GPU و TPU دو بازیگر مهم در صنعت محاسبات هستند. آنها به طور کامل نحوه مدیریت و تجزیه و تحلیل داده ها را تغییر داده اند.
کار پیچیده تولید گرافیک و تصاویر توسط GPUها یا واحدهای پردازش گرافیک انجام می شود.
از سوی دیگر، TPUها یا واحدهای پردازش تنسور، پردازندههای سفارشی هستند که منحصراً برای سرعت بخشیدن به بارهای کاری یادگیری ماشین ایجاد شدهاند.
داشتن ابزار مناسب برای کار در دنیای کامپیوتر ضروری است. عملکرد، سرعت و کارایی یک عملیات خاص را می توان با انتخاب نوع مناسب واحد پردازش تحت تأثیر قرار داد.
به همین دلیل، مقایسه GPU و TPU برای هر کسی که سعی در به حداکثر رساندن قدرت محاسباتی خود دارد، بسیار مهم است.
با این حال، اجازه دهید با اصول اولیه شروع کنیم.
پردازنده چیست؟
پردازنده یکی از اجزای ضروری یک کامپیوتر است. محاسبات مورد نیاز برای کارکرد کامپیوتر را انجام می دهد.
این فرآیندهای اساسی ریاضی، منطقی و ورودی/خروجی را به دنبال دستورات سیستم عامل انجام می دهد.
عبارات "پردازنده"، "واحد پردازش مرکزی (CPU)" و "ریز پردازنده" اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند. با این حال، CPU نوع دیگری از پردازنده است. این تنها پردازنده در کامپیوتر نیست. هر چند یک مورد مهم است.
CPU اکثر عملیات محاسباتی و پردازشی را انجام می دهد. این به عنوان "مغز" کامپیوتر کار می کند.
در این مقاله در مورد دو پردازنده مختلف صحبت خواهیم کرد. TPU و GPU.
چه چیزی GPU را از TPU متمایز می کند و چرا باید در مورد آنها بدانید؟ /p>
GPU ها
GPU ها یا واحدهای پردازش گرافیکی، مدارهای پیچیده ای هستند. آنها به ویژه برای پردازش تصاویر و گرافیک ساخته شده اند. پردازندههای گرافیکی ترکیبی از هستههای بسیار کوچک هستند. این هستهها با یکدیگر همکاری میکنند تا مقادیر عظیمی از دادهها را به طور همزمان مدیریت کنند.
آنها در تولید تصاویر، فیلم ها و گرافیک های سه بعدی بسیار کارآمد هستند.
مثل این است که هنرمند در پشت صحنه کار می کند تا تصاویری را که روی صفحه خود می بینید خلق کند. GPU داده های خام را به تصاویر و فیلم های جذابی که می بینید تبدیل می کند.
TPU ها
واحدهای پردازش تانسور یا TPU مدارهای تخصصی هستند. آنها منحصراً برای ساخته شده اند فراگیری ماشین. TPU ها برای نیازهای برنامه های کاربردی یادگیری ماشینی در مقیاس بزرگ عالی هستند. از این رو می توانیم از آنها در یادگیری عمیق و آموزش شبکه های عصبی استفاده کنیم.
در این مورد، آنها بر خلاف GPU ها هستند که برای محاسبات همه منظوره ساخته شده اند.
این مانند نابغه ریاضی است که مسائل پیچیده را حل می کند و باعث می شود هوش مصنوعی کار کند. این را در نظر بگیرید: وقتی از دستیار مجازی مانند سیری یا الکسا استفاده می کنید، TPU به طور خستگی ناپذیر در پشت صحنه کار می کند. دستورالعمل های صوتی شما را تفسیر می کند و بر اساس آن پاسخ می دهد.
این مسئول تکمیل محاسبات پیچیده مورد نیاز برای تفسیر ورودی صوتی است. و آنچه شما درخواست می کنید را درک می کند و به دقت پاسخ می دهد.
GPU در مقابل TPU
درک اصول
GPU (واحد پردازش گرافیکی) و TPU (واحد پردازش تانسور) دو جزء سخت افزاری حیاتی هستند که در سیستم های کامپیوتری یافت می شوند.
مقایسه معیارهای عملکرد
چه چیزی را باید مقایسه کنیم؟
قدرت پردازش، پهنای باند حافظه و بهره وری انرژی معیارهای عملکرد حیاتی هستند. آنها بر قابلیت های GPU و TPU تأثیر می گذارند. ما می توانیم از این معیارها هنگام مقایسه GPU و TPU استفاده کنیم.
TPU ها به ویژه برای فعالیت های یادگیری ماشین ساخته شده اند. آنها مزایای مختلفی نسبت به پردازندههای گرافیکی دارند، از جمله سرعت پردازش سریعتر، پهنای باند حافظه بهتر و کاهش مصرف انرژی. در حالی که پردازندههای گرافیکی برای ارائه سطوح بالای عملکرد به خوبی شناخته شدهاند.
