Is dhá ghníomhaí suntasacha iad GPUanna agus TPUanna sa tionscal ríomhaireachta. Tá siad tar éis athrú iomlán a dhéanamh ar an gcaoi a ndéanaimid sonraí a láimhseáil agus a anailísiú.
Láimhseálann GPUanna nó aonaid phróiseála grafaicí an obair chasta a bhaineann le grafaicí agus pictiúir a tháirgeadh.
Ar an láimh eile, is próiseálaithe saincheaptha iad TPUanna, nó Aonaid Phróiseála Teannasóra a chruthaítear go heisiach le haghaidh ualaí oibre meaisínfhoghlama a bhrostú.
Tá sé ríthábhachtach i saol na ríomhairí an uirlis cheart a bheith agat don tasc. Is féidir tionchar mór a imirt ar fheidhmíocht, ar luas agus ar éifeachtúlacht oibríochta ar leith trí roghnú an cineál ceart aonaid phróiseála.
Mar gheall air seo, tá sé ríthábhachtach comparáid a dhéanamh idir GPUanna agus TPUnna d’aon duine atá ag iarraidh a chumhacht ríomhaireachta a uasmhéadú.
Mar sin féin, déanaimis tosú leis na bunghnéithe.
Cad is Próiseálaí ann?
Is cuid riachtanach de ríomhaire é próiseálaí. Déanann sé na ríomhanna a theastaíonn le go n-oibreoidh an ríomhaire.
Déanann sé próisis bhunúsacha matamaitice, loighciúla agus ionchuir/aschuir de réir orduithe ón gcóras oibriúcháin.
Is minic a úsáidtear na frásaí “próiseálaí,” “láraonad próiseála (LAP),” agus “micreaphróiseálaí” go hidirmhalartaithe lena chéile. Mar sin féin, níl sa LAP ach cineál próiseálaí eile. Ní hé an t-aon phróiseálaí ar an ríomhaire é. Is ceann tábhachtach é áfach.
Is é an CPU a dhéanann formhór na n-oibríochtaí ríomhaireachta agus próiseála. Oibríonn sé mar "inchinn" an ríomhaire.
San Airteagal seo, labhairfimid faoi dhá phróiseálaí éagsúla; TPU agus GPU.
Cad a dhéanann idirdhealú idir GPUanna agus TPUanna, agus cén fáth ar chóir duit a bheith ar an eolas fúthu? /p>
GPUanna
Is ciorcaid sofaisticiúla iad GPUanna, nó Aonaid Phróiseála Grafaicí. Tá siad tógtha go háirithe chun pictiúir agus grafaicí a phróiseáil. Is comhdhéanamh de go leor croíleacáin bídeacha iad GPUanna. Comhoibríonn na croíleacáin seo chun méideanna ollmhóra sonraí a láimhseáil go comhuaineach.
Tá siad thar a bheith éifeachtach ag táirgeadh pictiúir, físeáin, agus grafaicí 3D.
Tá sé cosúil leis an ealaíontóir ag obair taobh thiar de na radhairc chun na híomhánna a fheiceann tú ar do scáileán a chruthú. Tiontaíonn an GPU sonraí amh ina n-íomhánna tarraingteacha agus scannáin a fheiceann tú.
TPUnna
Is ciorcaid speisialaithe iad Aonaid Phróiseála Teannasóra, nó TPUnna. Tá siad tógtha go heisiach le haghaidh foghlaim meaisín. Tá TPUanna iontach do riachtanais na n-iarratas meaisín-fhoghlama ar scála mór. Mar sin, is féidir linn iad a úsáid i bhfoghlaim dhomhain agus oiliúint líonra néar.
Sa chás seo, tá siad murab ionann agus GPUs, a tógadh le haghaidh ríomhaireachta níos ginearálta.
Tá sé cosúil leis an genius matamaitice a réitíonn fadhbanna casta agus a dhéanann AI obair. Smaoinigh air seo: nuair a úsáideann tú cúntóir fíorúil cosúil le Siri nó Alexa, oibríonn an TPU gan staonadh sa chúlra. Léirmhíníonn sé do threoracha gutha agus freagraíonn sé dá réir.
Tá sé i gceannas ar na ríomhanna sofaisticiúla a theastaíonn chun an t-ionchur gutha a léirmhíniú a chomhlánú. Agus, tuigeann sé cad atá á lorg agat, agus freagraíonn sé go cruinn.
GPU vs TPUanna
Na Bunús a Thuiscint
Is dhá chomhpháirt chrua-earraí ríthábhachtacha iad GPUanna (Aonaid Próiseála Grafaicí) agus TPUanna (Aonaid Phróiseála Teensor) a fhaightear i gcórais ríomhaireachta.
Comparáid idir Méadrachtaí Feidhmíochta
Cad is cóir dúinn a chur i gcomparáid?
Is critéir ríthábhachtacha feidhmíochta iad cumhacht próiseála, bandaleithead cuimhne, agus éifeachtúlacht fuinnimh. Bíonn tionchar acu ar chumais GPU agus TPU. Is féidir linn na critéir seo a úsáid nuair a dhéantar comparáid idir GPU agus TPU.
Déantar TPUanna go háirithe do ghníomhaíochtaí meaisínfhoghlama. Tá buntáistí éagsúla acu thar GPUanna, lena n-áirítear luasanna próiseála níos tapúla, bandaleithead cuimhne níos fearr, agus tomhaltas cumhachta laghdaithe. Cé go bhfuil GPUs ar eolas go maith as leibhéil arda feidhmíochta a sholáthar.
