GPU-d ja TPU-d on arvutitööstuses kaks olulist osalist. Need on täielikult muutnud seda, kuidas me andmeid käsitleme ja analüüsime.
Graafika ja piltide valmistamise keeruka tööga tegelevad GPU-d ehk graafikatöötlusüksused.
TPU-d ehk Tensor Processing Units on seevastu eritellimusel valmistatud protsessorid, mis on loodud eranditult masinõppe töökoormuse kiirendamiseks.
Arvutimaailmas on ülesande jaoks õige tööriista omamine hädavajalik. Õige töötlemisüksuse tüübi valimine võib konkreetse toimingu jõudlust, kiirust ja tõhusust oluliselt mõjutada.
Seetõttu on GPU-de ja TPU-de võrdlemine ülioluline igaühe jaoks, kes üritab oma arvutusvõimsust maksimeerida.
Alustame siiski põhitõdedest.
Mis on protsessor?
Protsessor on arvuti oluline osa. See teeb arvuti tööks vajalikud arvutused.
See teostab põhilisi matemaatilisi, loogilisi ja sisend-/väljundprotsesse, järgides operatsioonisüsteemi käske.
Fraase "protsessor", "keskseade (CPU)" ja "mikroprotsessor" kasutatakse sageli vaheldumisi. Kuid protsessor on lihtsalt teist tüüpi protsessor. See pole arvuti ainus protsessor. See on siiski oluline.
Protsessor teeb suurema osa arvutus- ja töötlemistoimingutest. See töötab arvuti "ajuna".
Selles artiklis räägime kahest erinevast protsessorist; TPU ja GPU.
Mis eristab GPU-sid TPU-dest ja miks peaksite neist teadma? /p>
GPU
GPU-d ehk graafikaprotsessorid on keerukad vooluringid. Need on loodud spetsiaalselt piltide ja graafika töötlemiseks. GPU-d koosnevad paljudest pisikestest tuumadest. Need tuumad teevad koostööd, et käidelda korraga suuri andmekoguseid.
Need on väga tõhusad piltide, videote ja 3D-graafika loomisel.
See on nagu kunstnik, kes töötab kulisside taga, et luua pilte, mida ekraanil näete. GPU teisendab töötlemata andmed atraktiivseteks kujutisteks ja videoteks, mida näete.
TPU-d
Tensor Processing Units ehk TPU-d on spetsiaalsed vooluringid. Need on ehitatud eranditult masinõpe. TPU-d sobivad suurepäraselt suuremahuliste masinõpperakenduste vajaduste jaoks. Seega saame neid kasutada süvaõppes ja närvivõrgu koolituses.
Sel juhul erinevad need GPU-dest, mis on loodud üldisema andmetöötluse jaoks.
See on nagu matemaatikageenius, kes lahendab keerulisi probleeme ja paneb tehisintellekti tööle. Mõelge sellele: kui kasutate virtuaalset assistenti, nagu Siri või Alexa, töötab TPU kulisside taga väsimatult. See tõlgendab teie hääljuhiseid ja reageerib vastavalt.
See vastutab häälsisendi tõlgendamiseks vajalike keerukate arvutuste tegemise eest. Ja see mõistab, mida te küsite, ja vastab täpselt.
GPU vs TPU-d
Põhialuste mõistmine
GPU-d (Graphics Processing Units) ja TPU-d (Tensor Processing Units) on kaks arvutisüsteemides leiduvat kriitilist riistvarakomponenti.
Toimivusmõõdikute võrdlus
Mida peaksime võrdlema?
Töötlemisvõimsus, mälu ribalaius ja energiatõhusus on kriitilised jõudluskriteeriumid. Need mõjutavad GPU ja TPU võimeid. Neid kriteeriume saame kasutada GPU ja TPU võrdlemisel.
TPU-d on spetsiaalselt loodud masinõppe jaoks. Neil on GPU-de ees mitmeid eeliseid, sealhulgas kiirem töötlemiskiirus, parem mälu ribalaius ja väiksem energiatarve. Kuigi GPU-d on hästi tuntud kõrge jõudluse pakkumise poolest.
