GPUs ו-TPUs הם שני שחקנים משמעותיים בתעשיית המחשוב. הם שינו לחלוטין את האופן שבו אנו מטפלים ומנתחים נתונים.
העבודה המורכבת של ייצור גרפיקה ותמונות מטופלת על ידי GPUs, או יחידות עיבוד גרפיות.
TPUs, או Tensor Processing Units, לעומת זאת, הם מעבדים מותאמים אישית שנוצרו אך ורק להאצת עומסי עבודה של למידת מכונה.
להחזיק את הכלי המתאים למשימה חיוני בעולם המחשבים. הביצועים, המהירות והיעילות של פעולה ספציפית יכולים להיות מושפעים באופן דרמטי על ידי בחירת סוג יחידת העיבוד המתאים.
בגלל זה, השוואת GPUs ו-TPUs היא חיונית עבור כל מי שמנסה למקסם את כוח החישוב שלו.
עם זאת, בואו נתחיל עם הבסיס.
מה זה מעבד?
מעבד הוא חלק חיוני של מחשב. הוא מבצע את החישובים הנדרשים כדי שהמחשב יעבוד.
הוא מבצע תהליכים מתמטיים, לוגיים ותהליכי קלט/פלט בסיסיים בעקבות פקודות ממערכת ההפעלה.
הביטויים "מעבד", "יחידת עיבוד מרכזית (CPU)" ו"מיקרו-מעבד" משמשים לעתים קרובות זה לזה. עם זאת, המעבד הוא רק סוג אחר של מעבד. זה לא המעבד היחיד במחשב. בכל זאת מדובר באחד חשוב.
המעבד מבצע את רוב פעולות המחשוב והעיבוד. זה עובד כ"מוח" של המחשב.
במאמר זה נדבר על שני מעבדים שונים; TPU ו-GPU.
מה מבדיל בין GPUs מ-TPU, ולמה כדאי לדעת עליהם? /p>
GPUs
GPUs, או Graphics Processing Units, הם מעגלים מתוחכמים. הם בנויים במיוחד לעיבוד תמונות וגרפיקה. GPUs הם הרכב של ליבות זעירות רבות. ליבות אלה משתפות פעולה כדי לטפל בכמויות אדירות של נתונים בו-זמנית.
הם יעילים ביותר בהפקת תמונות, סרטונים וגרפיקה תלת מימדית.
זה כמו האמן שעובד מאחורי הקלעים כדי ליצור את התמונות שאתה רואה על המסך שלך. ה-GPU ממיר נתונים גולמיים לתמונות וסרטים אטרקטיביים שאתה רואה.
מכשירי TPU
Tensor Processing Units, או TPUs, הם מעגלים מיוחדים. הם בנויים אך ורק עבור למידת מכונה. TPUs מצוינים עבור הצרכים של יישומי למידת מכונה בקנה מידה גדול. לפיכך, אנו יכולים להשתמש בהם בלמידה עמוקה ובאימון רשתות עצביות.
במקרה זה, הם לא כמו GPUs, אשר בנויים עבור מחשוב למטרות כלליות יותר.
זה כמו גאון המתמטיקה שפותר בעיות מסובכות וגורם לבינה מלאכותית לעבוד. שקול זאת: כאשר אתה משתמש בעוזרת וירטואלית כמו Siri או Alexa, ה-TPU עובד ללא לאות מאחורי הקלעים. הוא מפרש את ההוראות הקוליות שלך ומגיב בהתאם.
היא אחראית על השלמת החישובים המתוחכמים הנדרשים לפירוש הקלט הקולי. והוא מבין את מה שאתה מבקש, ומגיב במדויק.
GPU לעומת TPUs
הבנת היסודות
GPUs (יחידות עיבוד גרפיות) ו-TPUs (יחידות עיבוד טנזור) הם שני רכיבי חומרה קריטיים הנמצאים במערכות מחשב.
השוואה של מדדי ביצועים
מה עלינו להשוות?
כוח עיבוד, רוחב פס זיכרון ויעילות אנרגטית הם קריטריונים קריטיים לביצועים. הם משפיעים על יכולות GPU ו-TPU. אנו יכולים להשתמש בקריטריונים אלה בעת השוואת GPU ו-TPU.
TPUs מיוצרים במיוחד עבור פעילויות למידת מכונה. יש להם יתרונות שונים על פני GPUs, כולל מהירויות עיבוד מהירות יותר, רוחב פס זיכרון טוב יותר וצריכת חשמל מופחתת. בעוד שמעבדי GPU ידועים כמי שמספקים רמות גבוהות של ביצועים.
