GPU è TPU sò dui attori significativi in l'industria di l'informatica. Hanu cambiatu cumplettamente a manera di trattà è analizà e dati.
U travagliu cumplessu di pruducia gràfiche è stampi hè trattatu da GPU, o unità di trasfurmazioni grafiche.
I TPU, o Tensor Processing Unit, invece, sò processori persunalizati creati solu per accelerà i carichi di travagliu di l'apprendimentu automaticu.
Avè u strumentu ghjustu per u compitu hè essenziale in u mondu di l'urdinatori. U rendiment, a rapidità è l'efficienza di una operazione specifica pò esse dramaticamente affettati da selezziunate u tipu propiu di unità di trasfurmazioni.
Per quessa, paragunà GPU è TPU hè cruciale per quellu chì prova di maximizà a so putenza computazionale.
Tuttavia, cuminciamu cù i principii.
Cosa hè un Processor?
Un processore hè una parte essenziale di un computer. Face i calculi necessarii per u travagliu di l'urdinatore.
Esegue i prucessi matematichi, lògichi è di input / output fundamentali chì seguitanu cumandamenti da u sistema operatore.
E frasi "processore", "unità di trasfurmazioni cintrali (CPU)" è "microprocessore" sò spessu usati in modu intercambiable. Tuttavia, u CPU hè solu un altru tipu di processore. Ùn hè micca l'unicu processore in l'urdinatore. Hè un impurtante però.
U CPU face a maiò parte di l'operazioni di l'informatica è di trasfurmazioni. Funziona cum'è u "cervellu" di l'urdinatore.
In questu articulu, parleremu di dui prucessori diffirenti; TPU è GPU.
Ciò chì distingue i GPU da i TPU, è perchè duvete sapè di elli? /p>
GPU
GPU, o Unità di Processamentu Graficu, sò circuiti sofisticati. Sò custruiti in particulare per processà stampi è gràfiche. I GPU sò una cumpusizioni di parechji nuclei minusculi. Questi core collaboranu per trattà quantità massive di dati simultaneamente.
Sò estremamente efficaci à pruduce stampi, video è grafici 3D.
Hè cum'è l'artista chì travaglia daretu à e scene per creà l'imaghjini chì vede nantu à u vostru screnu. A GPU converte e dati crudi in imaghjini attraenti è filmi chì vede.
TPU
Tensor Processing Unit, o TPU, sò circuiti specializati. Sò custruiti solu per machine learning. I TPU sò grandi per i bisogni di l'applicazioni d'apprendimentu machine à grande scala. Dunque, pudemu usà in l'apprendimentu prufondu è in a furmazione di rete neurale.
In questu casu, sò sfarente di i GPU, chì sò custruiti per un computing più generale.
Hè cum'è u geniu di matematica chì risolve i prublemi complicati è face chì l'AI funziona. Cunsiderate questu: quandu aduprate un assistente virtuale cum'è Siri o Alexa, u TPU travaglia incansablemente daretu à e scene. Interpreta e vostre struzzioni di voce è risponde in cunseguenza.
Hè incaricatu di cumplettà i computazioni sofisticati necessarii per interpretà l'input di voce. È, capisce ciò chì dumandate, è risponde accuratamente.
GPU vs TPU
Capisce i Fundamenti
GPU (Unità di Processamentu Graficu) è TPU (Unità di Processamentu di Tensor) sò dui cumpunenti di hardware critichi truvati in i sistemi informatici.
Paraguni di metrica di rendiment
Chì duvemu paragunà ?
A putenza di trasfurmazioni, a larghezza di banda di memoria è l'efficienza energetica sò criterii di rendiment critichi. Influenzanu e capacità GPU è TPU. Pudemu aduprà sti criterii quandu paragunate GPU è TPU.
