Οι GPU και οι TPU είναι δύο σημαντικοί παράγοντες στον κλάδο των υπολογιστών. Έχουν αλλάξει εντελώς τον τρόπο με τον οποίο χειριζόμαστε και αναλύουμε τα δεδομένα.
Το πολύπλοκο έργο της παραγωγής γραφικών και εικόνων γίνεται από GPU, ή μονάδες επεξεργασίας γραφικών.
Οι TPU, ή οι μονάδες επεξεργασίας τανυστή, από την άλλη πλευρά, είναι εξατομικευμένοι επεξεργαστές που δημιουργούνται αποκλειστικά για την επιτάχυνση του φόρτου εργασίας μηχανικής εκμάθησης.
Η ύπαρξη του κατάλληλου εργαλείου για την εργασία είναι απαραίτητη στον κόσμο των υπολογιστών. Η απόδοση, η ταχύτητα και η αποτελεσματικότητα μιας συγκεκριμένης λειτουργίας μπορούν να επηρεαστούν δραματικά με την επιλογή του κατάλληλου τύπου μονάδας επεξεργασίας.
Εξαιτίας αυτού, η σύγκριση των GPU και των TPU είναι ζωτικής σημασίας για οποιονδήποτε προσπαθεί να μεγιστοποιήσει την υπολογιστική του ισχύ.
Ωστόσο, ας ξεκινήσουμε με τα βασικά.
Τι είναι ένας Επεξεργαστής;
Ένας επεξεργαστής είναι ένα ουσιαστικό μέρος ενός υπολογιστή. Κάνει τους υπολογισμούς που απαιτούνται για να λειτουργήσει ο υπολογιστής.
Εκτελεί θεμελιώδεις μαθηματικές, λογικές διαδικασίες και διεργασίες εισόδου/εξόδου ακολουθώντας εντολές από το λειτουργικό σύστημα.
Οι φράσεις «επεξεργαστής», «κεντρική μονάδα επεξεργασίας (CPU)» και «μικροεπεξεργαστής» χρησιμοποιούνται συχνά εναλλακτικά μεταξύ τους. Ωστόσο, η CPU είναι απλώς ένας άλλος τύπος επεξεργαστή. Δεν είναι ο μόνος επεξεργαστής στον υπολογιστή. Είναι όμως σημαντικό.
Η CPU κάνει τις περισσότερες λειτουργίες υπολογισμού και επεξεργασίας. Λειτουργεί ως ο «εγκέφαλος» του υπολογιστή.
Σε αυτό το άρθρο, θα μιλήσουμε για δύο διαφορετικούς επεξεργαστές. TPU και GPU.
Τι διακρίνει τις GPU από τις TPU και γιατί πρέπει να γνωρίζετε για αυτές; /p>
GPU
Οι GPU, ή οι Μονάδες Επεξεργασίας Γραφικών, είναι εξελιγμένα κυκλώματα. Είναι κατασκευασμένα ειδικά για την επεξεργασία εικόνων και γραφικών. Οι GPU είναι μια σύνθεση πολλών μικροσκοπικών πυρήνων. Αυτοί οι πυρήνες συνεργάζονται για να χειριστούν τεράστιες ποσότητες δεδομένων ταυτόχρονα.
Είναι εξαιρετικά αποτελεσματικά στην παραγωγή εικόνων, βίντεο και τρισδιάστατων γραφικών.
Είναι σαν ο καλλιτέχνης να εργάζεται στα παρασκήνια για να δημιουργήσει τις εικόνες που βλέπετε στην οθόνη σας. Η GPU μετατρέπει ακατέργαστα δεδομένα σε ελκυστικές εικόνες και ταινίες που βλέπετε.
TPU
Οι μονάδες επεξεργασίας τανυστών ή TPU είναι εξειδικευμένα κυκλώματα. Κατασκευάζονται αποκλειστικά για μάθηση μηχανής. Οι TPU είναι ιδανικές για τις ανάγκες μεγάλων εφαρμογών μηχανικής μάθησης. Ως εκ τούτου, μπορούμε να τα χρησιμοποιήσουμε σε βαθιά μάθηση και εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων.