התייעלות אנרגטית
בתחום המחשוב, יעילות אנרגטית היא נושא מכריע. יש לקחת זאת בחשבון בעת השוואת GPUs עם TPUs. צריכת אנרגיה של רכיב חומרה יכולה להשפיע באופן משמעותי על המחיר והביצועים של המערכת שלך.
כשמדובר ביעילות אנרגטית, ל-TPUs יש יתרונות משמעותיים על פני GPUs. בטווח הארוך, הם חסכוניים יותר וטובים יותר מבחינה סביבתית מכיוון שהם צורכים פחות חשמל.
תמיכת תוכנה
הבחירה שלך צריכה להיות תלויה גם בתמיכה בתוכנה ובדגמי התכנות. זה קריטי לבחור חומרה התואמת לרכיבים שלך. בנוסף, זה אמור לספק את תמיכת התוכנה הדרושה לך.
GPUs הם הבחירה הטובה יותר כאן. הם מספקים מגוון דגמי תכנות ותמיכה בתוכנה. TPUs, לעומת זאת, נוצרו במיוחד עבור עומסי עבודה של למידת מכונה. לכן, הם לא מספקים את אותה מידה של יכולת פעולה הדדית ותמיכה כמו GPUs.
עלות וזמינות
מבחינת עלות, GPUs נגישים יותר ופחות יקרים מאשר TPUs. GPUs מיוצרים על ידי חברות רבות, כולל Nvidia, AMD ואינטל. אנו משתמשים ב-GPU במגוון יישומים, החל מגיימינג ועד מחשוב מדעי.
כתוצאה מכך, יש להם שוק גדול ותחרותי. זה בהחלט תורם למחירים זולים.
TPUs, לעומת זאת, מיוצרים רק על ידי גוגל וזמינים רק דרך Google Cloud. TPUs יקרים יותר מאשר GPUs בשל ההיצע המוגבל שלהם. כמו כן, יש לו דרישה חזקה מאקדמאים ומתרגלים של למידת מכונה.
עם זאת, ייתכן שתזדקק לביצועים הספציפיים שמספקים TPU לאימון דגמי ML. לאחר מכן, העלות הגבוהה והזמינות המוגבלת עשויים להיות שווים את זה.
איזה רכיב חומרה מתאים ביותר לצרכים שלך?
התשובה לשאלה זו מסתמכת על משתנים רבים. עליך לבדוק את התקציב שלך, את צרכי הביצועים שלך ואת סוגי הפעילויות שאתה רוצה לבצע.
GPUs הם בחירה חסכונית יותר אם המחיר הוא גורם המפתח שלך. TPU' יקר לפחות פי 5.
הדרישות והדרישות המיוחדות שלך יקבעו בסופו של דבר איזה רכיב חומרה אידיאלי עבורך. זה קריטי להעריך את היתרונות והחסרונות של כל האפשרויות הנגישות לפני שבוחרים בחירה.
האם נוכל להשתמש ב-GPU גם ללימוד מכונה?
למידת מכונה יכולה להתבצע על GPUs. בשל יכולתם לבצע את החישובים המתמטיים המורכבים הנדרשים עבור אימון מודלים של למידת מכונה, GPUs הם למעשה אפשרות מועדפת עבור מתרגלי למידת מכונה רבים.
מסגרות למידה עמוקה פופולריות כמו TensorFlow ו- PyTorch תואמים למגוון רחב של כלי תוכנה במעבדי GPU. TPUs עשויים שלא לפעול עם תוכנות וספריות אחרות. הם נוצרו במיוחד כדי לעבוד עם המסגרת TensorFlow של גוגל.
לסיכום, עבור צרכנים המחפשים פתרון למידת מכונה יותר נגיש וחסכוני יותר, ייתכן ש-GPUs יהיו עדיפים. עבור לקוחות שדורשים ביצועים מיוחדים לבנייה וביצוע של מודלים של למידת מכונה, TPUs הם עדיין הבחירה הטובה ביותר.
מה צופן העתיד?
מעבדים ימשיכו להתפתח בעתיד הקרוב.
אנו מצפים שיהיו להם ביצועים גבוהים יותר, חסכון באנרגיה וקצבי שעון מהירים יותר.
התקדמות בינה מלאכותית ולמידת מכונה ידחפו את היצירה של מעבדים מותאמים אישית עבור יישומים מסוימים.
כמו כן, צפויה מגמה למעבדים מרובי ליבות ויכולות מטמון גדולות יותר.
השאירו תגובה