GPUs અને TPUs એ કમ્પ્યુટિંગ ઉદ્યોગમાં બે નોંધપાત્ર અભિનેતાઓ છે. અમે ડેટાને કેવી રીતે હેન્ડલ અને વિશ્લેષણ કરીએ છીએ તે તેઓએ સંપૂર્ણપણે બદલી નાખ્યું છે.
ગ્રાફિક્સ અને ચિત્રો બનાવવાનું જટિલ કાર્ય GPUs અથવા ગ્રાફિક્સ પ્રોસેસિંગ યુનિટ દ્વારા નિયંત્રિત થાય છે.
બીજી બાજુ, TPUs, અથવા ટેન્સર પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ, ખાસ કરીને મશીન લર્નિંગ વર્કલોડને ઝડપી બનાવવા માટે બનાવેલ કસ્ટમ-મેડ પ્રોસેસર્સ છે.
કમ્પ્યુટરની દુનિયામાં કાર્ય માટે યોગ્ય સાધન હોવું જરૂરી છે. યોગ્ય પ્રકારના પ્રોસેસિંગ યુનિટને પસંદ કરીને ચોક્કસ કામગીરીની કામગીરી, ઝડપ અને કાર્યક્ષમતા નાટકીય રીતે પ્રભાવિત થઈ શકે છે.
આને કારણે, તેમની કોમ્પ્યુટેશનલ શક્તિને મહત્તમ કરવાનો પ્રયાસ કરી રહેલા કોઈપણ માટે GPU અને TPU ની સરખામણી કરવી મહત્વપૂર્ણ છે.
જો કે, ચાલો મૂળભૂત સાથે પ્રારંભ કરીએ.
પ્રોસેસર શું છે?
પ્રોસેસર એ કમ્પ્યુટરનો આવશ્યક ભાગ છે. તે કમ્પ્યુટરને કામ કરવા માટે જરૂરી ગણતરીઓ કરે છે.
તે ઓપરેટિંગ સિસ્ટમના આદેશોને અનુસરીને મૂળભૂત ગાણિતિક, તાર્કિક અને ઇનપુટ/આઉટપુટ પ્રક્રિયાઓ કરે છે.
શબ્દસમૂહો "પ્રોસેસર," "સેન્ટ્રલ પ્રોસેસિંગ યુનિટ (CPU)," અને "માઈક્રોપ્રોસેસર" વારંવાર એકબીજા સાથે એકબીજાના બદલે વાપરવામાં આવે છે. જો કે, CPU એ માત્ર એક અન્ય પ્રકારનું પ્રોસેસર છે. કમ્પ્યુટરમાં તે એકમાત્ર પ્રોસેસર નથી. જો કે તે એક મહત્વપૂર્ણ છે.
CPU મોટાભાગની કમ્પ્યુટિંગ અને પ્રોસેસિંગ કામગીરી કરે છે. તે કમ્પ્યુટરના "મગજ" તરીકે કામ કરે છે.
આ લેખમાં, અમે બે અલગ અલગ પ્રોસેસરો વિશે વાત કરીશું; TPU અને GPU.
TPUs થી GPU ને શું અલગ પાડે છે અને તમારે તેમના વિશે શા માટે જાણવું જોઈએ? </p>
GPUs
GPU, અથવા ગ્રાફિક્સ પ્રોસેસિંગ યુનિટ, અત્યાધુનિક સર્કિટ છે. તેઓ ખાસ કરીને ચિત્રો અને ગ્રાફિક્સ પર પ્રક્રિયા કરવા માટે બનાવવામાં આવ્યા છે. GPU એ ઘણા નાના કોરોની રચના છે. આ કોરો એકસાથે જંગી માત્રામાં ડેટાને હેન્ડલ કરવા માટે સહયોગ કરે છે.
તેઓ ચિત્રો, વિડિઓઝ અને 3D ગ્રાફિક્સ બનાવવા માટે અત્યંત કાર્યક્ષમ છે.
તે તમારી સ્ક્રીન પર તમે જુઓ છો તે છબીઓ બનાવવા માટે પડદા પાછળ કામ કરતા કલાકાર જેવું છે. GPU કાચા ડેટાને આકર્ષક છબીઓ અને મૂવીઝમાં રૂપાંતરિત કરે છે જે તમે જુઓ છો.
TPUs
ટેન્સર પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ, અથવા TPUs, વિશિષ્ટ સર્કિટ છે. તેઓ માટે ખાસ બાંધવામાં આવે છે મશીન શિક્ષણ. TPUs મોટા પાયે મશીન-લર્નિંગ એપ્લિકેશન્સની જરૂરિયાતો માટે ઉત્તમ છે. તેથી, અમે તેનો ઉપયોગ ડીપ લર્નિંગ અને ન્યુરલ નેટવર્ક તાલીમમાં કરી શકીએ છીએ.
