GPU og TPU eru tveir mikilvægir leikarar í tölvugeiranum. Þeir hafa gjörbreytt því hvernig við meðhöndlum og greinum gögn.
Flókna vinna við að framleiða grafík og myndir er meðhöndluð af GPU, eða grafíkvinnslueiningum.
TPU, eða Tensor Processing Units, eru aftur á móti sérsmíðaðir örgjörvar sem eru eingöngu búnir til til að flýta fyrir vinnuálagi vélanáms.
Að hafa rétt verkfæri fyrir verkefnið er nauðsynlegt í heimi tölvunnar. Afköst, hraði og skilvirkni tiltekinnar aðgerða getur haft veruleg áhrif með því að velja rétta gerð vinnslueininga.
Vegna þessa er það mikilvægt að bera saman GPU og TPU fyrir alla sem reyna að hámarka reiknikraft sinn.
Hins vegar skulum við byrja á grunnatriðum.
Hvað er örgjörvi?
Örgjörvi er ómissandi hluti af tölvu. Það gerir þá útreikninga sem þarf til að tölvan virki.
Það framkvæmir grundvallar stærðfræðilega, rökfræðilega og inntaks-/úttaksferli eftir skipunum frá stýrikerfinu.
Orðin „örgjörvi,“ „miðlæg vinnslueining (CPU)“ og „örgjörvi“ eru oft notuð til skiptis hver við annan. Hins vegar er örgjörvinn bara önnur tegund af örgjörva. Það er ekki eini örgjörvinn í tölvunni. Það er þó mikilvægt.
Örgjörvinn sinnir meirihluta tölvu- og vinnsluaðgerða. Það virkar sem "heili" tölvunnar.
Í þessari grein munum við tala um tvo mismunandi örgjörva; TPU og GPU.
Hvað aðgreinir GPU frá TPU og hvers vegna ættir þú að vita af þeim? /p>
GPUs
GPU, eða grafískar vinnslueiningar, eru háþróaðar hringrásir. Þeir eru sérstaklega smíðaðir til að vinna myndir og grafík. GPU eru samsetning margra pínulitla kjarna. Þessir kjarnar vinna saman til að meðhöndla gríðarlegt magn gagna samtímis.
Þeir eru einstaklega duglegir við að framleiða myndir, myndbönd og þrívíddargrafík.
Þetta er eins og listamaðurinn sem vinnur á bak við tjöldin til að búa til myndirnar sem þú sérð á skjánum þínum. GPU breytir hráum gögnum í aðlaðandi myndir og kvikmyndir sem þú sérð.
TPU
Tensor Processing Units, eða TPU, eru sérhæfðar hringrásir. Þau eru eingöngu byggð fyrir vél nám. TPU eru frábær fyrir þarfir stórra vélanámsforrita. Þess vegna getum við notað þau í djúpnámi og tauganetþjálfun.
Í þessu tilfelli eru þeir ólíkir GPU, sem eru smíðaðir fyrir almennari tölvuvinnslu.
Þetta er eins og stærðfræðisnillingurinn sem leysir flókin vandamál og lætur gervigreind virka. Íhugaðu þetta: þegar þú notar sýndaraðstoðarmann eins og Siri eða Alexa, vinnur TPU sleitulaust á bak við tjöldin. Það túlkar raddleiðbeiningar þínar og bregst við í samræmi við það.
Það sér um að klára háþróaða útreikninga sem þarf til að túlka raddinntakið. Og það skilur það sem þú ert að biðja um og svarar nákvæmlega.
GPU vs TPU
Skilningur á grundvallaratriðum
GPUs (Graphics Processing Units) og TPUs (Tensor Processing Units) eru tveir mikilvægir vélbúnaðaríhlutir sem finnast í tölvukerfum.
Samanburður á frammistöðumælingum
Hvað eigum við að bera saman?
Vinnsluorka, minnisbandbreidd og orkunýting eru mikilvæg frammistöðuviðmið. Þeir hafa áhrif á GPU og TPU getu. Við getum notað þessi viðmið þegar við berum saman GPU og TPU.
TPU eru sérstaklega gerðar fyrir vélanám. Þeir hafa ýmsa kosti fram yfir GPU, þar á meðal hraðari vinnsluhraða, betri minnisbandbreidd og minni orkunotkun. Þó að GPU séu vel þekkt fyrir að veita háa frammistöðu.