بهره وری انرژی
در زمینه محاسبات، بهره وری انرژی یک موضوع بسیار مهم است. هنگام مقایسه GPU با TPU باید در نظر گرفته شود. مصرف انرژی یک قطعه سخت افزاری می تواند به طور قابل توجهی بر قیمت و عملکرد سیستم شما تأثیر بگذارد.
وقتی صحبت از بهره وری انرژی می شود، TPU ها مزایای قابل توجهی نسبت به GPU ها دارند. در درازمدت، آنها اقتصادی تر و از نظر زیست محیطی خوب هستند، زیرا انرژی کمتری مصرف می کنند.
پشتیبانی نرم افزار
انتخاب شما باید به پشتیبانی نرم افزار و مدل های برنامه نویسی نیز بستگی داشته باشد. بسیار مهم است که سخت افزاری را انتخاب کنید که با اجزای شما سازگار باشد. و باید نرم افزار مورد نیاز شما را پشتیبانی کند.
پردازندههای گرافیکی در اینجا انتخاب بهتری هستند. آنها انواع مدل های برنامه نویسی و پشتیبانی نرم افزاری را ارائه می دهند. از سوی دیگر، TPU ها به طور خاص برای بارهای کاری یادگیری ماشین ایجاد می شوند. بنابراین، آنها به اندازه GPUها از قابلیت همکاری و پشتیبانی برخوردار نیستند.
هزینه و در دسترس بودن
از نظر هزینه، GPU ها معمولاً در دسترس تر و ارزان تر از TPU ها هستند. پردازندههای گرافیکی توسط بسیاری از شرکتها از جمله Nvidia، AMD و Intel ساخته میشوند. ما از پردازندههای گرافیکی در برنامههای مختلف از بازی گرفته تا محاسبات علمی استفاده میکنیم.
در نتیجه بازار بزرگ و رقابتی دارند. این قطعا به قیمت ارزان کمک می کند.
از طرف دیگر، TPU ها فقط توسط گوگل تولید می شوند و فقط از طریق Google Cloud در دسترس هستند. TPU ها به دلیل عرضه محدود، گران تر از GPU ها هستند. همچنین، تقاضای زیادی از دانشگاهیان و متخصصان یادگیری ماشین دارد.
با این حال، ممکن است به عملکرد خاصی که TPU ها برای آموزش مدل های ML ارائه می دهند نیاز داشته باشید. سپس، هزینه بالا و در دسترس بودن محدود ممکن است ارزش آن را داشته باشد.
کدام جزء سخت افزاری با نیازهای شما مطابقت دارد؟
پاسخ به این سوال متکی به متغیرهای زیادی است. شما باید بودجه، نیازهای عملکردی و انواع فعالیت هایی که می خواهید انجام دهید را بررسی کنید.
اگر قیمت عامل اصلی شما باشد، پردازندههای گرافیکی انتخاب اقتصادیتری هستند. TPU حداقل 5 برابر گران تر است.
خواسته ها و الزامات خاص شما در نهایت تعیین می کند که کدام جزء سخت افزاری برای شما ایده آل است. ارزیابی مزایا و معایب همه گزینههای در دسترس قبل از انتخاب یک گزینه بسیار مهم است.
آیا میتوانیم از GPU برای یادگیری ماشینی نیز استفاده کنیم؟
یادگیری ماشینی را می توان روی پردازنده های گرافیکی انجام داد. با توجه به ظرفیت آنها برای انجام محاسبات پیچیده ریاضی مورد نیاز برای آموزش مدل های یادگیری ماشینی، پردازندههای گرافیکی در واقع یک گزینه ارجح برای بسیاری از متخصصان یادگیری ماشین هستند.
چارچوب های یادگیری عمیق محبوب مانند TensorFlow و PyTorch با طیف گسترده ای از ابزارهای نرم افزاری روی GPU سازگار هستند. TPU ها ممکن است با سایر برنامه ها و کتابخانه های نرم افزاری کار نکنند. آنها به ویژه برای کار با چارچوب TensorFlow گوگل ایجاد شده اند.
در نتیجه، برای مصرفکنندگانی که به دنبال راهحل یادگیری ماشینی مقرونبهصرفهتر و در دسترستر هستند، ممکن است پردازندههای گرافیکی ارجح باشند. برای مشتریانی که نیاز به عملکرد تخصصی برای ساخت و اجرای مدلهای یادگیری ماشینی دارند، TPU ها همچنان بهترین انتخاب هستند.
آینده چه انتظاراتی دارد؟
پردازنده ها در آینده نزدیک به توسعه خود ادامه خواهند داد.
ما انتظار داریم که آنها عملکرد بالاتر، صرفه جویی در مصرف انرژی و نرخ ساعت سریعتر داشته باشند.
پیشرفتهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین باعث ایجاد پردازندههای سفارشیشده برای برنامههای خاص میشود.
همچنین پیش بینی می شود که روند به سمت پردازنده های چند هسته ای و ظرفیت های کش بیشتر باشد.
پاسخ دهید