GPU და TPU არის ორი მნიშვნელოვანი აქტორი კომპიუტერული ინდუსტრიაში. მათ მთლიანად შეცვალეს, თუ როგორ ვამუშავებთ და ვაანალიზებთ მონაცემებს.
გრაფიკისა და სურათების წარმოების კომპლექსურ სამუშაოს ახორციელებენ GPU-ები, ან გრაფიკული დამუშავების ერთეულები.
TPUs, ან Tensor Processing Units, მეორეს მხრივ, არის მორგებული პროცესორები, რომლებიც შექმნილია ექსკლუზიურად მანქანური სწავლების დატვირთვის დაჩქარებისთვის.
ამოცანის შესასრულებლად სწორი ინსტრუმენტის ქონა აუცილებელია კომპიუტერების სამყაროში. კონკრეტული ოპერაციის შესრულებაზე, სიჩქარესა და ეფექტურობაზე შეიძლება მკვეთრად იმოქმედოს გადამამუშავებელი განყოფილების შესაბამისი ტიპის შერჩევით.
ამის გამო, GPU-სა და TPU-ების შედარება გადამწყვეტია მათთვის, ვინც ცდილობს მაქსიმალურად გაზარდოს მათი გამოთვლითი ძალა.
თუმცა, დავიწყოთ საფუძვლებით.
რა არის პროცესორი?
პროცესორი კომპიუტერის განუყოფელი ნაწილია. ის აკეთებს კომპიუტერის მუშაობისთვის საჭირო გამოთვლებს.
ის ახორციელებს ფუნდამენტურ მათემატიკურ, ლოგიკურ და შეყვანის/გამოსვლის პროცესებს ოპერაციული სისტემის ბრძანებების შემდეგ.
ფრაზები "პროცესორი", "ცენტრალური დამუშავების ერთეული (CPU)" და "მიკროპროცესორი" ხშირად გამოიყენება ურთიერთშემცვლელად. თუმცა, CPU უბრალოდ სხვა ტიპის პროცესორია. ეს არ არის ერთადერთი პროცესორი კომპიუტერში. თუმცა ეს არის მნიშვნელოვანი.
CPU ასრულებს გამოთვლითი და დამუშავების ოპერაციების უმეტესობას. ის მუშაობს როგორც კომპიუტერის „ტვინი“.
ამ სტატიაში ვისაუბრებთ ორ განსხვავებულ პროცესორზე; TPU და GPU.
რა განასხვავებს GPU-ებს TPU-სგან და რატომ უნდა იცოდეთ მათ შესახებ? /p>
GPUs
GPU, ან გრაფიკული დამუშავების ერთეულები, არის დახვეწილი სქემები. ისინი სპეციალურად შექმნილია სურათებისა და გრაფიკის დასამუშავებლად. GPU არის მრავალი პატარა ბირთვის შემადგენლობა. ეს ბირთვები თანამშრომლობენ მონაცემთა დიდი რაოდენობით ერთდროულად დასამუშავებლად.
ისინი ძალიან ეფექტურია სურათების, ვიდეოების და 3D გრაფიკის წარმოებისთვის.
ეს ჰგავს მხატვარს, რომელიც მუშაობს კულისებში, რათა შექმნას სურათები, რომლებსაც ხედავთ თქვენს ეკრანზე. GPU გარდაქმნის ნედლეულ მონაცემებს მიმზიდველ სურათებად და ფილმებად, რომლებსაც ხედავთ.
TPU-ები
Tensor Processing Units, ან TPU, არის სპეციალიზებული სქემები. ისინი აშენებულია ექსკლუზიურად მანქანა სწავლის. TPU-ები შესანიშნავია მანქანური სწავლების ფართომასშტაბიანი აპლიკაციების საჭიროებისთვის. აქედან გამომდინარე, ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ ისინი ღრმა სწავლაში და ნერვული ქსელების ტრენინგში.
ამ შემთხვევაში, ისინი განსხვავდებიან GPU–სგან, რომლებიც შექმნილია უფრო ზოგადი დანიშნულების გამოთვლებისთვის.
