa Machine Ingon Usab?
Ang pagkat-on sa makina mahimong ipahigayon sa mga GPU. Tungod sa ilang kapasidad sa paghimo sa makuti nga mga pagkalkula sa matematika nga gikinahanglan alang sa pagbansay sa mga modelo sa pagkat-on sa makina, Ang mga GPU sa tinuud usa ka gipalabi nga kapilian alang sa daghang mga practitioner sa pagkat-on sa makina.
Popular nga lawom nga pagkat-on frameworks sama sa TensorFlow ug PyTorch kay compatible sa usa ka halapad nga mga himan sa software sa GPUs. Ang mga TPU mahimong dili molihok uban sa ubang mga software program ug library. Gibuhat sila labi na aron magtrabaho kauban ang Google's TensorFlow framework.
Sa konklusyon, alang sa mga konsumedor nga nangita alang sa usa ka mas dali nga magamit, mas ekonomikanhon nga solusyon sa pagkat-on sa makina, mahimong mas maayo ang mga GPU. Alang sa mga kustomer nga nanginahanglan espesyal nga pasundayag alang sa pagtukod ug pagpatuman sa mga modelo sa pagkat-on sa makina, ang mga TPU mao gihapon ang labing kaayo nga kapilian.
Unsa ang Umaabut sa Umaabut?
Ang mga processor magpadayon sa pag-uswag sa umaabot nga umaabot.
Gipaabut namon nga sila adunay mas taas nga pasundayag, ekonomiya sa enerhiya, ug mas paspas nga mga rate sa orasan.
Ang artipisyal nga paniktik ug mga pag-uswag sa pagkat-on sa makina magduso sa paghimo sa mga customized nga mga processor alang sa pipila ka mga aplikasyon.
Giplano usab nga ang uso padulong sa multi-core nga mga CPU ug mas daghang kapasidad sa cache.
Leave sa usa ka Reply