GPU'er og TPU'er er to væsentlige aktører i computerindustrien. De har fuldstændig ændret, hvordan vi håndterer og analyserer data.
Det komplekse arbejde med at producere grafik og billeder håndteres af GPU'er eller grafikbehandlingsenheder.
TPU'er, eller Tensor Processing Units, er på den anden side specialfremstillede processorer, der udelukkende er skabt til at fremskynde maskinlærings-arbejdsbelastninger.
At have det rigtige værktøj til opgaven er essentielt i computerens verden. Ydeevnen, hastigheden og effektiviteten af en specifik operation kan blive dramatisk påvirket ved at vælge den korrekte type behandlingsenhed.
På grund af dette er sammenligning af GPU'er og TPU'er afgørende for enhver, der forsøger at maksimere deres beregningskraft.
Lad os dog starte med det grundlæggende.
Hvad er en processor?
En processor er en væsentlig del af en computer. Den udfører de beregninger, der kræves for, at computeren kan fungere.
Det udfører grundlæggende matematiske, logiske og input/output processer efter kommandoer fra operativsystemet.
Udtrykkene "processor", "central processing unit (CPU)" og "mikroprocessor" bruges ofte i flæng med hinanden. CPU'en er dog bare en anden type processor. Det er ikke den eneste processor i computeren. Det er dog en vigtig en.
CPU'en udfører størstedelen af computer- og behandlingsoperationer. Det fungerer som computerens "hjerne".
I denne artikel vil vi tale om to forskellige processorer; TPU og GPU.
Hvad adskiller GPU'er fra TPU'er, og hvorfor skal du vide om dem? /p>
GPU'er
GPU'er, eller Graphics Processing Units, er sofistikerede kredsløb. De er bygget specielt til behandling af billeder og grafik. GPU'er er en sammensætning af mange bittesmå kerner. Disse kerner samarbejder om at håndtere enorme mængder data samtidigt.
De er ekstremt effektive til at producere billeder, videoer og 3D-grafik.
Det er ligesom kunstneren, der arbejder bag kulisserne for at skabe de billeder, du ser på din skærm. GPU'en konverterer rå data til attraktive billeder og film, som du ser.
TPU'er
Tensor Processing Units, eller TPU'er, er specialiserede kredsløb. De er udelukkende bygget til machine learning. TPU'er er gode til behovene for store maskinlæringsapplikationer. Derfor kan vi bruge dem i dyb læring og neurale netværkstræning.
I dette tilfælde er de i modsætning til GPU'er, som er bygget til mere generel databehandling.
Det er ligesom matematikgeniet, der løser komplicerede problemer og får AI til at fungere. Overvej dette: Når du bruger en virtuel assistent som Siri eller Alexa, arbejder TPU'en utrætteligt bag kulisserne. Den fortolker dine stemmeinstruktioner og reagerer derefter.
Den er ansvarlig for at fuldføre de sofistikerede beregninger, der kræves for at fortolke stemmeinputtet. Og den forstår, hvad du beder om, og reagerer præcist.
GPU vs TPU'er
Forstå det grundlæggende
GPU'er (Graphics Processing Units) og TPU'er (Tensor Processing Units) er to kritiske hardwarekomponenter, der findes i computersystemer.
Sammenligning af præstationsmålinger
Hvad skal vi sammenligne?
Processorkraft, hukommelsesbåndbredde og energieffektivitet er kritiske præstationskriterier. De påvirker GPU- og TPU-kapaciteter. Vi kan bruge disse kriterier, når vi sammenligner GPU og TPU.
TPU'er er specielt lavet til maskinlæringsaktiviteter. De har forskellige fordele i forhold til GPU'er, herunder hurtigere behandlingshastigheder, bedre hukommelsesbåndbredde og reduceret strømforbrug. Mens GPU'er er velkendte for at levere høje niveauer af ydeevne.
Energieffektivitet
Inden for databehandling er energieffektivitet et afgørende spørgsmål. Det bør tages i betragtning, når man sammenligner GPU'er med TPU'er. Energiforbruget af en hardwarekomponent kan i væsentlig grad påvirke prisen og ydeevnen på dit system.
Når det kommer til energieffektivitet, har TPU'er betydelige fordele i forhold til GPU'er. På lang sigt er de mere økonomiske og miljøvenlige, da de bruger mindre strøm.
Software Support
Dit valg bør også afhænge af softwaresupport og programmeringsmodeller. Det er vigtigt at vælge hardware, der er kompatibel med dine komponenter. Og det skal give den softwaresupport, du har brug for.
GPU'er er det bedre valg her. De tilbyder en række programmeringsmodeller og softwaresupport. TPU'er er på den anden side skabt specielt til maskinlæringsarbejdsbelastninger. Så de giver ikke samme grad af interoperabilitet og support som GPU'er.
Omkostninger og tilgængelighed
Med hensyn til omkostninger er GPU'er mere almindeligt tilgængelige og billigere end TPU'er. GPU'er fremstilles af mange virksomheder, herunder Nvidia, AMD og Intel. Vi bruger GPU'er i en række forskellige applikationer lige fra spil til videnskabelig databehandling.
Som følge heraf har de et stort og konkurrencepræget marked. Dette bidrager helt sikkert til billige priser.
TPU'er er på den anden side kun fremstillet af Google og er kun tilgængelige via Google Cloud. TPU'er er dyrere end GPU'er på grund af deres begrænsede udbud. Det har også en stærk efterspørgsel fra maskinlæringsakademikere og praktikere.
Du kan dog få brug for den specifikke ydeevne, som TPU'er giver til træning af ML-modeller. Så kan de høje omkostninger og den begrænsede tilgængelighed være det værd.
Hvilken hardwarekomponent passer bedst til dine behov?
Svaret på dette spørgsmål afhænger af mange variabler. Du bør tjekke dit budget, dine præstationsbehov og den slags aktiviteter, du ønsker at udføre.
GPU'er er et mere økonomisk valg, hvis prisen er din nøglefaktor. TPU' er mindst 5 gange dyrere.
Dine særlige krav og krav vil i sidste ende afgøre, hvilken hardwarekomponent der er ideel for dig. Det er afgørende at vurdere fordele og ulemper ved alle tilgængelige valg, før du vælger et valg.
Kan vi også bruge GPU til maskinlæring?
Maskinlæring kan udføres på GPU'er. På grund af deres evne til at udføre de komplicerede matematiske beregninger, der kræves til træning af maskinlæringsmodeller, GPU'er er faktisk en foretrukken mulighed for mange maskinlæringsudøvere.
Populære deep learning rammer som TensorFlow og PyTorch er kompatible med en lang række softwareværktøjer på GPU'er. TPU'er fungerer muligvis ikke sammen med andre softwareprogrammer og biblioteker. De blev skabt specielt til at arbejde med Googles TensorFlow-ramme.
Afslutningsvis kan GPU'er være at foretrække for forbrugere, der søger efter en mere tilgængelig og mere økonomisk maskinlæringsløsning. For kunder, der kræver specialiseret ydeevne til at bygge og udføre maskinlæringsmodeller, er TPU'er stadig det bedste valg.
Hvad skal fremtiden holde?
Processorer vil fortsætte med at udvikle sig i den nærmeste fremtid.
Vi forventer, at de har en højere ydeevne, energiøkonomi og hurtigere clockfrekvenser.
Fremskridt med kunstig intelligens og maskinlæring vil skubbe til skabelsen af tilpassede processorer til visse applikationer.
Det forventes også, at tendensen til multi-core CPU'er og større cache-kapacitet.
Giv en kommentar