GPU i TPU dva su značajna aktera u računalnoj industriji. Potpuno su promijenili način na koji postupamo s podacima i analiziramo ih.
Složen posao proizvodnje grafike i slika obavljaju GPU-ovi ili jedinice za grafičku obradu.
S druge strane, TPU-ovi ili Tensor Processing Units su procesori izrađeni po narudžbi stvoreni isključivo za ubrzavanje radnih opterećenja strojnog učenja.
U svijetu računala ključno je imati pravi alat za zadatak. Na performanse, brzinu i učinkovitost određene operacije može se dramatično utjecati odabirom odgovarajuće vrste procesorske jedinice.
Zbog toga je usporedba GPU-a i TPU-a presudna za svakoga tko pokušava maksimizirati svoju računalnu snagu.
Ipak, krenimo od osnova.
Što je procesor?
Procesor je bitan dio računala. Obavlja izračune potrebne za rad računala.
Izvodi temeljne matematičke, logičke i ulazno/izlazne procese slijedeći naredbe iz operativnog sustava.
Fraze "procesor", "centralna procesorska jedinica (CPU)" i "mikroprocesor" često se koriste kao sinonimi. Međutim, CPU je samo druga vrsta procesora. To nije jedini procesor u računalu. Ipak je važan.
CPU obavlja većinu računalnih i procesnih operacija. Radi kao "mozak" računala.
U ovom ćemo članku govoriti o dva različita procesora; TPU i GPU.
Što razlikuje GPU od TPU-a i zašto biste trebali znati o njima? /p>
GPU
GPU-ovi ili grafičke procesorske jedinice su sofisticirani sklopovi. Napravljeni su posebno za obradu slika i grafika. GPU-ovi su sastav mnogih sićušnih jezgri. Ove jezgre surađuju kako bi istovremeno obradile ogromne količine podataka.
Iznimno su učinkoviti u izradi slika, videa i 3D grafike.
To je kao da umjetnik radi iza kulisa kako bi stvorio slike koje vidite na zaslonu. GPU pretvara neobrađene podatke u atraktivne slike i filmove koje vidite.
TPU-ovi
Jedinice za obradu tenzora ili TPU specijalizirani su sklopovi. Izgrađeni su isključivo za stroj za učenje. TPU-ovi su izvrsni za potrebe velikih aplikacija strojnog učenja. Stoga ih možemo koristiti u dubokom učenju i obuci neuronskih mreža.
U ovom slučaju, oni se razlikuju od GPU-a koji su napravljeni za računalstvo opće namjene.
To je poput matematičkog genija koji rješava komplicirane probleme i omogućuje AI da radi. Razmislite o ovome: kada koristite virtualnog pomoćnika kao što je Siri ili Alexa, TPU neumorno radi iza scene. Tumači vaše glasovne upute i odgovara u skladu s njima.
Zadužen je za dovršavanje sofisticiranih izračuna potrebnih za tumačenje glasovnog unosa. I razumije što tražite i točno odgovara.
GPU protiv TPU-a
Razumijevanje Osnova
GPU (Graphics Processing Units) i TPU (Tensor Processing Units) dvije su kritične hardverske komponente koje se nalaze u računalnim sustavima.
Usporedba metrike izvedbe
Što bismo trebali usporediti?
Snaga obrade, propusnost memorije i energetska učinkovitost ključni su kriteriji izvedbe. Oni utječu na GPU i TPU mogućnosti. Ove kriterije možemo koristiti kada uspoređujemo GPU i TPU.
TPU-ovi su posebno napravljeni za aktivnosti strojnog učenja. Imaju razne prednosti u odnosu na GPU, uključujući veće brzine obrade, bolju propusnost memorije i smanjenu potrošnju energije. GPU-ovi su dobro poznati po tome što pružaju visoku razinu performansi.
Energetska učinkovitost
U području računarstva, energetska učinkovitost je ključno pitanje. To treba uzeti u obzir pri usporedbi GPU-a s TPU-om. Potrošnja energije hardverske komponente može značajno utjecati na cijenu i performanse vašeg sustava.
Kada je u pitanju energetska učinkovitost, TPU imaju značajne prednosti u odnosu na GPU. Dugoročno gledano, oni su ekonomičniji i ekološki bolji jer troše manje energije.
Podrška softvera
Vaš odabir također bi trebao ovisiti o programskoj podršci i modelima programiranja. Od ključne je važnosti odabrati hardver koji je kompatibilan s vašim komponentama. I trebao bi pružiti softversku podršku koja vam je potrebna.
GPU su ovdje bolji izbor. Pružaju različite modele programiranja i softversku podršku. S druge strane, TPU-ovi su stvoreni posebno za radna opterećenja strojnog učenja. Dakle, ne pružaju isti stupanj interoperabilnosti i podrške kao GPU.
Cijena i dostupnost
Što se tiče cijene, GPU-ovi su dostupniji i jeftiniji od TPU-a. GPU proizvode mnoge tvrtke, uključujući Nvidiju, AMD i Intel. GPU koristimo u raznim aplikacijama, od igara do znanstvenog računalstva.
Kao rezultat toga, imaju veliko i konkurentno tržište. To svakako pridonosi niskim cijenama.
TPU-ove, s druge strane, proizvodi samo Google i dostupni su samo putem Google Clouda. TPU su skuplji od GPU-a zbog ograničene ponude. Također, ima veliku potražnju od strane akademika i praktičara strojnog učenja.
Međutim, možda će vam trebati specifična izvedba koju TPU-ovi pružaju za obuku ML modela. Zatim, visoka cijena i ograničena dostupnost mogu se isplatiti.
Koja hardverska komponenta najbolje odgovara vašim potrebama?
Odgovor na ovo pitanje ovisi o mnogim varijablama. Trebali biste provjeriti svoj proračun, svoje potrebe za učinkom i vrste aktivnosti koje želite provesti.
GPU su ekonomičniji izbor ako je cijena vaš ključni faktor. TPU' je najmanje 5 puta skuplji.
Vaši posebni zahtjevi i zahtjevi u konačnici će odrediti koja je hardverska komponenta idealna za vas. Od ključne je važnosti procijeniti prednosti i nedostatke svih dostupnih izbora prije odabira izbora.
Možemo li koristiti GPU i za strojno učenje?
Strojno učenje može se izvesti na GPU-u. Zbog njihove sposobnosti izvođenja zamršenih matematičkih izračuna potrebnih za obuka modela strojnog učenja, GPU-ovi su zapravo preferirana opcija za mnoge praktičare strojnog učenja.
Popularni okviri dubokog učenja poput TensorFlow i PyTorch kompatibilni su sa širokim rasponom softverskih alata na GPU-u. TPU možda neće raditi s drugim softverskim programima i bibliotekama. Stvoreni su posebno za rad s Googleovim okvirom TensorFlow.
Zaključno, za potrošače koji traže pristupačnije, ekonomičnije rješenje za strojno učenje, GPU bi mogli biti bolji. Za kupce koji zahtijevaju specijaliziranu izvedbu za izgradnju i izvođenje modela strojnog učenja, TPU su još uvijek najbolji izbor.
Što drži budućnost?
Procesori će se nastaviti razvijati u bliskoj budućnosti.
Očekujemo da će imati bolje performanse, uštedu energije i brži radni takt.
Napredak umjetne inteligencije i strojnog učenja potaknut će stvaranje prilagođenih procesora za određene aplikacije.
Također se predviđa trend prema višejezgrenim procesorima i većim kapacitetima predmemorije.
Ostavi odgovor