GPU және TPU есептеуіш индустрияның екі маңызды субъектісі болып табылады. Олар деректерді өңдеу және талдау әдісін толығымен өзгертті.
Графика мен суреттерді шығарудың күрделі жұмысын графикалық процессорлар немесе графикалық өңдеу блоктары орындайды.
TPU немесе тензорды өңдеу қондырғылары, керісінше, машиналық оқу жүктемелерін жылдамдатуға арналған арнайы жасалған процессорлар.
Компьютерлер әлемінде тапсырма үшін дұрыс құралдың болуы өте маңызды. Өңдеу бірлігінің дұрыс түрін таңдау арқылы белгілі бір операцияның өнімділігі, жылдамдығы және тиімділігі айтарлықтай әсер етуі мүмкін.
Осыған байланысты GPU және TPU салыстыру олардың есептеу қуатын барынша арттыруға тырысатын кез келген адам үшін өте маңызды.
Дегенмен, негіздерден бастайық.
Процессор дегеніміз не?
Процессор компьютердің маңызды бөлігі болып табылады. Ол компьютердің жұмыс істеуі үшін қажетті есептеулерді орындайды.
Ол операциялық жүйенің командаларынан кейін іргелі математикалық, логикалық және енгізу/шығару процестерін жүзеге асырады.
«Процессор», «орталық өңдеу блогы (CPU)» және «микропроцессор» тіркестері жиі бір-бірінің орнына қолданылады. Дегенмен, процессор - бұл процессордың басқа түрі. Бұл компьютердегі жалғыз процессор емес. Бұл маңызды болса да.
Орталық процессор есептеу және өңдеу операцияларының көпшілігін орындайды. Ол компьютердің «миы» ретінде жұмыс істейді.
Бұл мақалада біз екі түрлі процессор туралы айтатын боламыз; TPU және GPU.
GPU-ларды TPU-дан несімен ерекшелендіреді және олар туралы неліктен білу керек? /p>
GPUs
GPU немесе графикалық өңдеу блоктары күрделі схемалар болып табылады. Олар әсіресе суреттер мен графиканы өңдеу үшін жасалған. GPU - бұл көптеген кішкентай ядролардың құрамы. Бұл ядролар үлкен көлемдегі деректерді бір уақытта өңдеу үшін бірлесіп жұмыс істейді.
Олар суреттерді, бейнелерді және 3D графикасын шығаруда өте тиімді.
Бұл суретшінің экранда көріп тұрған бейнелерді жасау үшін сахна артында жұмыс істеуі сияқты. GPU өңделмеген деректерді сіз көретін тартымды кескіндер мен фильмдерге түрлендіреді.
TPU
Тензорлық өңдеу қондырғылары немесе TPU - арнайы схемалар. Олар тек үшін салынған машина оқыту. TPU үлкен масштабты машинаны оқыту қосымшаларының қажеттіліктері үшін тамаша. Демек, біз оларды терең оқытуда және нейрондық желіні оқытуда пайдалана аламыз.
Бұл жағдайда олар жалпы мақсаттағы есептеулерге арналған графикалық процессорларға ұқсамайды.
Бұл күрделі есептерді шешіп, AI жұмыс істейтін математика данышпанына ұқсайды. Мынаны қарастырыңыз: Siri немесе Alexa сияқты виртуалды көмекшіні пайдаланған кезде, TPU сахна артында тынымсыз жұмыс істейді. Ол сіздің дауыстық нұсқауларыңызды түсіндіреді және сәйкесінше жауап береді.
Ол дауыстық енгізуді түсіндіру үшін қажетті күрделі есептеулерді аяқтауға жауапты. Және ол сіз сұраған нәрсені түсінеді және дәл жауап береді.
GPU және TPU
Негіздерді түсіну
GPU (графикалық өңдеу блоктары) және TPU (тензорлық өңдеу бірліктері) компьютерлік жүйелерде табылған екі маңызды аппараттық құрамдас болып табылады.
Өнімділік көрсеткіштерін салыстыру
Біз нені салыстыруымыз керек?
Өңдеу қуаты, жад өткізу қабілеттілігі және энергия тиімділігі маңызды өнімділік критерийлері болып табылады. Олар GPU және TPU мүмкіндіктеріне әсер етеді. Бұл критерийлерді GPU мен TPU салыстыру кезінде пайдалана аламыз.
TPU әсіресе машиналық оқу әрекеттері үшін жасалған. Олардың графикалық процессорларға қарағанда әртүрлі артықшылықтары бар, соның ішінде жылдамырақ өңдеу жылдамдығы, жақсы жад өткізу қабілеттілігі және қуат тұтынудың төмендеуі. Дегенмен, графикалық процессорлар өнімділіктің жоғары деңгейін қамтамасыз етумен танымал.
