GPU a TPU jsou dva významní aktéři v počítačovém průmyslu. Zcela změnily způsob, jakým nakládáme s daty a jak je analyzujeme.
Složitou práci při vytváření grafiky a obrázků zajišťují GPU neboli grafické procesorové jednotky.
Na druhou stranu TPU nebo Tensor Processing Units jsou na zakázku vyrobené procesory vytvořené výhradně pro urychlení úloh strojového učení.
Mít správný nástroj pro daný úkol je ve světě počítačů zásadní. Výkon, rychlost a účinnost konkrétní operace může být dramaticky ovlivněna výběrem správného typu procesorové jednotky.
Z tohoto důvodu je porovnávání GPU a TPU klíčové pro každého, kdo se snaží maximalizovat svůj výpočetní výkon.
Začněme však základy.
Co je to procesor?
Procesor je nezbytnou součástí počítače. Provádí výpočty potřebné pro fungování počítače.
Provádí základní matematické, logické a vstupní/výstupní procesy podle příkazů operačního systému.
Fráze „procesor“, „centrální procesorová jednotka (CPU)“ a „mikroprocesor“ se často používají zaměnitelně. CPU je však jen jiný typ procesoru. Není to jediný procesor v počítači. Je to však důležité.
CPU provádí většinu výpočetních a zpracovatelských operací. Funguje jako „mozek“ počítače.
V tomto článku budeme hovořit o dvou různých procesorech; TPU a GPU.
Co odlišuje GPU od TPU a proč byste o nich měli vědět? /p>
GPU
GPU neboli Graphics Processing Units jsou sofistikované obvody. Jsou určeny zejména pro zpracování obrázků a grafiky. GPU jsou složena z mnoha malých jader. Tato jádra spolupracují na zpracování velkého množství dat současně.
Jsou extrémně efektivní při vytváření obrázků, videí a 3D grafiky.
Je to jako když umělec pracuje v zákulisí a vytváří obrázky, které vidíte na obrazovce. GPU převádí nezpracovaná data na atraktivní obrázky a filmy, které vidíte.
TPU
Tensor Processing Units neboli TPU jsou specializované obvody. Jsou vyrobeny výhradně pro strojové učení. TPU jsou skvělé pro potřeby rozsáhlých aplikací strojového učení. Můžeme je tedy použít při hlubokém učení a tréninku neuronových sítí.
V tomto případě jsou na rozdíl od GPU, které jsou stavěny pro více obecné účely.
Je to jako matematický génius, který řeší komplikované problémy a umožňuje AI pracovat. Zvažte toto: když používáte virtuální asistentku, jako je Siri nebo Alexa, TPU neúnavně pracuje v zákulisí. Interpretuje vaše hlasové pokyny a podle toho reaguje.
Má na starosti dokončení sofistikovaných výpočtů potřebných k interpretaci hlasového vstupu. A rozumí tomu, co požadujete, a přesně odpovídá.
GPU vs TPU
Pochopení Základů
GPU (Graphics Processing Units) a TPU (Tensor Processing Units) jsou dvě kritické hardwarové komponenty, které se nacházejí v počítačových systémech.
Porovnání metrik výkonu
Co bychom měli porovnávat?
Výkon zpracování, šířka pásma paměti a energetická účinnost jsou kritickými kritérii výkonu. Ovlivňují možnosti GPU a TPU. Tato kritéria můžeme použít při porovnávání GPU a TPU.
TPU jsou speciálně vyrobeny pro aktivity strojového učení. Mají různé výhody oproti GPU, včetně vyšší rychlosti zpracování, lepší šířky pásma paměti a nižší spotřeby energie. Zatímco GPU jsou dobře známé pro poskytování vysoké úrovně výkonu.
Energetická účinnost
V oblasti výpočetní techniky je energetická účinnost zásadní otázkou. Je třeba to vzít v úvahu při porovnávání GPU s TPU. Spotřeba energie hardwarové komponenty může výrazně ovlivnit cenu a výkon vašeho systému.
Pokud jde o energetickou účinnost, TPU mají oproti GPU značné výhody. Z dlouhodobého hlediska jsou ekonomičtější a šetrnější k životnímu prostředí, protože spotřebovávají méně energie.
Podpora softwaru
Váš výběr by měl také záviset na softwarové podpoře a programovacích modelech. Je důležité vybrat hardware, který je kompatibilní s vašimi komponenty. A měl by poskytovat softwarovou podporu, kterou požadujete.
GPU jsou zde lepší volbou. Poskytují řadu programovacích modelů a softwarovou podporu. Na druhou stranu TPU jsou vytvořeny speciálně pro úlohy strojového učení. Neposkytují tedy stejný stupeň interoperability a podpory jako GPU.
Cena a dostupnost
Pokud jde o náklady, GPU jsou běžně dostupnější a levnější než TPU. GPU vyrábí mnoho společností, včetně Nvidia, AMD a Intel. GPU používáme v různých aplikacích od her až po vědecké výpočty.
Díky tomu mají velký a konkurenční trh. To jistě přispívá k nízkým cenám.
Na druhou stranu TPU vyrábí pouze Google a jsou dostupné pouze přes Google Cloud. TPU jsou dražší než GPU kvůli jejich omezené nabídce. Má také silnou poptávku ze strany akademiků a praktiků strojového učení.
Možná však budete potřebovat specifický výkon, který TPU poskytují pro trénink ML modelů. Pak se vysoké náklady a omezená dostupnost mohou vyplatit.
Která hardwarová součást nejlépe vyhovuje vašim potřebám?
Odpověď na tuto otázku závisí na mnoha proměnných. Měli byste zkontrolovat svůj rozpočet, potřeby výkonu a druhy činností, které chcete provádět.
GPU jsou ekonomičtější volbou, pokud je vaším klíčovým faktorem cena. TPU' je minimálně 5x dražší.
Vaše konkrétní požadavky a požadavky nakonec určí, která hardwarová součást je pro vás ideální. Před výběrem volby je důležité posoudit výhody a nevýhody všech dostupných možností.
Můžeme GPU použít také pro strojové učení?
Strojové učení lze provádět na GPU. Vzhledem k jejich schopnosti provádět složité matematické výpočty potřebné pro trénovací modely strojového učení, GPU jsou ve skutečnosti preferovanou možností pro mnoho praktiků strojového učení.
Populární rámce hlubokého učení jako TensorFlow a PyTorch jsou kompatibilní s celou řadou softwarových nástrojů na GPU. Jednotky TPU nemusí fungovat s jinými softwarovými programy a knihovnami. Byly vytvořeny speciálně pro práci s rámcem TensorFlow společnosti Google.
Závěrem lze říci, že pro spotřebitele, kteří hledají dostupnější a ekonomičtější řešení strojového učení, mohou být vhodnější GPU. Pro zákazníky, kteří vyžadují specializovaný výkon pro vytváření a spouštění modelů strojového učení, jsou TPU stále nejlepší volbou.
Co drží budoucnost?
Procesory se budou v blízké budoucnosti dále vyvíjet.
Očekáváme, že budou mít vyšší výkon, úsporu energie a rychlejší takt.
Pokroky v oblasti umělé inteligence a strojového učení budou tlačit na vytváření přizpůsobených procesorů pro určité aplikace.
Předpokládá se také trend směrem k vícejádrovým procesorům a větší kapacitě mezipaměti.
Napsat komentář