A GPU-k és a TPU-k a számítástechnikai ipar két jelentős szereplője. Teljesen megváltoztatták az adatok kezelését és elemzését.
A grafika és a képek előállításának összetett munkáját GPU-k vagy grafikus feldolgozó egységek végzik.
A TPU-k vagy Tensor Processing Unit-ok ezzel szemben egyedi gyártású processzorok, amelyeket kizárólag a gépi tanulási munkaterhelések felgyorsítására hoztak létre.
A feladathoz megfelelő eszköz megléte elengedhetetlen a számítógépek világában. Egy adott művelet teljesítményét, sebességét és hatékonyságát drámaian befolyásolhatja a megfelelő típusú feldolgozóegység kiválasztása.
Emiatt a GPU-k és a TPU-k összehasonlítása döntő fontosságú mindenki számára, aki megpróbálja maximalizálni számítási teljesítményét.
Kezdjük azonban az alapoknál.
Mi az a processzor?
A processzor a számítógép elengedhetetlen része. Elvégzi a számítógép működéséhez szükséges számításokat.
Alapvető matematikai, logikai és bemeneti/kimeneti folyamatokat hajt végre az operációs rendszer parancsait követve.
A „processzor”, „központi feldolgozó egység (CPU)” és „mikroprocesszor” kifejezéseket gyakran egymással felcserélhetően használják. A CPU azonban csak egy másik típusú processzor. Nem ez az egyetlen processzor a számítógépben. Ez azonban egy fontos dolog.
A CPU végzi a számítási és feldolgozási műveletek többségét. A számítógép „agyaként” működik.
Ebben a cikkben két különböző processzorról fogunk beszélni; TPU és GPU.
Mi különbözteti meg a GPU-kat a TPU-któl, és miért érdemes tudni róluk? /p>
GPU
A GPU-k vagy grafikus feldolgozó egységek kifinomult áramkörök. Kifejezetten képek és grafikák feldolgozására készültek. A GPU-k sok apró magból állnak. Ezek a magok együttműködve hatalmas mennyiségű adatot kezelnek egyszerre.
Rendkívül hatékonyan készítenek képeket, videókat és 3D-s grafikákat.
Olyan, mintha a művész a színfalak mögött dolgozna, hogy létrehozza a képernyőn látható képeket. A GPU a nyers adatokat vonzó képekké és filmekké alakítja, amelyeket láthat.
TPU-k
A tenzorfeldolgozó egységek vagy TPU-k speciális áramkörök. Kizárólag erre készültek gépi tanulás. A TPU-k kiválóan megfelelnek a nagyszabású gépi tanulási alkalmazások igényeinek. Ezért használhatjuk őket a mély tanulásban és a neurális hálózatok képzésében.
Ebben az esetben eltérnek a GPU-któl, amelyek általánosabb számítástechnikai célokra készültek.
Olyan ez, mint a matematikai zseni, aki bonyolult problémákat old meg, és működik az AI. Fontolja meg ezt: ha olyan virtuális asszisztenst használ, mint a Siri vagy az Alexa, a TPU fáradhatatlanul dolgozik a színfalak mögött. Értelmezi a hangutasításokat, és ennek megfelelően reagál.
Feladata a hangbemenet értelmezéséhez szükséges kifinomult számítások elvégzése. És megérti, hogy mit kér, és pontosan válaszol.
GPU vs TPU
Az alapok megértése
A GPU-k (Graphics Processing Units) és a TPU-k (Tensor Processing Units) a számítógépes rendszerek két kritikus hardverkomponense.
A teljesítménymutatók összehasonlítása
Mit kell összehasonlítanunk?
A feldolgozási teljesítmény, a memória sávszélessége és az energiahatékonyság kritikus teljesítménykritériumok. Befolyásolják a GPU és a TPU képességeit. Ezeket a kritériumokat használhatjuk a GPU és a TPU összehasonlításakor.
A TPU-k különösen gépi tanulási tevékenységekhez készültek. Számos előnyük van a GPU-kkal szemben, beleértve a gyorsabb feldolgozási sebességet, a jobb memória sávszélességet és a csökkentett energiafogyasztást. Míg a GPU-k jól ismertek a magas szintű teljesítményről.