Энергия тиімділігі
Есептеу саласында энергия тиімділігі маңызды мәселе болып табылады. Оны GPU және TPU салыстыру кезінде ескеру қажет. Аппараттық құрал құрамдас бөлігінің қуат тұтынуы жүйеңіздің бағасы мен өнімділігіне айтарлықтай әсер етуі мүмкін.
Энергия тиімділігіне келетін болсақ, TPU графикалық процессорларға қарағанда айтарлықтай артықшылықтарға ие. Ұзақ мерзімді перспективада олар үнемді және экологиялық жағынан тиімді, өйткені олар қуатты аз пайдаланады.
Бағдарламалық қамтамасыз етуді қолдау
Таңдауыңыз бағдарламалық құралды қолдау мен бағдарламалау үлгілеріне де байланысты болуы керек. Компоненттеріңізбен үйлесімді жабдықты таңдау өте маңызды. Және ол сізге қажет бағдарламалық қамтамасыз етуді қамтамасыз етуі керек.
Мұнда GPU жақсы таңдау болып табылады. Олар әртүрлі бағдарламалау модельдерін және бағдарламалық қамтамасыз етуді қамтамасыз етеді. TPU, керісінше, машиналық оқу жүктемелері үшін арнайы жасалған. Осылайша, олар графикалық процессорлар сияқты өзара әрекеттесу және қолдау деңгейін қамтамасыз етпейді.
Құны және қол жетімділігі
Құны бойынша GPU жиі қолжетімді және TPU-ға қарағанда арзанырақ. GPU-ларды көптеген компаниялар, соның ішінде Nvidia, AMD және Intel шығарады. Біз графикалық процессорларды ойыннан бастап ғылыми есептеулерге дейінгі әртүрлі қолданбаларда қолданамыз.
Нәтижесінде олар үлкен және бәсекеге қабілетті нарыққа ие. Бұл, әрине, арзан бағаға ықпал етеді.
Екінші жағынан, TPU тек Google компаниясында жасалады және тек Google Cloud арқылы қол жетімді. TPU-лар шектеулі жеткізілімге байланысты GPU-ға қарағанда қымбатырақ. Сондай-ақ, ол машиналық оқыту академиктері мен практиктерінен үлкен сұранысқа ие.
Дегенмен, ML үлгілерін оқыту үшін TPU қамтамасыз ететін арнайы өнімділік қажет болуы мүмкін. Содан кейін жоғары баға мен шектеулі қолжетімділік оған тұрарлық болуы мүмкін.
Қандай аппараттық құрамдас сіздің қажеттіліктеріңізге сәйкес келеді?
Бұл сұрақтың жауабы көптеген айнымалыларға байланысты. Сіз өзіңіздің бюджетіңізді, өнімділік қажеттіліктеріңізді және орындағыңыз келетін қызмет түрлерін тексеруіңіз керек.
Егер баға сіздің негізгі факторыңыз болса, графикалық процессорлар үнемді таңдау болып табылады. TPU' кем дегенде 5 есе қымбат.
Сіздің нақты талаптарыңыз бен талаптарыңыз сайып келгенде, сіз үшін қандай аппараттық құрамдас мінсіз екенін анықтайды. Таңдауды таңдамас бұрын барлық қолжетімді таңдаулардың артықшылықтары мен кемшіліктерін бағалау өте маңызды.
Біз GPU-ны машиналық оқыту үшін де пайдалана аламыз ба?
Машиналық оқыту графикалық процессорларда орындалуы мүмкін. Күрделі математикалық есептеулерді орындау қабілетіне байланысты машиналық оқыту үлгілерін оқыту, GPU шын мәнінде көптеген машиналық оқыту тәжірибешілері үшін таңдаулы нұсқа болып табылады.
Танымал терең оқыту шеңберлері сияқты TensorFlow және PyTorch графикалық процессорлардағы бағдарламалық құралдардың кең ауқымымен үйлесімді. TPU басқа бағдарламалық құралдармен және кітапханалармен жұмыс істемеуі мүмкін. Олар әсіресе Google TensorFlow құрылымымен жұмыс істеу үшін жасалған.
Қорытындылай келе, қол жетімді, үнемді машиналық оқыту шешімін іздейтін тұтынушылар үшін GPU жақсырақ болуы мүмкін. Машиналық оқыту үлгілерін құру және орындау үшін мамандандырылған өнімділікті қажет ететін тұтынушылар үшін TPU әлі де ең жақсы таңдау болып табылады.
Болашақ не күтіп тұр?
Жақын болашақта процессорлар дамуын жалғастырады.
Біз олардан жоғары өнімділік, энергия үнемдеу және жылдамырақ сағат жиілігі болады деп күтеміз.
Жасанды интеллект пен машинаны оқытудың жетістіктері белгілі бір қолданбалар үшін теңшелген процессорларды жасауға итермелейді.
Сондай-ақ, көп ядролы процессорлар мен кэш сыйымдылықтарын арттыру үрдісі болжануда.
пікір қалдыру