Σε αυτήν την περίπτωση, δεν μοιάζουν με τις GPU, οι οποίες έχουν κατασκευαστεί για πιο γενικής χρήσης υπολογιστές.
Είναι σαν την ιδιοφυΐα των μαθηματικών που λύνει περίπλοκα προβλήματα και κάνει την τεχνητή νοημοσύνη να λειτουργεί. Σκεφτείτε το εξής: όταν χρησιμοποιείτε έναν εικονικό βοηθό όπως το Siri ή η Alexa, το TPU λειτουργεί ακούραστα στα παρασκήνια. Ερμηνεύει τις φωνητικές οδηγίες σας και ανταποκρίνεται ανάλογα.
Είναι υπεύθυνος για την ολοκλήρωση των εξελιγμένων υπολογισμών που απαιτούνται για την ερμηνεία της φωνητικής εισόδου. Και, κατανοεί αυτό που ζητάτε και ανταποκρίνεται με ακρίβεια.
GPU εναντίον TPU
Κατανόηση των Βασικών Αρχών
Οι GPU (Graphics Processing Units) και οι TPU (Tensor Processing Units) είναι δύο κρίσιμα στοιχεία υλικού που βρίσκονται σε συστήματα υπολογιστών.
Σύγκριση Μετρήσεων Απόδοσης
Τι πρέπει να συγκρίνουμε;
Η ισχύς επεξεργασίας, το εύρος ζώνης μνήμης και η ενεργειακή απόδοση είναι κρίσιμα κριτήρια απόδοσης. Επηρεάζουν τις δυνατότητες GPU και TPU. Μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε αυτά τα κριτήρια όταν συγκρίνουμε GPU και TPU.
Τα TPU είναι ειδικά κατασκευασμένα για δραστηριότητες μηχανικής μάθησης. Έχουν διάφορα πλεονεκτήματα έναντι των GPU, όπως ταχύτερες ταχύτητες επεξεργασίας, καλύτερο εύρος ζώνης μνήμης και μειωμένη κατανάλωση ενέργειας. Ενώ οι GPU είναι γνωστές για την παροχή υψηλού επιπέδου απόδοσης.
Ενεργειακής απόδοσης
Στον τομέα των υπολογιστών, η ενεργειακή απόδοση είναι ένα κρίσιμο ζήτημα. Θα πρέπει να λαμβάνεται υπόψη κατά τη σύγκριση των GPU με τα TPU. Η κατανάλωση ενέργειας ενός στοιχείου υλικού μπορεί να επηρεάσει σημαντικά την τιμή και την απόδοση του συστήματός σας.
Όσον αφορά την ενεργειακή απόδοση, οι TPU έχουν σημαντικά πλεονεκτήματα έναντι των GPU. Μακροπρόθεσμα, είναι πιο οικονομικά και περιβαλλοντικά καλά αφού καταναλώνουν λιγότερη ενέργεια.
Υποστήριξη Λογισμικού
Η επιλογή σας θα πρέπει επίσης να εξαρτάται από την υποστήριξη λογισμικού και τα μοντέλα προγραμματισμού. Είναι σημαντικό να επιλέξετε υλικό που είναι συμβατό με τα στοιχεία σας. Και, θα πρέπει να παρέχει την υποστήριξη λογισμικού που χρειάζεστε.
Οι GPU είναι η καλύτερη επιλογή εδώ. Παρέχουν μια ποικιλία μοντέλων προγραμματισμού και υποστήριξη λογισμικού. Οι TPU, από την άλλη πλευρά, δημιουργούνται ειδικά για φόρτους εργασίας μηχανικής εκμάθησης. Έτσι, δεν παρέχουν τον ίδιο βαθμό διαλειτουργικότητας και υποστήριξης με τις GPU.
Κόστος και διαθεσιμότητα
Όσον αφορά το κόστος, οι GPU είναι πιο κοινά προσβάσιμες και λιγότερο ακριβές από τις TPU. Οι GPU κατασκευάζονται από πολλές εταιρείες, συμπεριλαμβανομένων των Nvidia, AMD και Intel. Χρησιμοποιούμε GPU σε μια ποικιλία εφαρμογών που κυμαίνονται από gaming έως επιστημονικούς υπολογιστές.