Energiahatékonysági
A számítástechnika területén az energiahatékonyság kulcsfontosságú kérdés. Ezt figyelembe kell venni a GPU-k és a TPU-k összehasonlításakor. Egy hardverelem energiafogyasztása jelentősen befolyásolhatja a rendszer árát és teljesítményét.
Ami az energiahatékonyságot illeti, a TPU-k jelentős előnyökkel járnak a GPU-kkal szemben. Hosszú távon gazdaságosabbak és környezetbarátabbak, mivel kevesebb energiát fogyasztanak.
Szoftvertámogatás
A választás a szoftvertámogatástól és a programozási modellektől is függ. Nagyon fontos, hogy olyan hardvert válasszunk, amely kompatibilis az összetevőivel. És biztosítania kell a szükséges szoftvertámogatást.
Itt a GPU a jobb választás. Különféle programozási modelleket és szoftvertámogatást biztosítanak. A TPU-kat viszont kifejezetten a gépi tanulási terhelésekhez hozzák létre. Tehát nem nyújtanak ugyanolyan mértékű interoperabilitást és támogatást, mint a GPU-k.
Költség és rendelkezésre állás
A költségeket tekintve a GPU-k általánosabban hozzáférhetőek és olcsóbbak, mint a TPU-k. A GPU-kat számos cég gyártja, köztük az Nvidia, az AMD és az Intel. A GPU-kat számos alkalmazásban használjuk, a játéktól a tudományos számítástechnikáig.
Ennek eredményeként nagy és versenyképes piacuk van. Ez minden bizonnyal hozzájárul az olcsó árakhoz.
A TPU-kat viszont csak a Google gyártja, és csak a Google Cloudon keresztül érhetők el. A TPU-k költségesebbek, mint a GPU-k korlátozott kínálatuk miatt. Emellett nagy igény mutatkozik rá a gépi tanulással foglalkozó akadémikusok és gyakorlati szakemberek részéről.
Szükség lehet azonban arra a speciális teljesítményre, amelyet a TPU-k biztosítanak az ML modellek betanításához. Akkor a magas költségek és a korlátozott elérhetőség megéri.
Melyik hardverelem felel meg leginkább az Ön igényeinek?
A kérdésre adott válasz sok változón alapul. Ellenőriznie kell a költségvetését, a teljesítményigényeit és a végrehajtani kívánt tevékenységek típusait.
A GPU-k gazdaságosabb választás, ha az ár a kulcsfontosságú tényező. A TPU legalább ötször drágább.
Az Ön sajátos igényei és követelményei végső soron meghatározzák, hogy melyik hardverelem az ideális az Ön számára. Fontos, hogy a választás előtt felmérjük az összes elérhető választás előnyeit és hátrányait.
Használhatjuk a GPU-t gépi tanuláshoz is?
A gépi tanulás GPU-kon is végrehajtható. Annak köszönhetően, hogy képesek elvégezni a szükséges bonyolult matematikai számításokat képzési gépi tanulási modellek, a GPU-k valójában sok gépi tanulással foglalkozó számára előnyben részesített opciók.
A népszerű mély tanulási keretrendszerek, mint pl TensorFlow és a PyTorch kompatibilis a GPU-kon található szoftvereszközök széles skálájával. Előfordulhat, hogy a TPU-k nem működnek együtt más szoftverekkel és könyvtárakkal. Kifejezetten a Google TensorFlow keretrendszerével való együttműködésre készültek.
Összefoglalva, azoknak a fogyasztóknak, akik egy elérhetőbb, gazdaságosabb gépi tanulási megoldást keresnek, a GPU-k előnyösebbek lehetnek. Azon ügyfelek számára, akik speciális teljesítményt igényelnek a gépi tanulási modellek felépítéséhez és végrehajtásához, továbbra is a TPU-k jelentik a legjobb választást.
Mit rejt a jövő?
A processzorok fejlesztése a közeljövőben folytatódik.
Nagyobb teljesítményt, energiatakarékosságot és gyorsabb órajelet várunk tőlük.
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás fejlesztése bizonyos alkalmazásokhoz testreszabott processzorok létrehozását fogja ösztönözni.
Azt is előrevetítik, hogy a tendencia a többmagos CPU-k és a nagyobb gyorsítótár-kapacitás felé.
Hagy egy Válaszol