GPU dan TPU adalah dua aktor penting dalam industri komputasi. Mereka telah sepenuhnya mengubah cara kami menangani dan menganalisis data.
Pekerjaan rumit dalam menghasilkan grafis dan gambar ditangani oleh GPU, atau unit pemrosesan grafis.
Sebaliknya, TPU, atau Unit Pemrosesan Tensor, adalah prosesor yang dibuat khusus yang dibuat khusus untuk mempercepat beban kerja pembelajaran mesin.
Memiliki alat yang tepat untuk tugas itu sangat penting dalam dunia komputer. Performa, kecepatan, dan efisiensi operasi tertentu dapat dipengaruhi secara dramatis dengan memilih jenis unit pemrosesan yang tepat.
Karena itu, membandingkan GPU dan TPU sangat penting bagi siapa pun yang mencoba memaksimalkan daya komputasinya.
Namun, mari kita mulai dengan dasar-dasarnya.
Apa itu Prosesor?
Prosesor adalah bagian penting dari komputer. Itu melakukan perhitungan yang diperlukan agar komputer dapat bekerja.
Itu melakukan proses matematika, logis, dan input / output mendasar mengikuti perintah dari sistem operasi.
Ungkapan "prosesor", "central processing unit (CPU)", dan "mikroprosesor" sering digunakan secara bergantian satu sama lain. Namun, CPU hanyalah jenis prosesor lainnya. Ini bukan satu-satunya prosesor di komputer. Padahal itu penting.
CPU melakukan sebagian besar operasi komputasi dan pemrosesan. Ini berfungsi sebagai "otak" komputer.
Pada artikel ini, kita akan membahas tentang dua prosesor yang berbeda; TPU dan GPU.
Apa yang membedakan GPU dari TPU, dan mengapa Anda harus mengetahuinya? /p>
GPU
GPU, atau Unit Pemrosesan Grafik, adalah sirkuit canggih. Mereka dibuat khusus untuk memproses gambar dan grafik. GPU adalah komposisi dari banyak inti kecil. Core ini berkolaborasi untuk menangani data dalam jumlah besar secara bersamaan.
Mereka sangat efisien dalam menghasilkan gambar, video, dan grafik 3D.
Ini seperti artis yang bekerja di belakang layar untuk membuat gambar yang Anda lihat di layar. GPU mengubah data mentah menjadi gambar dan film menarik yang Anda lihat.
TPU
Unit Pemrosesan Tensor, atau TPU, adalah sirkuit khusus. Mereka dibangun secara eksklusif untuk Mesin belajar. TPU cocok untuk kebutuhan aplikasi pembelajaran mesin berskala besar. Karenanya, kita dapat menggunakannya dalam pembelajaran mendalam dan pelatihan jaringan saraf.
Dalam hal ini, mereka tidak seperti GPU, yang dibuat untuk komputasi tujuan umum.
Ini seperti jenius matematika yang memecahkan masalah rumit dan membuat AI bekerja. Pertimbangkan ini: saat Anda menggunakan asisten virtual seperti Siri atau Alexa, TPU bekerja tanpa lelah di belakang layar. Itu menafsirkan instruksi suara Anda dan merespons sesuai.
Itu bertugas menyelesaikan perhitungan canggih yang diperlukan untuk menafsirkan input suara. Dan, itu memahami apa yang Anda minta, dan merespons secara akurat.
GPU vs TPU
Memahami Dasar-dasarnya
GPU (Unit Pemrosesan Grafik) dan TPU (Unit Pemrosesan Tensor) adalah dua komponen perangkat keras penting yang ditemukan dalam sistem komputer.
Perbandingan Metrik Kinerja
Apa yang Harus Kita Bandingkan?
Daya pemrosesan, lebar pita memori, dan efisiensi energi merupakan kriteria kinerja yang penting. Mereka memengaruhi kemampuan GPU dan TPU. Kami dapat menggunakan kriteria ini saat membandingkan GPU dan TPU.
TPU dibuat khusus untuk aktivitas pembelajaran mesin. Mereka memiliki berbagai keunggulan dibandingkan GPU, termasuk kecepatan pemrosesan yang lebih cepat, bandwidth memori yang lebih baik, dan konsumsi daya yang lebih rendah. Sementara GPU terkenal memberikan kinerja tingkat tinggi.