ეს ჰგავს მათემატიკის გენიოსს, რომელიც წყვეტს რთულ ამოცანებს და ამუშავებს AI-ს. გაითვალისწინეთ ეს: როდესაც იყენებთ ვირტუალურ ასისტენტს, როგორიცაა Siri ან Alexa, TPU დაუღალავად მუშაობს კულისებში. ის განმარტავს თქვენს ხმოვან მითითებებს და შესაბამისად პასუხობს.
ის პასუხისმგებელია ხმოვანი შეყვანის ინტერპრეტაციისთვის საჭირო დახვეწილი გამოთვლების შესრულებაზე. და ის ხვდება რას ითხოვთ და ზუსტად პასუხობს.
GPU vs TPU
საფუძვლების გაგება
GPU (გრაფიკული დამუშავების ერთეულები) და TPU (ტენსორის დამუშავების ერთეულები) არის ორი კრიტიკული ტექნიკის კომპონენტი, რომელიც გვხვდება კომპიუტერულ სისტემებში.
შესრულების მეტრიკის შედარება
რა უნდა შევადაროთ?
დამუშავების სიმძლავრე, მეხსიერების გამტარუნარიანობა და ენერგოეფექტურობა არის კრიტიკული შესრულების კრიტერიუმები. ისინი გავლენას ახდენენ GPU და TPU შესაძლებლობებზე. ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ ეს კრიტერიუმები GPU და TPU შედარებისას.
TPU-ები განსაკუთრებით შექმნილია მანქანათმცოდნეობის აქტივობებისთვის. მათ აქვთ სხვადასხვა უპირატესობები GPU-ებთან შედარებით, მათ შორის უფრო სწრაფი დამუშავების სიჩქარე, უკეთესი მეხსიერების გამტარუნარიანობა და შემცირებული ენერგიის მოხმარება. მიუხედავად იმისა, რომ GPU-ები კარგად არის ცნობილი მაღალი დონის შესრულებისთვის.
ენერგოეფექტურობის
გამოთვლის სფეროში ენერგოეფექტურობა გადამწყვეტი საკითხია. ეს გასათვალისწინებელია GPU-ების TPU-ებთან შედარებისას. ტექნიკის კომპონენტის ენერგიის მოხმარებამ შეიძლება მნიშვნელოვნად იმოქმედოს თქვენი სისტემის ფასზე და მუშაობაზე.
რაც შეეხება ენერგოეფექტურობას, TPU-ებს მნიშვნელოვანი უპირატესობა აქვთ GPU-ებთან შედარებით. გრძელვადიან პერსპექტივაში ისინი უფრო ეკონომიური და ეკოლოგიურად კარგია, რადგან ნაკლებ ენერგიას მოიხმარენ.
პროგრამული უზრუნველყოფის მხარდაჭერა
თქვენი არჩევანი ასევე უნდა იყოს დამოკიდებული პროგრამული უზრუნველყოფის მხარდაჭერასა და პროგრამირების მოდელებზე. მნიშვნელოვანია აირჩიოთ აპარატურა, რომელიც თავსებადია თქვენს კომპონენტებთან. და მან უნდა უზრუნველყოს თქვენთვის საჭირო პროგრამული უზრუნველყოფის მხარდაჭერა.
აქ GPU უკეთესი არჩევანია. ისინი უზრუნველყოფენ პროგრამირების სხვადასხვა მოდელს და პროგრამულ მხარდაჭერას. TPU-ები, თავის მხრივ, შექმნილია სპეციალურად მანქანური სწავლების დატვირთვისთვის. ასე რომ, ისინი არ უზრუნველყოფენ იგივე ხარისხის თავსებადობას და მხარდაჭერას, როგორც GPU.
ღირებულება და ხელმისაწვდომობა
ღირებულების თვალსაზრისით, GPU უფრო ხშირად ხელმისაწვდომი და ნაკლებად ძვირია, ვიდრე TPU. GPU-ს მრავალი კომპანია აწარმოებს, მათ შორის Nvidia, AMD და Intel. ჩვენ ვიყენებთ GPU-ებს სხვადასხვა აპლიკაციებში, თამაშებიდან დაწყებული სამეცნიერო გამოთვლებით დამთავრებული.
