Las GPU y las TPU son dos actores importantes en la industria informática. Han cambiado por completo la forma en que manejamos y analizamos los datos.
El complejo trabajo de producir gráficos e imágenes está a cargo de las GPU o unidades de procesamiento de gráficos.
Las TPU, o unidades de procesamiento de tensores, por otro lado, son procesadores personalizados creados exclusivamente para acelerar las cargas de trabajo de aprendizaje automático.
Tener la herramienta adecuada para la tarea es fundamental en el mundo de la informática. El rendimiento, la velocidad y la eficiencia de una operación específica pueden verse afectados drásticamente al seleccionar el tipo adecuado de unidad de procesamiento.
Debido a esto, comparar GPU y TPU es crucial para cualquiera que intente maximizar su poder computacional.
Sin embargo, comencemos con lo básico.
¿Qué es un procesador?
Un procesador es una parte esencial de una computadora. Hace los cálculos necesarios para que la computadora funcione.
Realiza procesos matemáticos, lógicos y de entrada/salida fundamentales siguiendo comandos del sistema operativo.
Las frases "procesador", "unidad central de procesamiento (CPU)" y "microprocesador" se usan con frecuencia de manera intercambiable entre sí. Sin embargo, la CPU es solo otro tipo de procesador. No es el único procesador en la computadora. Aunque es importante.
La CPU realiza la mayoría de las operaciones informáticas y de procesamiento. Funciona como el “cerebro” de la computadora.
En este artículo hablaremos de dos procesadores diferentes; TPU y GPU.
¿Qué distingue a las GPU de las TPU y por qué debería conocerlas? /p>
GPU
Las GPU, o unidades de procesamiento de gráficos, son circuitos sofisticados. Están construidos especialmente para el procesamiento de imágenes y gráficos. Las GPU son una composición de muchos núcleos diminutos. Estos núcleos colaboran para manejar cantidades masivas de datos simultáneamente.
Son extremadamente eficientes en la producción de imágenes, videos y gráficos en 3D.
Es como si el artista trabajara entre bastidores para crear las imágenes que ves en tu pantalla. La GPU convierte los datos sin procesar en imágenes y películas atractivas que usted ve.
TPU
Las unidades de procesamiento de tensores, o TPU, son circuitos especializados. Están construidos exclusivamente para máquina de aprendizaje. Las TPU son excelentes para las necesidades de las aplicaciones de aprendizaje automático a gran escala. Por lo tanto, podemos usarlos en el aprendizaje profundo y el entrenamiento de redes neuronales.
En este caso, son diferentes a las GPU, que están diseñadas para una informática de uso más general.
Es como el genio de las matemáticas que resuelve problemas complicados y hace que la IA funcione. Considere esto: cuando usa un asistente virtual como Siri o Alexa, la TPU trabaja incansablemente detrás de escena. Interpreta sus instrucciones de voz y responde en consecuencia.
Está a cargo de completar los cálculos sofisticados necesarios para interpretar la entrada de voz. Y comprende lo que estás pidiendo y responde con precisión.
GPU vs TPU
Comprender los fundamentos
Las GPU (Unidades de procesamiento de gráficos) y las TPU (Unidades de procesamiento de tensores) son dos componentes críticos de hardware que se encuentran en los sistemas informáticos.
Comparación de métricas de rendimiento
¿Qué debemos comparar?
La potencia de procesamiento, el ancho de banda de la memoria y la eficiencia energética son criterios críticos de rendimiento. Influyen en las capacidades de GPU y TPU. Podemos usar estos criterios al comparar GPU y TPU.
Las TPU están especialmente diseñadas para actividades de aprendizaje automático. Tienen varias ventajas sobre las GPU, que incluyen velocidades de procesamiento más rápidas, mejor ancho de banda de memoria y menor consumo de energía. Mientras que las GPU son bien conocidas por proporcionar altos niveles de rendimiento.
Eficiencia energética
En el campo de la informática, la eficiencia energética es un tema crucial. Debe tenerse en cuenta al comparar GPU con TPU. El consumo de energía de un componente de hardware puede afectar significativamente el precio y el rendimiento de su sistema.
Cuando se trata de eficiencia energética, las TPU tienen beneficios significativos sobre las GPU. A largo plazo, son más económicos y buenos para el medio ambiente ya que usan menos energía.
Soporte técnico
Su elección también debe depender del soporte de software y los modelos de programación. Es fundamental seleccionar hardware que sea compatible con sus componentes. Y debe proporcionar el soporte de software que necesita.
Las GPU son la mejor opción aquí. Proporcionan una variedad de modelos de programación y soporte de software. Las TPU, por otro lado, se crean específicamente para cargas de trabajo de aprendizaje automático. Por lo tanto, no brindan el mismo grado de interoperabilidad y soporte que las GPU.
Costo y disponibilidad
En términos de costo, las GPU son más accesibles y menos costosas que las TPU. Las GPU son fabricadas por muchas empresas, incluidas Nvidia, AMD e Intel. Usamos GPU en una variedad de aplicaciones que van desde juegos hasta computación científica.
Como resultado, tienen un mercado grande y competitivo. Esto sin duda contribuye a los precios baratos.
Las TPU, por otro lado, son fabricadas solo por Google y solo están disponibles a través de Google Cloud. Las TPU son más costosas que las GPU debido a su suministro limitado. Además, tiene una fuerte demanda por parte de académicos y profesionales del aprendizaje automático.
Sin embargo, es posible que necesite el rendimiento específico que brindan las TPU para entrenar modelos ML. Entonces, el alto costo y la disponibilidad limitada pueden valer la pena.
¿Qué componente de hardware se adapta mejor a sus necesidades?
La respuesta a esta pregunta depende de muchas variables. Debe verificar su presupuesto, sus necesidades de rendimiento y el tipo de actividades que desea realizar.
Las GPU son una opción más económica si el precio es su factor clave. TPU' es al menos 5 veces más caro.
Sus demandas y requisitos particulares determinarán en última instancia qué componente de hardware es ideal para usted. Es fundamental evaluar las ventajas y desventajas de todas las opciones accesibles antes de elegir una opción.
¿Podemos usar GPU para el aprendizaje automático también?
El aprendizaje automático se puede realizar en GPU. Debido a su capacidad para llevar a cabo los complejos cálculos matemáticos necesarios para entrenar modelos de aprendizaje automático, las GPU son, de hecho, una opción preferida para muchos profesionales del aprendizaje automático.
Marcos populares de aprendizaje profundo como TensorFlow y PyTorch son compatibles con una amplia gama de herramientas de software en GPU. Es posible que las TPU no funcionen con otros programas y bibliotecas de software. Fueron creados especialmente para trabajar con el marco TensorFlow de Google.
En conclusión, para los consumidores que buscan una solución de aprendizaje automático más accesible y económica, las GPU pueden ser preferibles. Para los clientes que requieren un rendimiento especializado para crear y ejecutar modelos de aprendizaje automático, las TPU siguen siendo la mejor opción.
¿Qué nos depara el futuro?
Los procesadores seguirán desarrollándose en un futuro próximo.
Esperamos que tengan un mayor rendimiento, economía de energía y frecuencias de reloj más rápidas.
Los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático impulsarán la creación de procesadores personalizados para ciertas aplicaciones.
También se proyecta que la tendencia hacia CPU multinúcleo y mayores capacidades de caché.
Deje un comentario