Mae GPUs a TPUs yn ddau actor arwyddocaol yn y diwydiant cyfrifiadura. Maent wedi newid yn llwyr sut rydym yn trin ac yn dadansoddi data.
Mae'r gwaith cymhleth o gynhyrchu graffeg a lluniau yn cael ei drin gan GPUs, neu unedau prosesu graffeg.
Mae TPUs, neu Unedau Prosesu Tensor, ar y llaw arall, yn broseswyr wedi'u gwneud yn arbennig a grëwyd yn benodol ar gyfer cyflymu llwythi gwaith dysgu peiriannau.
Mae cael yr offeryn cywir ar gyfer y dasg yn hanfodol ym myd cyfrifiaduron. Gellir effeithio'n ddramatig ar berfformiad, cyflymder ac effeithlonrwydd gweithrediad penodol trwy ddewis y math cywir o uned brosesu.
Oherwydd hyn, mae cymharu GPUs a TPUs yn hanfodol i unrhyw un sy'n ceisio gwneud y mwyaf o'u pŵer cyfrifiannol.
Fodd bynnag, gadewch i ni ddechrau gyda'r pethau sylfaenol.
Beth yw Prosesydd?
Mae prosesydd yn rhan hanfodol o gyfrifiadur. Mae'n gwneud y cyfrifiannau sydd eu hangen i'r cyfrifiadur weithio.
Mae'n cynnal prosesau mathemategol, rhesymegol a mewnbwn/allbwn sylfaenol yn dilyn gorchmynion o'r system weithredu.
Mae'r ymadroddion “prosesydd,” “uned brosesu ganolog (CPU),” a “microbrosesydd” yn aml yn cael eu defnyddio'n gyfnewidiol â'i gilydd. Fodd bynnag, dim ond math arall o brosesydd yw'r CPU. Nid dyma'r unig brosesydd yn y cyfrifiadur. Mae'n un pwysig serch hynny.
Mae'r CPU yn gwneud y rhan fwyaf o'r gweithrediadau cyfrifiadurol a phrosesu. Mae'n gweithio fel "ymennydd" y cyfrifiadur.
Yn yr erthygl hon, byddwn yn siarad am ddau brosesydd gwahanol; TPU a GPU.
Beth sy'n gwahaniaethu GPUs oddi wrth TPUs, a pham ddylech chi wybod amdanynt? /p>
GPUs
Mae GPUs, neu Unedau Prosesu Graffeg, yn gylchedau soffistigedig. Fe'u hadeiladir yn arbennig ar gyfer prosesu lluniau a graffeg. Mae GPUs yn gyfansoddiad o lawer o greiddiau bach. Mae'r creiddiau hyn yn cydweithio i drin symiau enfawr o ddata ar yr un pryd.
Maent yn hynod o effeithlon wrth gynhyrchu lluniau, fideos, a graffeg 3D.
Mae fel yr artist yn gweithio y tu ôl i'r llenni i greu'r delweddau a welwch ar eich sgrin. Mae'r GPU yn trosi data crai yn ddelweddau a ffilmiau deniadol a welwch.
TPUs
Mae Unedau Prosesu Tensor, neu TPUs, yn gylchedau arbenigol. Maent yn cael eu hadeiladu yn unig ar gyfer dysgu peiriant. Mae TPUs yn wych ar gyfer anghenion cymwysiadau dysgu peiriannau ar raddfa fawr. Felly, gallwn eu defnyddio mewn dysgu dwfn a hyfforddiant rhwydwaith niwral.
Yn yr achos hwn, maent yn wahanol i GPUs, sy'n cael eu hadeiladu ar gyfer cyfrifiadura mwy cyffredinol.
Mae fel yr athrylith mathemateg sy'n datrys problemau cymhleth ac yn gwneud i AI weithio. Ystyriwch hyn: pan fyddwch chi'n defnyddio cynorthwyydd rhithwir fel Siri neu Alexa, mae'r TPU yn gweithio'n ddiflino y tu ôl i'r llenni. Mae'n dehongli eich cyfarwyddiadau llais ac yn ymateb yn unol â hynny.
Mae'n gyfrifol am gwblhau'r cyfrifiannau soffistigedig sydd eu hangen i ddehongli'r mewnbwn llais. Ac, mae'n deall yr hyn rydych chi'n gofyn amdano, ac yn ymateb yn gywir.
GPU yn erbyn TPUs
Deall y Hanfodion
Mae GPUs (Unedau Prosesu Graffeg) a TPUs (Unedau Prosesu Tensor) yn ddwy gydran caledwedd hanfodol a geir mewn systemau cyfrifiadurol.
Cymharu Metrigau Perfformiad
Beth Ddylen Ni Cymharu?
Mae pŵer prosesu, lled band cof, ac effeithlonrwydd ynni yn feini prawf perfformiad hanfodol. Maent yn dylanwadu ar alluoedd GPU a TPU. Gallwn ddefnyddio'r meini prawf hyn wrth gymharu GPU a TPU.
