GPU:t ja TPU:t ovat kaksi merkittävää toimijaa tietojenkäsittelyalalla. Ne ovat muuttaneet täysin tapaamme käsitellä ja analysoida tietoja.
Grafiikan ja kuvien tuotannon monimutkainen työ hoidetaan GPU:illa tai grafiikankäsittely-yksiköillä.
TPU:t tai Tensor Processing Unit -yksiköt ovat puolestaan mittatilaustyönä valmistettuja prosessoreita, jotka on luotu yksinomaan koneoppimistyökuormien nopeuttamiseen.
Tehtävään oikean työkalun saaminen on välttämätöntä tietokoneiden maailmassa. Tietyn toiminnon suorituskykyyn, nopeuteen ja tehokkuuteen voidaan vaikuttaa dramaattisesti valitsemalla oikean tyyppinen prosessointiyksikkö.
Tästä johtuen GPU:iden ja TPU:iden vertailu on ratkaisevan tärkeää kaikille, jotka yrittävät maksimoida laskentatehonsa.
Aloitetaan kuitenkin perusasioista.
Mikä on prosessori?
Prosessori on olennainen osa tietokonetta. Se suorittaa laskelmat, joita tietokone tarvitsee toimiakseen.
Se suorittaa perustavanlaatuisia matemaattisia, loogisia ja syöttö-/tulostusprosesseja käyttöjärjestelmän komentojen mukaisesti.
Ilmauksia "prosessori", "keskusyksikkö (CPU)" ja "mikroprosessori" käytetään usein vaihtokelpoisina keskenään. CPU on kuitenkin vain toinen prosessorityyppi. Se ei ole tietokoneen ainoa prosessori. Se on kuitenkin tärkeä asia.
Prosessori suorittaa suurimman osan laskenta- ja käsittelytoiminnoista. Se toimii tietokoneen "aivoina".
Tässä artikkelissa puhumme kahdesta eri prosessorista; TPU ja GPU.
Mikä erottaa GPU:t TPU:ista, ja miksi sinun pitäisi tietää niistä? /p>
GPU
GPU:t tai grafiikkaprosessointiyksiköt ovat kehittyneitä piirejä. Ne on rakennettu erityisesti kuvien ja grafiikan käsittelyyn. GPU:t ovat monien pienten ytimien yhdistelmä. Nämä ytimet tekevät yhteistyötä käsitelläkseen valtavia määriä dataa samanaikaisesti.
Ne ovat erittäin tehokkaita tuottamaan kuvia, videoita ja 3D-grafiikkaa.
Se on kuin taiteilija, joka työskentelee kulissien takana luodakseen kuvia, jotka näet näytölläsi. GPU muuntaa raakadatan houkutteleviksi kuviksi ja elokuviksi, joita näet.
TPU: t
Tensor Processing Units eli TPU:t ovat erikoispiirejä. Ne on rakennettu yksinomaan koneoppiminen. TPU:t sopivat erinomaisesti laajamittaisten koneoppimissovellusten tarpeisiin. Siksi voimme käyttää niitä syväoppimisessa ja hermoverkkokoulutuksessa.
Tässä tapauksessa ne ovat toisin kuin GPU:t, jotka on rakennettu yleisempään laskentaan.
Se on kuin matematiikan nero, joka ratkaisee monimutkaisia ongelmia ja saa tekoälyn toimimaan. Harkitse tätä: kun käytät virtuaalista avustajaa, kuten Siri tai Alexa, TPU toimii väsymättä kulissien takana. Se tulkitsee ääniohjeet ja vastaa niiden mukaisesti.
Se on vastuussa äänisyötteen tulkitsemiseen tarvittavien kehittyneiden laskelmien suorittamisesta. Ja se ymmärtää, mitä pyydät, ja vastaa tarkasti.
GPU vs TPU
Perusteiden ymmärtäminen
GPU (Graphics Processing Units) ja TPU (Tensor Processing Units) ovat kaksi kriittistä laitteistokomponenttia, jotka löytyvät tietokonejärjestelmistä.
Suorituskykymittareiden vertailu
Mitä meidän pitäisi verrata?
Prosessointiteho, muistin kaistanleveys ja energiatehokkuus ovat kriittisiä suorituskykykriteerejä. Ne vaikuttavat GPU- ja TPU-ominaisuuksiin. Voimme käyttää näitä kriteerejä vertaillessamme GPU:ta ja TPU:ta.
TPU:t on tehty erityisesti koneoppimistoimintoihin. Niillä on useita etuja GPU:ihin verrattuna, kuten nopeampi käsittelynopeus, parempi muistin kaistanleveys ja pienempi virrankulutus. Vaikka GPU:t ovat tunnettuja korkean suorituskyvyn tarjoamisesta.