આ કિસ્સામાં, તેઓ GPUsથી વિપરીત છે, જે વધુ સામાન્ય હેતુના કમ્પ્યુટિંગ માટે બનાવવામાં આવ્યા છે.
તે ગણિતની પ્રતિભા સમાન છે જે જટિલ સમસ્યાઓ હલ કરે છે અને AI કાર્ય કરે છે. આનો વિચાર કરો: જ્યારે તમે સિરી અથવા એલેક્સા જેવા વર્ચ્યુઅલ સહાયકનો ઉપયોગ કરો છો, ત્યારે TPU પડદા પાછળ અથાક કામ કરે છે. તે તમારી વૉઇસ સૂચનાઓનું અર્થઘટન કરે છે અને તે મુજબ જવાબ આપે છે.
તે વૉઇસ ઇનપુટનું અર્થઘટન કરવા માટે જરૂરી અત્યાધુનિક ગણતરીઓને પૂર્ણ કરવાની જવાબદારી ધરાવે છે. અને, તમે જે પૂછો છો તે સમજે છે અને સચોટ જવાબ આપે છે.
જીપીયુ વિ ટીપીયુ
ફંડામેન્ટલ્સને સમજવું
GPUs (ગ્રાફિક્સ પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ) અને TPUs (ટેન્સર પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ) એ કમ્પ્યુટર સિસ્ટમ્સમાં જોવા મળતા બે જટિલ હાર્ડવેર ઘટકો છે.
પ્રદર્શન મેટ્રિક્સની સરખામણી
આપણે શું સરખામણી કરવી જોઈએ?
પ્રોસેસિંગ પાવર, મેમરી બેન્ડવિડ્થ અને ઊર્જા કાર્યક્ષમતા એ નિર્ણાયક પ્રદર્શન માપદંડ છે. તેઓ GPU અને TPU ક્ષમતાઓને પ્રભાવિત કરે છે. GPU અને TPU ની સરખામણી કરતી વખતે અમે આ માપદંડોનો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ.
TPUs ખાસ કરીને મશીન લર્નિંગ પ્રવૃત્તિઓ માટે બનાવવામાં આવે છે. ઝડપી પ્રોસેસિંગ સ્પીડ, બહેતર મેમરી બેન્ડવિડ્થ અને ઘટાડેલી પાવર વપરાશ સહિત GPUs પર તેમની પાસે વિવિધ ફાયદા છે. જ્યારે GPU ઉચ્ચ સ્તરની કામગીરી પ્રદાન કરવા માટે જાણીતા છે.
ઉર્જા કાર્યક્ષમતા
કમ્પ્યુટિંગના ક્ષેત્રમાં, ઊર્જા કાર્યક્ષમતા એ નિર્ણાયક મુદ્દો છે. TPUs સાથે GPU ની સરખામણી કરતી વખતે તે ધ્યાનમાં લેવું જોઈએ. હાર્ડવેર ઘટકનો ઊર્જા વપરાશ તમારી સિસ્ટમની કિંમત અને કામગીરીને નોંધપાત્ર રીતે અસર કરી શકે છે.
જ્યારે ઉર્જા કાર્યક્ષમતાની વાત આવે છે, ત્યારે TPU ને GPU કરતાં નોંધપાત્ર લાભો છે. લાંબા ગાળે, તેઓ વધુ આર્થિક અને પર્યાવરણીય રીતે સારા છે કારણ કે તેઓ ઓછા પાવરનો ઉપયોગ કરે છે.
સોફ્ટવેર સપોર્ટ
તમારી પસંદગી સોફ્ટવેર સપોર્ટ અને પ્રોગ્રામિંગ મોડલ્સ પર પણ આધારિત હોવી જોઈએ. તમારા ઘટકો સાથે સુસંગત હોય તેવા હાર્ડવેરને પસંદ કરવું મહત્વપૂર્ણ છે. અને, તે તમને જરૂરી સોફ્ટવેર સપોર્ટ પૂરો પાડવો જોઈએ.
GPUs અહીં વધુ સારી પસંદગી છે. તેઓ વિવિધ પ્રોગ્રામિંગ મોડલ અને સોફ્ટવેર સપોર્ટ પૂરા પાડે છે. બીજી બાજુ, TPUs ખાસ કરીને મશીન લર્નિંગ વર્કલોડ માટે બનાવવામાં આવે છે. તેથી, તેઓ GPUs જેટલો ઇન્ટરઓપરેબિલિટી અને સપોર્ટ પ્રદાન કરતા નથી.
કિંમત અને ઉપલબ્ધતા
કિંમતના સંદર્ભમાં, GPUs વધુ સામાન્ય રીતે સુલભ અને TPUs કરતાં ઓછા ખર્ચાળ છે. Nvidia, AMD અને Intel સહિત ઘણી કંપનીઓ દ્વારા GPU નું ઉત્પાદન કરવામાં આવે છે. અમે ગેમિંગથી લઈને વૈજ્ઞાનિક કમ્પ્યુટિંગ સુધીની વિવિધ એપ્લિકેશન્સમાં GPU નો ઉપયોગ કરીએ છીએ.
