GPU-ները և TPU-ները հաշվողական արդյունաբերության երկու կարևոր դերակատարներ են: Նրանք ամբողջությամբ փոխել են, թե ինչպես ենք մենք մշակում և վերլուծում տվյալները:
Գրաֆիկա և նկարներ արտադրելու բարդ աշխատանքը կատարվում է GPU-ների կամ գրաֆիկայի մշակման միավորների կողմից:
Մյուս կողմից, TPU-ները կամ Tensor Processing Units-ը պատվերով պատրաստված պրոցեսորներ են, որոնք ստեղծվել են բացառապես մեքենայական ուսուցման ծանրաբեռնվածության արագացման համար:
Առաջադրանքի համար ճիշտ գործիք ունենալը կարևոր է համակարգիչների աշխարհում: Հատուկ գործողության կատարումը, արագությունը և արդյունավետությունը կարող են կտրուկ ազդել՝ ընտրելով մշակման միավորի համապատասխան տեսակը:
Դրա պատճառով GPU-ների և TPU-ների համեմատությունը կարևոր է յուրաքանչյուրի համար, որը փորձում է առավելագույնի հասցնել իրենց հաշվողական հզորությունը:
Այնուամենայնիվ, եկեք սկսենք հիմունքներից:
Ի՞նչ է պրոցեսորը:
Պրոցեսորը համակարգչի էական մասն է: Այն կատարում է համակարգչի աշխատանքի համար անհրաժեշտ հաշվարկները:
Այն իրականացնում է հիմնարար մաթեմատիկական, տրամաբանական և մուտքային/ելքային գործընթացներ՝ հետևելով օպերացիոն համակարգի հրամաններին:
«Պրոցեսոր», «կենտրոնական պրոցեսոր (CPU)» և «միկրոպրոցեսոր» արտահայտությունները հաճախ օգտագործվում են միմյանց հետ փոխադարձաբար: Այնուամենայնիվ, պրոցեսորը պրոցեսորի մեկ այլ տեսակ է: Դա համակարգչի միակ պրոցեսորը չէ։ Այնուամենայնիվ, դա կարևոր է:
CPU-ն կատարում է հաշվողական և մշակման գործողությունների մեծ մասը: Այն աշխատում է որպես համակարգչի «ուղեղ»:
Այս հոդվածում մենք կխոսենք երկու տարբեր պրոցեսորների մասին. TPU և GPU:
Ինչո՞վ է տարբերվում GPU-ները TPU-ներից, և ինչո՞ւ պետք է իմանաք դրանց մասին: /p>
GPU- ներ
GPU-ները կամ գրաֆիկայի մշակման միավորները բարդ սխեմաներ են: Դրանք կառուցված են հատկապես նկարների և գրաֆիկայի մշակման համար: GPU-ները շատ փոքր միջուկներից կազմված են: Այս միջուկները համագործակցում են՝ միաժամանակ կառավարելու հսկայական քանակությամբ տվյալներ:
Նրանք չափազանց արդյունավետ են նկարներ, տեսանյութեր և 3D գրաֆիկա արտադրելու համար:
Դա նման է այն բանին, որ նկարիչը աշխատում է կուլիսների հետևում՝ ստեղծելու այն պատկերները, որոնք դուք տեսնում եք ձեր էկրանին: GPU-ն չմշակված տվյալները վերածում է գրավիչ պատկերների և ֆիլմերի, որոնք դուք տեսնում եք:
TPU-ներ
Tensor Processing Unit-ները կամ TPU-ները մասնագիտացված սխեմաներ են: Դրանք կառուցված են բացառապես դրա համար Machine Learning. TPU-ները հիանալի են մեքենայական ուսուցման լայնածավալ հավելվածների կարիքների համար: Հետևաբար, մենք կարող ենք դրանք օգտագործել խորը ուսուցման և նեյրոնային ցանցերի ուսուցման մեջ:
Այս դեպքում դրանք ի տարբերություն GPU-ների, որոնք կառուցված են ավելի ընդհանուր նշանակության հաշվարկների համար:
Դա նման է մաթեմատիկական հանճարին, ով լուծում է բարդ խնդիրներ և ստիպում է AI-ն աշխատել: Հաշվի առեք սա. երբ դուք օգտագործում եք վիրտուալ օգնական, ինչպիսին է Siri-ն կամ Alexa-ն, TPU-ն անխոնջ աշխատում է կուլիսների հետևում: Այն մեկնաբանում է ձեր ձայնային հրահանգները և համապատասխանաբար արձագանքում:
Այն պատասխանատու է ձայնային մուտքի մեկնաբանման համար անհրաժեշտ բարդ հաշվարկների կատարման համար: Եվ այն հասկանում է, թե ինչ եք խնդրում և ճշգրիտ պատասխանում:
GPU ընդդեմ TPU
Հասկանալով հիմունքները
GPU-ները (Graphics Processing Units) և TPU-ները (Tensor Processing Units) երկու կարևոր ապարատային բաղադրիչներ են, որոնք առկա են համակարգչային համակարգերում:
Կատարողականության ցուցանիշների համեմատություն
Ինչ պետք է համեմատենք:
Մշակման հզորությունը, հիշողության թողունակությունը և էներգաարդյունավետությունը կատարողականի կարևոր չափանիշներ են: Նրանք ազդում են GPU-ի և TPU-ի հնարավորությունների վրա: Մենք կարող ենք օգտագործել այս չափանիշները GPU-ն և TPU-ն համեմատելիս:
TPU-ները հատկապես պատրաստված են մեքենայական ուսուցման գործունեության համար: Նրանք ունեն տարբեր առավելություններ GPU-ների նկատմամբ, ներառյալ ավելի արագ մշակման արագությունը, ավելի լավ հիշողության թողունակությունը և էներգիայի սպառման նվազումը: Մինչդեռ GPU-ները հայտնի են բարձր կատարողականություն ապահովելու համար:
ԷՆԵՐԳԱԽՆԱՅՈՂՈՒԹՅԱՆ
Հաշվարկների ոլորտում էներգաարդյունավետությունը վճռորոշ խնդիր է: Այն պետք է հաշվի առնել GPU-ները TPU-ների հետ համեմատելիս: Սարքավորումների բաղադրիչի էներգիայի սպառումը կարող է զգալիորեն ազդել ձեր համակարգի գնի և աշխատանքի վրա:
Երբ խոսքը վերաբերում է էներգաարդյունավետությանը, TPU-ները զգալի առավելություններ ունեն GPU-ների նկատմամբ: Երկարաժամկետ հեռանկարում դրանք ավելի խնայող են և էկոլոգիապես լավ, քանի որ ավելի քիչ էներգիա են օգտագործում:
Ծրագրային ապահովման աջակցություն
Ձեր ընտրությունը պետք է կախված լինի նաև ծրագրային ապահովման և ծրագրավորման մոդելներից: Չափազանց կարևոր է ընտրել սարքավորում, որը համատեղելի է ձեր բաղադրիչների հետ: Եվ այն պետք է ապահովի ծրագրային ապահովման աջակցությունը, որը դուք պահանջում եք:
GPU-ները այստեղ ավելի լավ ընտրություն են: Նրանք տրամադրում են ծրագրավորման տարբեր մոդելներ և ծրագրային աջակցություն: TPU-ները, մյուս կողմից, ստեղծվել են հատուկ մեքենայական ուսուցման ծանրաբեռնվածության համար: Այսպիսով, նրանք չեն ապահովում փոխգործունակության և աջակցության նույն աստիճանը, ինչ GPU-ները:
Արժեքը և մատչելիությունը
Արժեքի առումով GPU-ները ավելի հաճախ հասանելի են և ավելի քիչ թանկ, քան TPU-ները: GPU-ները արտադրվում են բազմաթիվ ընկերությունների կողմից, ներառյալ Nvidia-ն, AMD-ն և Intel-ը: Մենք օգտագործում ենք GPU-ներ տարբեր ծրագրերում՝ սկսած խաղերից մինչև գիտական հաշվարկներ:
Արդյունքում նրանք ունեն մեծ ու մրցունակ շուկա։ Սա, իհարկե, նպաստում է էժան գներին:
TPU-ները, մյուս կողմից, արտադրվում են միայն Google-ի կողմից և հասանելի են միայն Google Cloud-ի միջոցով: TPU-ները ավելի թանկ են, քան GPU-ները՝ իրենց սահմանափակ մատակարարման պատճառով: Նաև այն մեծ պահանջարկ ունի մեքենայական ուսուցման ակադեմիկոսների և պրակտիկանտների կողմից:
Այնուամենայնիվ, ձեզ կարող է անհրաժեշտ լինել հատուկ կատարողականություն, որն ապահովում են TPU-ները ML մոդելների վերապատրաստման համար: Այնուհետև, բարձր արժեքը և սահմանափակ հասանելիությունը կարող են արժենալ:
Ո՞ր ապարատային բաղադրիչն է լավագույնս համապատասխանում ձեր կարիքներին:
Այս հարցի պատասխանը հիմնված է բազմաթիվ փոփոխականների վրա: Դուք պետք է ստուգեք ձեր բյուջեն, ձեր կատարողականի կարիքները և գործունեության տեսակները, որոնք ցանկանում եք իրականացնել:
GPU-ները ավելի խնայող ընտրություն են, եթե գինը ձեր հիմնական գործոնն է: TPU-ն առնվազն 5 անգամ ավելի թանկ է:
Ձեր կոնկրետ պահանջներն ու պահանջները, ի վերջո, կորոշեն, թե որ ապարատային բաղադրիչն է իդեալական ձեզ համար: Կարևոր է գնահատել բոլոր մատչելի ընտրության առավելություններն ու թերությունները նախքան ընտրություն ընտրելը:
Կարո՞ղ ենք մենք օգտագործել GPU-ն նաև մեքենայական ուսուցման համար:
Մեքենայի ուսուցումը կարող է իրականացվել GPU-ների վրա: Շնորհիվ իրենց կարողության՝ իրականացնելու համար պահանջվող բարդ մաթեմատիկական հաշվարկները մեքենայական ուսուցման մոդելների ուսուցում, GPU-ները իրականում նախընտրելի տարբերակ են մեքենայական ուսուցման շատ մասնագետների համար:
Հանրաճանաչ խորը ուսուցման շրջանակներ, ինչպիսիք են TensorFlow և PyTorch-ը համատեղելի են GPU-ների ծրագրային գործիքների լայն շրջանակի հետ: TPU-ները կարող են չգործել այլ ծրագրային ծրագրերի և գրադարանների հետ: Դրանք ստեղծվել են հատկապես Google-ի TensorFlow շրջանակի հետ աշխատելու համար:
Եզրափակելով, սպառողների համար, ովքեր փնտրում են մեքենայական ուսուցման ավելի մատչելի, ավելի խնայող լուծում, GPU-ները կարող են նախընտրելի լինել: Հաճախորդների համար, ովքեր պահանջում են մասնագիտացված կատարում մեքենայական ուսուցման մոդելներ կառուցելու և գործարկելու համար, TPU-ները դեռ լավագույն ընտրությունն են:
Ի՞նչ է սպասվում ապագան
Պրոցեսորները կշարունակեն զարգանալ մոտ ապագայում։
Մենք ակնկալում ենք, որ նրանք կունենան ավելի բարձր կատարողականություն, էներգիայի տնտեսում և ավելի արագ ժամացույցի տեմպեր:
Արհեստական ինտելեկտը և մեքենայական ուսուցման առաջընթացը կխթանի որոշակի ծրագրերի համար հարմարեցված պրոցեսորների ստեղծմանը:
Կանխատեսվում է նաև, որ միտում կա դեպի բազմամիջուկ պրոցեսորներ և ավելի մեծ քեշի հզորություններ:
Թողնել գրառում