GPUak eta TPUak informatika industrian bi eragile esanguratsu dira. Datuak kudeatzen eta aztertzen ditugun modua guztiz aldatu dute.
Grafikoak eta irudiak ekoizteko lan konplexua GPU edo grafikoak prozesatzeko unitateek kudeatzen dute.
TPUak edo tentsoreak prozesatzeko unitateak, berriz, ikasketa automatikoko lan-kargak bizkortzeko esklusiboki sortutako neurrira egindako prozesadoreak dira.
Zereginerako tresna egokia izatea ezinbestekoa da ordenagailuen munduan. Eragiketa zehatz baten errendimendua, abiadura eta eraginkortasuna izugarri eragin dezakete prozesatzeko unitate mota egokia hautatuz gero.
Horregatik, GPUak eta TPUak alderatzea funtsezkoa da bere konputazio-potentzia maximizatzen saiatzen den edonorentzat.
Hala ere, has gaitezen oinarrietatik.
Zer da prozesadorea?
Prozesadorea ordenagailuaren funtsezko atala da. Ordenagailuak funtziona dezan behar dituen kalkuluak egiten ditu.
Oinarrizko prozesu matematikoak, logikoak eta sarrera/irteera sistema eragilearen aginduei jarraituz egiten ditu.
"Prozesadore", "prozesatzeko unitate zentrala (CPU)" eta "mikroprozesadore" esaldiak maiz erabiltzen dira elkarren artean truka. Hala ere, CPUa beste prozesadore mota bat da. Ez da ordenagailuko prozesadore bakarra. Garrantzitsua da ordea.
CPUak konputazio eta prozesatzeko eragiketa gehienak egiten ditu. Ordenagailuaren "garun" gisa funtzionatzen du.
Artikulu honetan, bi prozesadore ezberdinei buruz hitz egingo dugu; TPU eta GPU.
Zerk bereizten ditu GPUak TPUetatik, eta zergatik jakin beharko zenuke horiei buruz? /p>
GPUs
GPUak edo Graphics Processing Unitak zirkuitu sofistikatuak dira. Irudiak eta grafikoak prozesatzeko bereziki eraikita daude. GPUak nukleo txiki askoren konposizioa dira. Nukleo hauek kolaboratzen dute datu kantitate handiak aldi berean kudeatzeko.
Oso eraginkorrak dira argazkiak, bideoak eta 3D grafikoak ekoizteko.
Pantailan ikusten dituzun irudiak sortzeko eszena atzean lan egiten duen artista bezalakoa da. GPUak datu gordinak ikusten dituzun irudi eta film erakargarri bihurtzen ditu.
TPUak
Tensor Prozesatzeko Unitateak edo TPUak zirkuitu espezializatuak dira. Esklusiboki eraikitzen dira makina ikaskuntza. TPUak bikainak dira eskala handiko ikaskuntza automatikoko aplikazioen beharretarako. Hori dela eta, ikaskuntza sakonean eta neurona-sareen prestakuntzan erabil ditzakegu.
Kasu honetan, GPUak ez bezalakoak dira, helburu orokorretarako konputaziorako eraikita daudenak.
Problema konplikatuak ebazten dituen eta AI funtzionatzen duen matematikako jenioaren antzekoa da. Kontuan izan hau: Siri edo Alexa bezalako laguntzaile birtual bat erabiltzen duzunean, TPU-k etengabe funtzionatzen du eszena atzean. Zure ahots-argibideak interpretatzen ditu eta horren arabera erantzuten du.
Ahotsaren sarrera interpretatzeko beharrezkoak diren kalkulu sofistikatuak burutzeaz arduratzen da. Eta, zer eskatzen ari zaren ulertzen du, eta zehaztasunez erantzuten du.
GPU vs TPUak
Oinarriak ulertzea
GPU (Graphics Processing Units) eta TPU (Tensor Processing Unit) sistema informatikoetan aurkitzen diren bi hardware osagai kritiko dira.
Errendimendu-neurrien konparaketa
Zer alderatu behar dugu?
Prozesatzeko potentzia, memoria banda-zabalera eta energia-eraginkortasuna errendimendu irizpide kritikoak dira. GPU eta TPU gaitasunetan eragina dute. Irizpide hauek erabil ditzakegu GPU eta TPU alderatzean.
TPUak ikaskuntza automatikoko jardueretarako eginak dira bereziki. Hainbat abantaila dituzte GPUekiko, besteak beste, prozesatzeko abiadura azkarragoak, memoria banda-zabalera hobea eta energia-kontsumoa murriztea. GPUak errendimendu maila altuak eskaintzeagatik ezagunak diren arren.