પરિણામે, તેમની પાસે મોટું અને સ્પર્ધાત્મક બજાર છે. આ ચોક્કસપણે સસ્તા ભાવમાં ફાળો આપે છે.
બીજી બાજુ, TPUs માત્ર Google દ્વારા ઉત્પાદિત થાય છે અને તે માત્ર Google Cloud દ્વારા જ ઉપલબ્ધ છે. તેમના મર્યાદિત પુરવઠાને કારણે TPUs GPU કરતાં વધુ ખર્ચાળ છે. ઉપરાંત, મશીન લર્નિંગ એકેડેમિક્સ અને પ્રેક્ટિશનરો તરફથી તેની મજબૂત માંગ છે.
જો કે, તમારે ચોક્કસ પ્રદર્શનની જરૂર પડી શકે છે કે જે TPU ML મોડલ્સને તાલીમ આપવા માટે પ્રદાન કરે છે. પછી, ઊંચી કિંમત અને મર્યાદિત ઉપલબ્ધતા તે મૂલ્યના હોઈ શકે છે.
કયો હાર્ડવેર ઘટક તમારી જરૂરિયાતોને શ્રેષ્ઠ અનુરૂપ છે?
આ પ્રશ્નનો જવાબ ઘણા ચલો પર આધાર રાખે છે. તમારે તમારું બજેટ, તમારી કામગીરીની જરૂરિયાતો અને તમે જે પ્રકારની પ્રવૃત્તિઓ કરવા માંગો છો તે તપાસવું જોઈએ.
જો કિંમત તમારું મુખ્ય પરિબળ હોય તો GPU એ વધુ આર્થિક પસંદગી છે. TPU' ઓછામાં ઓછા 5 ગણા મોંઘા છે.
તમારી ચોક્કસ માંગણીઓ અને જરૂરિયાતો આખરે નક્કી કરશે કે કયો હાર્ડવેર ઘટક તમારા માટે આદર્શ છે. પસંદગી પસંદ કરતા પહેલા તમામ સુલભ પસંદગીઓના ફાયદા અને ગેરફાયદાનું મૂલ્યાંકન કરવું મહત્વપૂર્ણ છે.
શું આપણે મશીન લર્નિંગ માટે પણ GPU નો ઉપયોગ કરી શકીએ?
GPU પર મશીન લર્નિંગ કરી શકાય છે. માટે જરૂરી જટિલ ગાણિતિક ગણતરીઓ હાથ ધરવાની તેમની ક્ષમતાને કારણે તાલીમ મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ, GPU એ હકીકતમાં ઘણા મશીન લર્નિંગ પ્રેક્ટિશનરો માટે પસંદગીનો વિકલ્પ છે.
લોકપ્રિય ડીપ લર્નિંગ ફ્રેમવર્ક જેવા ટેન્સરફ્લો અને PyTorch GPUs પર સોફ્ટવેર ટૂલ્સની વિશાળ શ્રેણી સાથે સુસંગત છે. TPU અન્ય સોફ્ટવેર પ્રોગ્રામ્સ અને લાઇબ્રેરીઓ સાથે ઓપરેટ કરી શકશે નહીં. તેઓ ખાસ કરીને Google ના TensorFlow ફ્રેમવર્ક સાથે કામ કરવા માટે બનાવવામાં આવ્યા હતા.
નિષ્કર્ષમાં, વધુ સુલભ, વધુ આર્થિક મશીન લર્નિંગ સોલ્યુશનની શોધ કરતા ગ્રાહકો માટે, GPUs પ્રાધાન્યક્ષમ હોઈ શકે છે. જે ગ્રાહકોને મશીન લર્નિંગ મોડલ્સ બનાવવા અને ચલાવવા માટે વિશિષ્ટ કામગીરીની જરૂર હોય છે, તેમના માટે TPU હજુ પણ શ્રેષ્ઠ પસંદગી છે.
ભવિષ્ય શું ધરાવે છે?
નજીકના ભવિષ્યમાં પ્રોસેસર્સનો વિકાસ ચાલુ રહેશે.
અમે તેમની પાસે ઉચ્ચ પ્રદર્શન, ઊર્જા અર્થતંત્ર અને ઝડપી ઘડિયાળ દરની અપેક્ષા રાખીએ છીએ.
આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને મશીન લર્નિંગ એડવાન્સમેન્ટ્સ અમુક એપ્લિકેશનો માટે કસ્ટમાઇઝ્ડ પ્રોસેસર્સના નિર્માણને દબાણ કરશે.
મલ્ટી-કોર CPUs અને વધુ કેશ ક્ષમતાઓ તરફ વલણ હોવાનો પણ અંદાજ છે.
એક જવાબ છોડો