I TPU sò particularmente fatti per l'attività di apprendimentu machine. Hanu diversi vantaghji nantu à e GPU, cumprese una velocità di trasfurmazione più rapida, una larghezza di banda di memoria megliu è un cunsumu d'energia ridutta. Mentre i GPU sò ben cunnisciuti per furnisce alti livelli di rendiment.
efficacità Energy
In u campu di l'informatica, l'efficienza energetica hè un prublema cruciale. Si deve esse cunsideratu quandu paragunate GPU cù TPU. U cunsumu d'energia di un componente di hardware pò influenzà significativamente u prezzu è u rendiment di u vostru sistema.
Quandu si tratta di efficienza energetica, i TPU anu benefizii significativi annantu à i GPU. À longu andà, sò più ecunomichi è ecunomicamenti boni postu chì usanu menu putere.
Software Support
A vostra scelta deve ancu dipende da u supportu di u software è i mudelli di prugrammazione. Hè criticu per selezziunà hardware chì hè cumpatibile cù i vostri cumpunenti. È, deve furnisce u supportu di software chì avete bisognu.
I GPU sò a megliu scelta quì. Forniscenu una varietà di mudelli di prugrammazione è supportu di software. I TPU, invece, sò creati specificamente per carichi di travagliu di apprendimentu automaticu. Dunque, ùn furnisce micca u listessu gradu di interoperabilità è supportu cum'è GPU.
Costu è Disponibilità
In quantu à u costu, i GPU sò più cumunimenti accessibili è menu caru cà i TPU. I GPU sò fabbricati da parechje cumpagnie, cumprese Nvidia, AMD è Intel. Utilizemu GPU in una varietà di applicazioni chì varienu da u ghjocu à l'informatica scientifica.
In u risultatu, anu un mercatu grande è cumpetitivu. Questu certamenti cuntribuisci à i prezzi boni.
I TPU, invece, sò fabbricati solu da Google è sò dispunibili solu via Google Cloud. I TPU sò più costosi cà i GPU per via di a so offerta limitata. Inoltre, hà una forte dumanda da l'accadèmici è i praticanti di l'apprendimentu automaticu.
Tuttavia, pudete bisognu di u rendimentu specificu chì i TPU furniscenu per a furmazione di mudelli ML. Allora, u costu elevatu è a dispunibilità limitata pò valenu a pena.
Quale componente hardware si adatta megliu à i vostri bisogni?
A risposta à sta quistione si basa in parechje variàbili. Avete da verificà u vostru budgetu, i vostri bisogni di rendiment, è i tipi di attività chì vulete realizà.
I GPU sò una scelta più ecunomica se u prezzu hè u vostru fattore chjave. TPU' hè almenu 5 volte più caru.
E vostre esigenze è esigenze particulare determinaranu infine quale cumpunente hardware hè ideale per voi. Hè criticu per valutà i vantaghji è i svantaghji di tutte e scelte accessibili prima di sceglie una scelta.
Pudemu ancu aduprà GPU per l'apprendimentu di a macchina?
L'apprendimentu automaticu pò esse realizatu nantu à GPU. A causa di a so capacità di realizà l'intricate computazioni matematiche necessarie per furmazione di mudelli di machine learning, GPU sò in fattu una opzione preferita per parechji praticanti di l'apprendimentu di macchina.
Quadri di apprendimentu profondu populari cum'è TensorFlow è PyTorch sò cumpatibili cù una larga gamma di strumenti software nantu à GPU. I TPU ùn ponu micca operà cù altri prugrammi software è biblioteche. Sò stati creati in particulare per travaglià cù u framework TensorFlow di Google.
In cunclusione, per i cunsumatori chì cercanu una soluzione d'apprendimentu di macchina più accessibile è più economica, i GPU ponu esse preferiti. Per i clienti chì necessitanu prestazioni specializate per custruisce è eseguisce mudelli di machine learning, i TPU sò sempre a megliu scelta.
Chì Cume U Futuru?
I prucessori continuanu à sviluppà in un futuru vicinu.
Aspittemu chì avè un rendimentu più altu, ecunumia energetica, è freti di clock più veloce.
L'intelligenza artificiale è l'avanzamenti di l'apprendimentu automaticu spinghjeranu a creazione di processori persunalizati per certe applicazioni.
Hè ancu prughjettatu chì a tendenza versu CPU multi-core è capacità di cache maiò.
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