Energiatehokkuus
Tietojenkäsittelyn alalla energiatehokkuus on keskeinen kysymys. Se tulee ottaa huomioon verrattaessa GPU:ita TPU:ihin. Laitteiston energiankulutus voi vaikuttaa merkittävästi järjestelmän hintaan ja suorituskykyyn.
Mitä tulee energiatehokkuuteen, TPU:illa on merkittäviä etuja GPU:ihin verrattuna. Pitkällä aikavälillä ne ovat taloudellisempia ja ympäristöystävällisempiä, koska ne kuluttavat vähemmän virtaa.
Ohjelmistotuki
Valintasi pitäisi myös riippua ohjelmiston tuesta ja ohjelmointimalleista. On tärkeää valita laitteisto, joka on yhteensopiva komponenttien kanssa. Ja sen pitäisi tarjota tarvitsemasi ohjelmistotuki.
GPU:t ovat parempi valinta tässä. Ne tarjoavat erilaisia ohjelmointimalleja ja ohjelmistotukea. TPU:t puolestaan on luotu erityisesti koneoppimiskuormia varten. Joten ne eivät tarjoa samaa yhteentoimivuutta ja tukea kuin GPU:t.
Kustannukset ja saatavuus
Kustannusten suhteen GPU:t ovat yleisemmin saatavilla ja halvempia kuin TPU:t. Grafiikkasuorittimia valmistavat monet yritykset, mukaan lukien Nvidia, AMD ja Intel. Käytämme GPU:ita monissa sovelluksissa pelaamisesta tieteelliseen laskemiseen.
Tämän seurauksena heillä on suuret ja kilpailukykyiset markkinat. Tämä varmasti edistää halpoja hintoja.
Toisaalta TPU:t ovat vain Googlen valmistamia, ja ne ovat saatavilla vain Google Cloudin kautta. TPU:t ovat kalliimpia kuin GPU:t rajallisen tarjonnan vuoksi. Sillä on myös vahva kysyntä koneoppimisen tutkijoilta ja toimijoilta.
Saatat kuitenkin tarvita erityistä suorituskykyä, jonka TPU:t tarjoavat ML-mallien harjoitteluun. Silloin korkea hinta ja rajoitettu saatavuus voivat olla sen arvoisia.
Mikä laitteistokomponentti sopii parhaiten tarpeisiisi?
Vastaus tähän kysymykseen perustuu moniin muuttujiin. Sinun tulee tarkistaa budjettisi, suorituskykytarpeesi ja toiminnot, joita haluat suorittaa.
GPU:t ovat edullisempi valinta, jos hinta on avaintekijäsi. TPU' on vähintään 5 kertaa kalliimpi.
Erityiset vaatimukset ja vaatimukset ratkaisevat viime kädessä, mikä laitteistokomponentti sopii sinulle. On tärkeää arvioida kaikkien saatavilla olevien vaihtoehtojen edut ja haitat ennen valinnan tekemistä.
Voimmeko käyttää GPU:ta myös koneoppimiseen?
Koneoppiminen voidaan suorittaa GPU:lla. Johtuen niiden kyvystä suorittaa monimutkaisia matemaattisia laskelmia, joita tarvitaan koulutus koneoppimismalleja, GPU:t ovat itse asiassa suositeltu vaihtoehto monille koneoppimisen harjoittajille.
Suositut syväoppimiskehykset, kuten TensorFlow ja PyTorch ovat yhteensopivia monien grafiikkasuorittimien ohjelmistotyökalujen kanssa. TPU:t eivät välttämättä toimi muiden ohjelmistojen ja kirjastojen kanssa. Ne luotiin erityisesti toimimaan Googlen TensorFlow-kehyksen kanssa.
Yhteenvetona voidaan todeta, että kuluttajille, jotka etsivät helpompaa ja taloudellisempaa koneoppimisratkaisua, GPU:t voivat olla parempi vaihtoehto. Asiakkaille, jotka vaativat erityistä suorituskykyä koneoppimismallien rakentamiseen ja toteuttamiseen, TPU:t ovat edelleen paras valinta.
Mitä tulevaisuus pitää?
Prosessorien kehitys jatkuu lähitulevaisuudessa.
Odotamme niiltä parempaa suorituskykyä, energiataloutta ja nopeampia kellotaajuuksia.
Tekoäly ja koneoppimisen edistysaskeleet ajavat räätälöityjen prosessorien luomista tiettyihin sovelluksiin.
On myös ennustettu, että suuntaus kohti moniytimistä suorittimia ja suurempia välimuistikapasiteettia.
Jätä vastaus