Les GPU et les TPU sont deux acteurs importants de l'industrie informatique. Ils ont complètement changé la façon dont nous traitons et analysons les données.
Le travail complexe de production de graphiques et d'images est géré par des GPU ou des unités de traitement graphique.
Les TPU, ou Tensor Processing Units, sont quant à eux des processeurs sur mesure créés exclusivement pour accélérer les charges de travail d'apprentissage automatique.
Avoir le bon outil pour la tâche est essentiel dans le monde de l'informatique. Les performances, la vitesse et l'efficacité d'une opération spécifique peuvent être considérablement affectées par la sélection du type d'unité de traitement approprié.
Pour cette raison, comparer les GPU et les TPU est crucial pour quiconque essaie de maximiser sa puissance de calcul.
Cependant, commençons par les bases.
Qu'est-ce qu'un processeur ?
Un processeur est une partie essentielle d'un ordinateur. Il effectue les calculs nécessaires au fonctionnement de l'ordinateur.
Il exécute des processus mathématiques, logiques et d'entrée/sortie fondamentaux en suivant les commandes du système d'exploitation.
Les expressions « processeur », « unité centrale de traitement (CPU) » et « microprocesseur » sont fréquemment utilisées de manière interchangeable. Cependant, le CPU n'est qu'un autre type de processeur. Ce n'est pas le seul processeur de l'ordinateur. C'est pourtant important.
Le CPU effectue la majorité des opérations de calcul et de traitement. Il fonctionne comme le "cerveau" de l'ordinateur.
Dans cet article, nous parlerons de deux processeurs différents ; TPU et GPU.
Qu'est-ce qui distingue les GPU des TPU et pourquoi devriez-vous les connaître ? /p>
GPU
Les GPU, ou Graphics Processing Units, sont des circuits sophistiqués. Ils sont spécialement conçus pour le traitement d'images et de graphiques. Les GPU sont une composition de nombreux petits cœurs. Ces cœurs collaborent pour gérer simultanément d'énormes quantités de données.
Ils sont extrêmement efficaces pour produire des images, des vidéos et des graphiques 3D.
C'est comme si l'artiste travaillait dans les coulisses pour créer les images que vous voyez sur votre écran. Le GPU convertit les données brutes en images et films attrayants que vous voyez.
TPU
Les Tensor Processing Units, ou TPU, sont des circuits spécialisés. Ils sont construits exclusivement pour machine learning. Les TPU sont parfaits pour les besoins des applications d'apprentissage automatique à grande échelle. Par conséquent, nous pouvons les utiliser dans l'apprentissage en profondeur et la formation des réseaux de neurones.
Dans ce cas, ils sont différents des GPU, qui sont conçus pour un calcul plus général.
C'est comme le génie des mathématiques qui résout des problèmes compliqués et fait fonctionner l'IA. Considérez ceci : lorsque vous utilisez un assistant virtuel comme Siri ou Alexa, le TPU travaille sans relâche dans les coulisses. Il interprète vos instructions vocales et répond en conséquence.
Il est chargé d'effectuer les calculs sophistiqués nécessaires pour interpréter l'entrée vocale. Et, il comprend ce que vous demandez et répond avec précision.
GPU vs TPU
Comprendre les fondamentaux
Les GPU (Graphics Processing Units) et les TPU (Tensor Processing Units) sont deux composants matériels critiques que l'on trouve dans les systèmes informatiques.
Comparaison des mesures de performance
Que devons-nous comparer ?
La puissance de traitement, la bande passante mémoire et l'efficacité énergétique sont des critères de performance critiques. Ils influencent les capacités du GPU et du TPU. Nous pouvons utiliser ces critères pour comparer GPU et TPU.
Les TPU sont particulièrement conçus pour les activités d'apprentissage automatique. Ils présentent divers avantages par rapport aux GPU, notamment des vitesses de traitement plus rapides, une meilleure bande passante mémoire et une consommation d'énergie réduite. Alors que les GPU sont bien connus pour fournir des niveaux de performances élevés.