Energia Eraginkortasuna
Informatikaren arloan, energia-eraginkortasuna funtsezko gaia da. Kontuan izan behar da GPUak TPUekin alderatzean. Hardware osagai baten energia-kontsumoak nabarmen eragin dezake zure sistemaren prezioan eta errendimenduan.
Energia-eraginkortasunari dagokionez, TPUek onura handiak dituzte GPUekiko. Epe luzera, ekonomikoagoak eta ingurumenarekiko onuragarriagoak dira, energia gutxiago erabiltzen baitute.
Software laguntza
Zure aukerak softwarearen euskarriaren eta programazio ereduen araberakoa izan behar du. Ezinbestekoa da zure osagaiekin bateragarria den hardwarea hautatzea. Eta, behar duzun software-laguntza eman beharko luke.
GPUak hemen aukera hobeak dira. Hainbat programazio eredu eta software euskarri eskaintzen dituzte. TPUak, berriz, ikaskuntza automatikoko lan kargarako bereziki sortuak dira. Beraz, ez dute GPUen elkarreragingarritasun eta laguntza maila bera ematen.
Kostua eta erabilgarritasuna
Kostuari dagokionez, GPUak eskuragarriagoak dira eta TPUak baino garestiagoak dira. GPUak enpresa askok fabrikatzen dituzte, Nvidia, AMD eta Intel barne. GPUak hainbat aplikaziotan erabiltzen ditugu, jokoetatik hasi eta informatika zientifikoetaraino.
Ondorioz, merkatu handia eta lehiakorra dute. Horrek prezio merkeetan laguntzen du, zalantzarik gabe.
TPUak, berriz, Google-k soilik fabrikatzen ditu eta Google Cloud-en bidez soilik daude eskuragarri. TPUak GPUak baino garestiagoak dira hornidura mugatua dutelako. Gainera, ikaskuntza automatikoko akademikoen eta profesionalen eskaera handia du.
Hala ere, baliteke TPUek ML ereduak entrenatzeko ematen duten errendimendu zehatza behar izatea. Orduan, kostu altuak eta erabilgarritasun mugatuak merezi izan dezake.
Zein hardware osagai egokitzen da zure beharretara?
Galdera honen erantzuna aldagai askotan oinarritzen da. Zure aurrekontua, errendimendu beharrak eta egin nahi dituzun jarduerak egiaztatu beharko dituzu.
GPUak aukera ekonomikoagoak dira prezioa zure funtsezko faktorea bada. TPU' gutxienez 5 aldiz garestiagoa da.
Zure eskakizun eta eskakizun partikularrek erabakiko dute zuretzako zein hardware osagai den aproposa. Ezinbestekoa da aukera eskuragarri guztien abantailak eta desabantailak ebaluatzea aukera bat aukeratu aurretik.
Erabili al dezakegu GPU ikaskuntza automatikorako ere?
Ikaskuntza automatikoa GPUetan egin daiteke. Horretarako beharrezkoak diren kalkulu matematiko korapilatsuak egiteko duten gaitasunagatik makina ikasteko ereduak trebatzea, GPUak ikaskuntza automatikoko profesional askorentzat hobetsitako aukera dira.
Ikaskuntza sakoneko esparru ezagunak bezalakoak TensorFlow eta PyTorch GPUetako software-tresna ugarirekin bateragarriak dira. Baliteke TPUek beste software-programa eta liburutegi batzuekin ez funtzionatzea. Bereziki Google-ren TensorFlow esparruarekin lan egiteko sortu ziren.
Amaitzeko, ikaskuntza automatikoko irtenbide eskuragarriagoa eta ekonomikoagoa bilatzen duten kontsumitzaileentzat, baliteke GPUak hobetzea. Ikaskuntza automatikoko ereduak eraikitzeko eta exekutatzeko errendimendu espezializatua behar duten bezeroentzat, TPUak aukerarik onena dira oraindik.
Zer dauka Etorkizunak?
Prozesadoreek etorkizun hurbilean garatzen jarraituko dute.
Errendimendu handiagoa, energia-ekonomia eta erloju-abiadura azkarragoak izatea espero dugu.
Adimen artifizialak eta ikaskuntza automatikoko aurrerapenek aplikazio jakin batzuetarako prozesadore pertsonalizatuak sortzea bultzatuko dute.
Era berean, nukleo anitzeko CPUak eta cache-ahalmen handiagoak izateko joera dagoela aurreikusten da.
Utzi erantzun bat