შედეგად, მათ აქვთ დიდი და კონკურენტუნარიანი ბაზარი. ეს, რა თქმა უნდა, ხელს უწყობს დაბალ ფასებს.
TPU-ები, თავის მხრივ, მხოლოდ Google-ის მიერ არის წარმოებული და ხელმისაწვდომია მხოლოდ Google Cloud-ის საშუალებით. TPU უფრო ძვირია ვიდრე GPU მათი შეზღუდული მიწოდების გამო. ასევე, მას დიდი მოთხოვნა აქვს მანქანათმცოდნეობის აკადემიკოსებისა და პრაქტიკოსებისგან.
თუმცა, შეიძლება დაგჭირდეთ სპეციფიკური შესრულება, რომელსაც TPU უზრუნველყოფს სასწავლო ML მოდელებისთვის. მაშინ, მაღალი ღირებულება და შეზღუდული ხელმისაწვდომობა შეიძლება ღირდეს.
ტექნიკის რომელი კომპონენტი საუკეთესოდ შეესაბამება თქვენს საჭიროებებს?
ამ კითხვაზე პასუხი ბევრ ცვლადს ეყრდნობა. თქვენ უნდა შეამოწმოთ თქვენი ბიუჯეტი, თქვენი შესრულების საჭიროებები და საქმიანობის სახეები, რომელთა განხორციელებაც გსურთ.
GPU უფრო ეკონომიური არჩევანია, თუ ფასი თქვენი მთავარი ფაქტორია. TPU' სულ მცირე 5-ჯერ უფრო ძვირია.
თქვენი კონკრეტული მოთხოვნები და მოთხოვნები საბოლოოდ განსაზღვრავს, რომელი ტექნიკის კომპონენტია იდეალური თქვენთვის. გადამწყვეტია ყველა ხელმისაწვდომი არჩევანის უპირატესობებისა და უარყოფითი მხარეების შეფასება არჩევანის არჩევამდე.
შეგვიძლია გამოვიყენოთ GPU მანქანური სწავლისთვის?
მანქანური სწავლება შეიძლება განხორციელდეს GPU-ზე. იმის გამო, რომ მათ შეუძლიათ განახორციელონ რთული მათემატიკური გამოთვლები, რომლებიც საჭიროა მანქანური სწავლის მოდელების სწავლება, GPU ფაქტობრივად სასურველი ვარიანტია მანქანური სწავლების მრავალი პრაქტიკოსისთვის.
ღრმა სწავლის პოპულარული ჩარჩოები, როგორიცაა TensorFlow და PyTorch თავსებადია პროგრამული უზრუნველყოფის ინსტრუმენტების ფართო სპექტრთან GPU-ებზე. TPU შეიძლება არ იმუშაოს სხვა პროგრამულ პროგრამებთან და ბიბლიოთეკებთან. ისინი სპეციალურად შეიქმნა Google-ის TensorFlow ჩარჩოსთან მუშაობისთვის.
დასასრულს, მომხმარებლებისთვის, რომლებიც ეძებენ უფრო ხელმისაწვდომი, უფრო ეკონომიური მანქანური სწავლების გადაწყვეტას, GPU შეიძლება იყოს სასურველი. მომხმარებლებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ სპეციალიზებული შესრულება მანქანური სწავლების მოდელების შესაქმნელად და შესრულებისთვის, TPU-ები მაინც საუკეთესო არჩევანია.
რას გულისხმობს მომავალი?
პროცესორები გააგრძელებენ განვითარებას უახლოეს მომავალში.
ჩვენ ველით, რომ მათ ექნებათ უფრო მაღალი შესრულება, ენერგოეკონომია და უფრო სწრაფი საათის სიხშირე.
ხელოვნური ინტელექტი და მანქანათმცოდნეობის მიღწევები ხელს შეუწყობს გარკვეული აპლიკაციებისთვის მორგებული პროცესორების შექმნას.
ასევე პროგნოზირებულია ტენდენცია მრავალბირთვიანი პროცესორებისა და უფრო დიდი ქეშის ტევადობისკენ.
დატოვე პასუხი