Éifeachtacht Fuinnimh
I réimse na ríomhaireachta, is ceist ríthábhachtach é éifeachtúlacht fuinnimh. Ba cheart é a chur san áireamh agus GPUanna á gcur i gcomparáid le TPUanna. Is féidir le tomhaltas fuinnimh comhpháirt crua-earraí difear suntasach a dhéanamh ar phraghas agus ar fheidhmíocht do chórais.
Nuair a thagann sé le héifeachtúlacht fuinnimh, tá buntáistí suntasacha ag TPUanna thar GPUanna. San fhadtéarma, tá siad níos eacnamaí agus níos fearr don chomhshaol ós rud é go n-úsáideann siad níos lú cumhachta.
Tacaíocht Bogearraí
Ba cheart go mbeadh do rogha ag brath freisin ar thacaíocht na mbogearraí agus ar na samhlacha ríomhchlárúcháin. Tá sé ríthábhachtach crua-earraí a roghnú atá comhoiriúnach le do chuid comhpháirteanna. Agus, ba cheart go soláthródh sé an tacaíocht bogearraí atá uait.
Is iad GPUanna an rogha is fearr anseo. Soláthraíonn siad éagsúlacht samhlacha ríomhchláraithe agus tacaíocht bogearraí. Ar an láimh eile, cruthaítear TPUanna go sonrach le haghaidh ualaí oibre meaisínfhoghlama. Mar sin, ní sholáthraíonn siad an leibhéal céanna idir-inoibritheachta agus tacaíochta le GPUanna.
Costas agus Infhaighteacht
I dtéarmaí costais, tá GPUanna inrochtana níos coitianta agus níos saoire ná TPUanna. Déantar GPUanna a mhonarú ag go leor cuideachtaí, lena n-áirítear Nvidia, AMD, agus Intel. Bainimid úsáid as GPUanna in éagsúlacht feidhmeanna ó chearrbhachas go ríomhaireacht eolaíoch.
Mar thoradh air sin, tá margadh mór iomaíoch acu. Is cinnte go gcuireann sé seo le praghsanna saor.
Ar an láimh eile, is é Google amháin a mhonaraíonn TPUnna agus níl siad ar fáil ach trí Google Cloud. Tá TPUanna níos costasaí ná GPUanna mar gheall ar a soláthar teoranta. Chomh maith leis sin, tá éileamh láidir air ó acadóirí agus ó chleachtóirí meaisínfhoghlama.
Mar sin féin, d'fhéadfadh go mbeadh an fheidhmíocht shonrach a sholáthraíonn TPUnna uait chun samhlacha ML a thraenáil uait. Ansin, b’fhéidir gur fiú an costas ard agus infhaighteacht theoranta.
Cén chomhpháirt crua-earraí is fearr a oireann do do chuid riachtanas?
Braitheann freagra na ceiste seo ar go leor athróg. Ba cheart duit do bhuiséad, do riachtanais feidhmíochta, agus na cineálacha gníomhaíochtaí is mian leat a dhéanamh a sheiceáil.
Is rogha níos eacnamaí é GPUanna más é an praghas do phríomhfhachtóir. Tá TPU' ar a laghad 5 uaire níos daoire.
Is iad na héilimh agus na riachtanais ar leith a dhéanfaidh tú a chinneadh sa deireadh cén chomhpháirt crua-earraí is fearr duit. Tá sé ríthábhachtach measúnú a dhéanamh ar na buntáistí agus na míbhuntáistí a bhaineann le gach rogha inrochtana sula roghnaíonn tú rogha.
An Féidir Linn GPU a Úsáid le haghaidh Foghlama Meaisín Chomh maith?
Is féidir foghlaim meaisín a dhéanamh ar GPUanna. Mar gheall ar a gcumas na ríomhanna matamaiticiúla casta a theastaíonn le haghaidh múnlaí foghlama meaisín oiliúna, Is rogha is fearr le go leor cleachtóirí meaisínfhoghlama iad GPUanna.
Is maith le creataí domhainfhoghlama coitianta TensorFlow agus tá PyTorch ag luí le raon leathan uirlisí bogearraí ar GPUanna. Ní fhéadfaidh TPUanna oibriú le cláir bhogearraí agus le leabharlanna eile. Cruthaíodh iad go háirithe chun oibriú le creat TensorFlow Google.
Mar fhocal scoir, do thomhaltóirí atá ag cuardach réiteach meaisínfhoghlama níos inrochtana agus níos eacnamaí, b’fhéidir gurbh fhearr GPUanna. I gcás custaiméirí a dteastaíonn feidhmíocht speisialaithe uathu chun samhlacha meaisínfhoghlama a thógáil agus a fhorghníomhú, is iad TPUanna an rogha is fearr fós.
Céard atá i ndán don Todhchaí?
Leanfaidh próiseálaithe ag forbairt go luath amach anseo.
Táimid ag súil go mbeidh feidhmíocht níos airde acu, geilleagar fuinnimh, agus rátaí clog níos tapúla.
Cuirfidh faisnéis shaorga agus dul chun cinn foghlama meaisín brú ar chruthú próiseálaithe saincheaptha le haghaidh feidhmeanna áirithe.
Tá sé réamh-mheasta freisin go mbeidh an treocht i dtreo il-lárnach CPUs agus cumais taisce níos mó.
Leave a Reply