Energiatõhususe
Andmetöötluse valdkonnas on energiatõhusus ülioluline küsimus. Seda tuleks GPU-de ja TPU-de võrdlemisel arvesse võtta. Riistvarakomponendi energiatarbimine võib oluliselt mõjutada teie süsteemi hinda ja jõudlust.
Energiatõhususe osas on TPU-del GPU-de ees olulisi eeliseid. Pikemas perspektiivis on need säästlikumad ja keskkonnasõbralikumad, kuna kasutavad vähem energiat.
Tarkvaratoetus
Teie valik peaks sõltuma ka tarkvara toest ja programmeerimismudelitest. Oluline on valida riistvara, mis ühildub teie komponentidega. Ja see peaks pakkuma vajalikku tarkvaratuge.
GPU-d on siin parem valik. Nad pakuvad erinevaid programmeerimismudeleid ja tarkvara tuge. Teisest küljest on TPU-d loodud spetsiaalselt masinõppe töökoormuste jaoks. Seega ei paku need samal tasemel koostalitlusvõimet ja tuge kui GPU-d.
Maksumus ja kättesaadavus
Kulude osas on GPU-d sagedamini juurdepääsetavad ja odavamad kui TPU-d. GPU-sid toodavad paljud ettevõtted, sealhulgas Nvidia, AMD ja Intel. Kasutame GPU-sid mitmesugustes rakendustes alates mängudest kuni teadusliku andmetöötluseni.
Seetõttu on neil suur ja konkurentsitihe turg. See aitab kindlasti kaasa odavatele hindadele.
Teisest küljest toodab TPU-sid ainult Google ja need on saadaval ainult Google Cloudi kaudu. TPU-d on nende piiratud pakkumise tõttu kulukamad kui GPU-d. Samuti on sellel suur nõudlus masinõppe akadeemikute ja praktikute seas.
Siiski võite vajada spetsiifilist jõudlust, mida TPU-d pakuvad ML-mudelite treenimiseks. Siis võib kõrge hind ja piiratud kättesaadavus olla seda väärt.
Milline riistvarakomponent vastab teie vajadustele kõige paremini?
Vastus sellele küsimusele sõltub paljudest muutujatest. Peaksite kontrollima oma eelarvet, jõudlusvajadusi ja tegevusi, mida soovite teha.
GPU-d on ökonoomsem valik, kui hind on teie võtmetegur. TPU' on vähemalt 5 korda kallim.
Teie konkreetsed nõudmised ja nõuded määravad lõpuks kindlaks, milline riistvarakomponent on teie jaoks ideaalne. Enne valiku tegemist on oluline hinnata kõigi juurdepääsetavate valikute eeliseid ja puudusi.
Kas me saame kasutada GPU-d ka masinõppeks?
Masinõpet saab läbi viia GPU-del. Tänu nende võimele teha keerukaid matemaatilisi arvutusi, mis on vajalikud koolitusmasinõppe mudelid, on GPU-d tegelikult paljude masinõppe praktikute eelistatud valik.
Populaarsed süvaõppe raamistikud nagu TensorFlow ja PyTorch ühilduvad paljude GPU-de tarkvaratööriistadega. TPU-d ei pruugi töötada koos teiste tarkvaraprogrammide ja raamatukogudega. Need loodi spetsiaalselt Google'i TensorFlow raamistikuga töötamiseks.
Kokkuvõtteks võib öelda, et tarbijatele, kes otsivad ligipääsetavamat ja ökonoomsemat masinõppelahendust, võivad eelistada GPU-d. Klientidele, kes vajavad masinõppemudelite ehitamiseks ja teostamiseks spetsiaalset jõudlust, on TPU-d endiselt parim valik.
Mida hoiab tulevik?
Protsessorid arenevad lähiajal edasi.
Eeldame, et neil on suurem jõudlus, energiasäästlikkus ja kiirem taktsagedus.
Tehisintellekt ja masinõppe edusammud sunnivad teatud rakenduste jaoks kohandatud protsessoreid looma.
Samuti prognoositakse, et suundumus on mitmetuumaliste protsessorite ja suurema vahemälu mahu poole.
Jäta vastus