Ως αποτέλεσμα, έχουν μια μεγάλη και ανταγωνιστική αγορά. Αυτό σίγουρα συμβάλλει σε φθηνές τιμές.
Τα TPU, από την άλλη, κατασκευάζονται μόνο από την Google και είναι διαθέσιμα μόνο μέσω του Google Cloud. Οι TPU είναι πιο δαπανηρές από τις GPU λόγω του περιορισμένου εφοδιασμού τους. Επίσης, έχει μεγάλη ζήτηση από ακαδημαϊκούς και επαγγελματίες μηχανικής μάθησης.
Ωστόσο, μπορεί να χρειαστείτε τη συγκεκριμένη απόδοση που παρέχουν οι TPU για τα μοντέλα εκπαίδευσης ML. Τότε, το υψηλό κόστος και η περιορισμένη διαθεσιμότητα μπορεί να αξίζει τον κόπο.
Ποιο στοιχείο υλικού ταιριάζει καλύτερα στις ανάγκες σας;
Η απάντηση σε αυτό το ερώτημα βασίζεται σε πολλές μεταβλητές. Θα πρέπει να ελέγξετε τον προϋπολογισμό σας, τις ανάγκες απόδοσης και τα είδη των δραστηριοτήτων που θέλετε να πραγματοποιήσετε.
Οι GPU είναι μια πιο οικονομική επιλογή εάν η τιμή είναι ο βασικός σας παράγοντας. Το TPU' είναι τουλάχιστον 5 φορές πιο ακριβό.
Οι ιδιαίτερες απαιτήσεις και απαιτήσεις σας θα καθορίσουν τελικά ποιο στοιχείο υλικού είναι ιδανικό για εσάς. Είναι σημαντικό να αξιολογήσετε τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα όλων των προσβάσιμων επιλογών πριν επιλέξετε μια επιλογή.
Μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε GPU και για μηχανική μάθηση;
Η μηχανική εκμάθηση μπορεί να πραγματοποιηθεί σε GPU. Λόγω της ικανότητάς τους να πραγματοποιούν τους περίπλοκους μαθηματικούς υπολογισμούς που απαιτούνται για εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης, οι GPU είναι στην πραγματικότητα μια προτιμώμενη επιλογή για πολλούς επαγγελματίες μηχανικής μάθησης.
Δημοφιλή πλαίσια βαθιάς μάθησης όπως TensorFlow και PyTorch είναι συμβατά με ένα ευρύ φάσμα εργαλείων λογισμικού σε GPU. Οι TPU ενδέχεται να μην λειτουργούν με άλλα προγράμματα λογισμικού και βιβλιοθήκες. Δημιουργήθηκαν ειδικά για να λειτουργούν με το πλαίσιο TensorFlow της Google.
Συμπερασματικά, για τους καταναλωτές που αναζητούν μια πιο προσιτή, πιο οικονομική λύση μηχανικής εκμάθησης, οι GPU μπορεί να είναι προτιμότερες. Για πελάτες που απαιτούν εξειδικευμένες επιδόσεις για την κατασκευή και την εκτέλεση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης, οι TPU εξακολουθούν να είναι η καλύτερη επιλογή.
Τι κρατά το μέλλον;
Οι επεξεργαστές θα συνεχίσουν να αναπτύσσονται στο εγγύς μέλλον.
Αναμένουμε να έχουν υψηλότερη απόδοση, οικονομία ενέργειας και ταχύτερους ρυθμούς ρολογιού.
Οι εξελίξεις της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης θα ωθήσουν τη δημιουργία προσαρμοσμένων επεξεργαστών για ορισμένες εφαρμογές.
Προβλέπεται επίσης ότι η τάση προς πολυπύρηνες CPU και μεγαλύτερες χωρητικότητες κρυφής μνήμης.
Αφήστε μια απάντηση