L'efficacité énergétique
Dans le domaine de l'informatique, l'efficacité énergétique est un enjeu crucial. Il doit être pris en compte lors de la comparaison des GPU avec des TPU. La consommation d'énergie d'un composant matériel peut affecter de manière significative le prix et les performances de votre système.
En matière d'efficacité énergétique, les TPU présentent des avantages significatifs par rapport aux GPU. À long terme, ils sont plus économiques et respectueux de l'environnement puisqu'ils consomment moins d'énergie.
Support logiciel
Votre choix doit également dépendre du support logiciel et des modèles de programmation. Il est essentiel de sélectionner du matériel compatible avec vos composants. Et, il devrait fournir le support logiciel dont vous avez besoin.
Les GPU sont le meilleur choix ici. Ils fournissent une variété de modèles de programmation et de support logiciel. Les TPU, en revanche, sont créés spécifiquement pour les charges de travail d'apprentissage automatique. Ainsi, ils n'offrent pas le même degré d'interopérabilité et de support que les GPU.
Coût et disponibilité
En termes de coût, les GPU sont plus facilement accessibles et moins chers que les TPU. Les GPU sont fabriqués par de nombreuses sociétés, dont Nvidia, AMD et Intel. Nous utilisons des GPU dans une variété d'applications allant du jeu au calcul scientifique.
En conséquence, ils ont un marché important et concurrentiel. Cela contribue certainement à des prix bon marché.
Les TPU, en revanche, sont fabriqués uniquement par Google et ne sont disponibles que via Google Cloud. Les TPU sont plus coûteux que les GPU en raison de leur offre limitée. En outre, il a une forte demande de la part des universitaires et des praticiens de l'apprentissage automatique.
Cependant, vous aurez peut-être besoin des performances spécifiques fournies par les TPU pour former des modèles de ML. Ensuite, le coût élevé et la disponibilité limitée peuvent en valoir la peine.
Quel composant matériel répond le mieux à vos besoins ?
La réponse à cette question repose sur de nombreuses variables. Vous devez vérifier votre budget, vos besoins de performance et les types d'activités que vous souhaitez réaliser.
Les GPU sont un choix plus économique si le prix est votre facteur clé. Le TPU' est au moins 5 fois plus cher.
Vos demandes et exigences particulières détermineront en fin de compte quel composant matériel est idéal pour vous. Il est essentiel d'évaluer les avantages et les inconvénients de tous les choix accessibles avant de choisir un choix.
Pouvons-nous également utiliser le GPU pour l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique peut être effectué sur des GPU. En raison de leur capacité à effectuer les calculs mathématiques complexes requis pour former des modèles d'apprentissage automatique, les GPU sont en fait une option préférée pour de nombreux praticiens de l'apprentissage automatique.
Frameworks d'apprentissage en profondeur populaires tels que TensorFlow et PyTorch sont compatibles avec une large gamme d'outils logiciels sur GPU. Les TPU peuvent ne pas fonctionner avec d'autres logiciels et bibliothèques. Ils ont été créés spécialement pour fonctionner avec le framework TensorFlow de Google.
En conclusion, pour les consommateurs à la recherche d'une solution d'apprentissage automatique plus accessible et plus économique, les GPU peuvent être préférables. Pour les clients qui ont besoin de performances spécialisées pour créer et exécuter des modèles d'apprentissage automatique, les TPU restent le meilleur choix.
Que réserve l'avenir?
Les processeurs continueront à se développer dans un avenir proche.
Nous nous attendons à ce qu'ils aient des performances plus élevées, une économie d'énergie et des fréquences d'horloge plus rapides.
Les progrès de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pousseront la création de processeurs personnalisés pour certaines applications.
Il est également prévu que la tendance vers des processeurs multicœurs et de plus grandes capacités de cache.
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