Gwneir TPUs yn arbennig ar gyfer gweithgareddau dysgu peiriannau. Mae ganddyn nhw fanteision amrywiol dros GPUs, gan gynnwys cyflymderau prosesu cyflymach, lled band cof gwell, a llai o ddefnydd pŵer. Er bod GPUs yn adnabyddus am ddarparu lefelau uchel o berfformiad.
Effeithlonrwydd Ynni
Ym maes cyfrifiadura, mae effeithlonrwydd ynni yn fater hollbwysig. Dylid ei ystyried wrth gymharu GPUs â TPUs. Gall defnydd ynni cydran caledwedd effeithio'n sylweddol ar bris a pherfformiad eich system.
O ran effeithlonrwydd ynni, mae gan TPUs fuddion sylweddol dros GPUs. Yn y tymor hir, maent yn fwy economaidd ac amgylcheddol dda gan eu bod yn defnyddio llai o bŵer.
Cymorth Meddalwedd
Dylai eich dewis hefyd ddibynnu ar y cymorth meddalwedd a'r modelau rhaglennu. Mae'n hanfodol dewis caledwedd sy'n gydnaws â'ch cydrannau. A dylai ddarparu'r cymorth meddalwedd sydd ei angen arnoch.
GPUs yw'r dewis gorau yma. Maent yn darparu amrywiaeth o fodelau rhaglennu a chymorth meddalwedd. Ar y llaw arall, mae TPUs yn cael eu creu yn benodol ar gyfer llwythi gwaith dysgu peiriannau. Felly, nid ydynt yn darparu'r un graddau o ryngweithredu a chefnogaeth â GPUs.
Cost ac Argaeledd
O ran cost, mae GPUs yn fwy hygyrch ac yn rhatach na TPUs. Mae GPUs yn cael eu cynhyrchu gan lawer o gwmnïau, gan gynnwys Nvidia, AMD, ac Intel. Rydym yn defnyddio GPUs mewn amrywiaeth o gymwysiadau yn amrywio o hapchwarae i gyfrifiadura gwyddonol.
O ganlyniad, mae ganddynt farchnad fawr a chystadleuol. Mae hyn yn sicr yn cyfrannu at brisiau rhad.
Mae TPUs, ar y llaw arall, yn cael eu cynhyrchu gan Google yn unig a dim ond trwy Google Cloud y maent ar gael. Mae TPUs yn ddrutach na GPUs oherwydd eu cyflenwad cyfyngedig. Hefyd, mae galw mawr amdano gan academyddion ac ymarferwyr dysgu peirianyddol.
Fodd bynnag, efallai y bydd angen y perfformiad penodol y mae TPUs yn ei ddarparu ar gyfer hyfforddi modelau ML. Yna, efallai y bydd y gost uchel a'r argaeledd cyfyngedig yn werth chweil.
Pa gydran caledwedd sy'n gweddu orau i'ch anghenion?
Mae'r ateb i'r cwestiwn hwn yn dibynnu ar lawer o newidynnau. Dylech wirio'ch cyllideb, eich anghenion perfformiad, a'r mathau o weithgareddau rydych am eu cyflawni.
Mae GPUs yn ddewis mwy darbodus os mai'r pris yw eich ffactor allweddol. Mae TPU' o leiaf 5 gwaith yn ddrytach.
Eich gofynion a'ch gofynion penodol yn y pen draw fydd yn pennu pa gydran caledwedd sy'n ddelfrydol i chi. Mae'n hanfodol asesu manteision ac anfanteision pob dewis hygyrch cyn dewis dewis.
A Allwn Ddefnyddio GPU ar gyfer Dysgu Peiriannau Hefyd?
Gellir perfformio dysgu peiriant ar GPUs. Oherwydd eu gallu i wneud y cyfrifiannau mathemategol cymhleth sydd eu hangen ar gyfer hyfforddi modelau dysgu peiriannau, Mae GPUs mewn gwirionedd yn opsiwn a ffefrir i lawer o ymarferwyr dysgu peiriannau.
Mae fframweithiau dysgu dwfn poblogaidd fel TensorFlow ac mae PyTorch yn gydnaws ag ystod eang o offer meddalwedd ar GPUs. Efallai na fydd TPUs yn gweithredu gyda rhaglenni meddalwedd a llyfrgelloedd eraill. Cawsant eu creu yn arbennig i weithio gyda fframwaith TensorFlow Google.
I gloi, i ddefnyddwyr sy'n chwilio am ddatrysiad dysgu peiriant mwy hygyrch, mwy darbodus, efallai y byddai GPUs yn well. Ar gyfer cwsmeriaid sydd angen perfformiad arbenigol ar gyfer adeiladu a gweithredu modelau dysgu peiriant, TPUs yw'r dewis gorau o hyd.
Beth Mae'r Dyfodol yn Ei Ddal?
Bydd proseswyr yn parhau i ddatblygu yn y dyfodol agos.
Disgwyliwn iddynt gael perfformiad uwch, economi ynni, a chyfraddau cloc cyflymach.
Bydd deallusrwydd artiffisial a datblygiadau dysgu peiriant yn gwthio'r broses o greu proseswyr wedi'u teilwra ar gyfer rhai cymwysiadau.
Rhagwelir hefyd y bydd y duedd tuag at CPUs aml-graidd a mwy o gapasiti cache.
Gadael ymateb