Energy Efficiency
Á sviði tölvumála er orkunýtni lykilatriði. Það ætti að taka tillit til þess þegar borið er saman GPU og TPU. Orkunotkun vélbúnaðarhluta getur haft veruleg áhrif á verð og afköst kerfisins þíns.
Þegar kemur að orkunýtni hafa TPU-tæki verulegan ávinning umfram GPU. Til lengri tíma litið eru þau hagkvæmari og umhverfisvænni þar sem þau nota minna afl.
Hugbúnaður Stuðningur
Val þitt ætti einnig að ráðast af hugbúnaðarstuðningi og forritunarlíkönum. Það er mikilvægt að velja vélbúnað sem er samhæfur við íhlutina þína. Og það ætti að veita hugbúnaðarstuðninginn sem þú þarfnast.
GPU eru betri kosturinn hér. Þeir bjóða upp á margs konar forritunarlíkön og hugbúnaðarstuðning. TPU eru aftur á móti búin til sérstaklega fyrir vinnuálag í vélanámi. Þannig að þeir veita ekki sömu samvirkni og stuðning og GPU.
Kostnaður og framboð
Hvað kostnað varðar eru GPU-tæki aðgengilegri og ódýrari en TPU-tæki. GPU eru framleidd af mörgum fyrirtækjum, þar á meðal Nvidia, AMD og Intel. Við notum GPU í margvíslegum forritum, allt frá leikjum til vísindalegrar tölvunar.
Fyrir vikið hafa þeir stóran og samkeppnishæfan markað. Þetta stuðlar vissulega að ódýru verði.
TPU eru aftur á móti aðeins framleidd af Google og eru aðeins fáanlegar í gegnum Google Cloud. TPU eru dýrari en GPU vegna takmarkaðs framboðs. Einnig hefur það mikla eftirspurn frá fræðimönnum og sérfræðingum í vélanámi.
Hins vegar gætir þú þurft sérstaka frammistöðu sem TPUs veita fyrir þjálfun ML módel. Þá gæti mikill kostnaður og takmarkað framboð verið þess virði.
Hvaða vélbúnaðaríhluti hentar þínum þörfum best?
Svarið við þessari spurningu byggir á mörgum breytum. Þú ættir að athuga fjárhagsáætlun þína, frammistöðuþarfir þínar og hvers konar starfsemi þú vilt framkvæma.
GPU eru hagkvæmari kostur ef verðið er lykilatriðið þitt. TPU' er að minnsta kosti 5 sinnum dýrari.
Sérstakar kröfur þínar og kröfur munu að lokum ákvarða hvaða vélbúnaðaríhluti er tilvalinn fyrir þig. Það er mikilvægt að meta kosti og galla allra aðgengilegra valkosta áður en val er valið.
Getum við líka notað GPU fyrir vélanám?
Hægt er að framkvæma vélanám á GPU. Vegna getu þeirra til að framkvæma flókna stærðfræðilega útreikninga sem krafist er fyrir þjálfun vélanámslíkön, GPU eru í raun ákjósanlegur valkostur fyrir marga vélanámsiðkendur.
Vinsælir djúpnámsrammar eins og TensorFlow og PyTorch eru samhæfðar við fjölbreytt úrval hugbúnaðartækja á GPU. TPU má ekki virka með öðrum hugbúnaðarforritum og bókasöfnum. Þau voru sérstaklega búin til til að vinna með TensorFlow ramma Google.
Að lokum, fyrir neytendur sem eru að leita að aðgengilegri og hagkvæmari vélnámslausn, gætu GPUs verið ákjósanlegri. Fyrir viðskiptavini sem krefjast sérhæfðrar frammistöðu til að byggja og framkvæma vélanámslíkön eru TPU-tæki samt besti kosturinn.
Hvað ber framtíðin í skauti sér?
Örgjörvar munu halda áfram að þróast á næstunni.
Við gerum ráð fyrir að þeir hafi meiri afköst, orkusparnað og hraðari klukkuhraða.
Framfarir gervigreindar og vélanáms munu ýta undir gerð sérsniðinna örgjörva fyrir ákveðin forrit.
Það er einnig spáð að þróunin í átt að fjölkjarna örgjörvum og meiri skyndiminni getu.
Skildu eftir skilaboð