Efisiensi energi
Dalam bidang komputasi, efisiensi energi merupakan isu krusial. Ini harus diperhitungkan saat membandingkan GPU dengan TPU. Konsumsi energi komponen perangkat keras dapat memengaruhi harga dan kinerja sistem Anda secara signifikan.
Dalam hal efisiensi energi, TPU memiliki manfaat signifikan dibandingkan GPU. Dalam jangka panjang, mereka lebih ekonomis dan ramah lingkungan karena menggunakan lebih sedikit daya.
Dukungan Perangkat Lunak
Pilihan Anda juga harus bergantung pada dukungan perangkat lunak dan model pemrograman. Sangat penting untuk memilih perangkat keras yang kompatibel dengan komponen Anda. Dan, itu harus menyediakan dukungan perangkat lunak yang Anda butuhkan.
GPU adalah pilihan yang lebih baik di sini. Mereka menyediakan berbagai model pemrograman dan dukungan perangkat lunak. TPU, di sisi lain, dibuat khusus untuk beban kerja pembelajaran mesin. Jadi, mereka tidak memberikan tingkat interoperabilitas dan dukungan yang sama seperti GPU.
Biaya dan Ketersediaan
Dalam hal biaya, GPU lebih mudah diakses dan lebih murah daripada TPU. GPU diproduksi oleh banyak perusahaan, termasuk Nvidia, AMD, dan Intel. Kami menggunakan GPU dalam berbagai aplikasi mulai dari game hingga komputasi ilmiah.
Akibatnya, mereka memiliki pasar yang besar dan kompetitif. Hal ini tentu berkontribusi pada harga yang murah.
Sebaliknya, TPU hanya diproduksi oleh Google dan hanya tersedia melalui Google Cloud. TPU lebih mahal daripada GPU karena persediaannya yang terbatas. Selain itu, ia memiliki permintaan yang kuat dari akademisi dan praktisi pembelajaran mesin.
Namun, Anda mungkin memerlukan performa spesifik yang disediakan TPU untuk model ML pelatihan. Kemudian, biaya tinggi dan ketersediaan terbatas mungkin sepadan.
Komponen perangkat keras mana yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda?
Jawaban atas pertanyaan ini bergantung pada banyak variabel. Anda harus memeriksa anggaran Anda, kebutuhan kinerja Anda, dan jenis aktivitas yang ingin Anda lakukan.
GPU adalah pilihan yang lebih ekonomis jika harga menjadi faktor utama Anda. TPU 'setidaknya 5 kali lebih mahal.
Tuntutan dan persyaratan khusus Anda pada akhirnya akan menentukan komponen perangkat keras mana yang ideal untuk Anda. Sangat penting untuk menilai keuntungan dan kerugian dari semua pilihan yang dapat diakses sebelum memilih pilihan.
Bisakah Kita Menggunakan GPU untuk Pembelajaran Mesin Juga?
Pembelajaran mesin dapat dilakukan pada GPU. Karena kapasitas mereka untuk melakukan perhitungan matematis rumit yang diperlukan untuk melatih model pembelajaran mesin, GPU sebenarnya adalah pilihan yang disukai banyak praktisi pembelajaran mesin.
Kerangka pembelajaran mendalam yang populer seperti TensorFlow dan PyTorch kompatibel dengan berbagai alat perangkat lunak pada GPU. TPU mungkin tidak beroperasi dengan program dan pustaka perangkat lunak lain. Mereka dibuat khusus untuk bekerja dengan framework TensorFlow Google.
Kesimpulannya, bagi konsumen yang mencari solusi pembelajaran mesin yang lebih mudah diakses dan lebih ekonomis, GPU mungkin lebih disukai. Untuk pelanggan yang membutuhkan kinerja khusus untuk membuat dan menjalankan model pembelajaran mesin, TPU masih menjadi pilihan terbaik.
Apa yang ada di masa depan?
Prosesor akan terus berkembang dalam waktu dekat.
Kami berharap mereka memiliki kinerja yang lebih tinggi, penghematan energi, dan laju jam yang lebih cepat.
Kecerdasan buatan dan kemajuan pembelajaran mesin akan mendorong pembuatan prosesor yang disesuaikan untuk aplikasi tertentu.
Juga diproyeksikan bahwa tren menuju CPU multi-core dan kapasitas cache yang lebih besar.
Tinggalkan Balasan