GPUs និង TPUs គឺជាតួអង្គសំខាន់ពីរនៅក្នុងឧស្សាហកម្មកុំព្យូទ័រ។ ពួកគេបានផ្លាស់ប្តូរទាំងស្រុងពីរបៀបដែលយើងដោះស្រាយ និងវិភាគទិន្នន័យ។
ការងារស្មុគ្រស្មាញនៃការផលិតក្រាហ្វិក និងរូបភាពត្រូវបានគ្រប់គ្រងដោយ GPUs ឬអង្គភាពដំណើរការក្រាហ្វិក។
ម្យ៉ាងវិញទៀត TPUs ឬ Tensor Processing Units គឺជាប្រព័ន្ធដំណើរការដែលផលិតដោយខ្លួនឯងដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងសម្រាប់តែបង្កើនល្បឿននៃការងាររៀនម៉ាស៊ីនប៉ុណ្ណោះ។
ការមានឧបករណ៍ត្រឹមត្រូវសម្រាប់កិច្ចការគឺចាំបាច់នៅក្នុងពិភពកុំព្យូទ័រ។ ដំណើរការ ល្បឿន និងប្រសិទ្ធភាពនៃប្រតិបត្តិការជាក់លាក់មួយអាចរងផលប៉ះពាល់យ៉ាងខ្លាំងដោយការជ្រើសរើសប្រភេទត្រឹមត្រូវនៃអង្គភាពដំណើរការ។
ដោយសារតែនេះ ការប្រៀបធៀប GPUs និង TPUs គឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់អ្នកដែលព្យាយាមបង្កើនថាមពលកុំព្យូទ័ររបស់ពួកគេ។
ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយសូមចាប់ផ្តើមជាមួយមូលដ្ឋាន។
តើ Processor គឺជាអ្វី?
ខួរក្បាលគឺជាផ្នែកសំខាន់នៃកុំព្យូទ័រ។ វាធ្វើការគណនាដែលត្រូវការសម្រាប់កុំព្យូទ័រដើម្បីដំណើរការ។
វាអនុវត្តដំណើរការគណិតវិទ្យា តក្កវិជ្ជា និងបញ្ចូល/លទ្ធផលជាមូលដ្ឋាន បន្ទាប់ពីពាក្យបញ្ជាពីប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ។
ឃ្លា "processor" "central processing unit (CPU)" និង "microprocessor" ត្រូវបានគេប្រើញឹកញាប់ជំនួសគ្នាទៅវិញទៅមក។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ CPU គ្រាន់តែជាប្រភេទ processor មួយផ្សេងទៀតប៉ុណ្ណោះ។ វាមិនមែនជា processor តែមួយគត់នៅក្នុងកុំព្យូទ័រនោះទេ។ ទោះបីជាវាមានសារៈសំខាន់ក៏ដោយ។
ស៊ីភីយូធ្វើប្រតិបត្តិការកុំព្យូទ័រ និងដំណើរការភាគច្រើន។ វាដំណើរការជា "ខួរក្បាល" នៃកុំព្យូទ័រ។
នៅក្នុងអត្ថបទនេះយើងនឹងនិយាយអំពី processors ពីរផ្សេងគ្នា; TPU និង GPU ។
តើអ្វីជាភាពខុសគ្នារវាង GPUs ពី TPUs ហើយហេតុអ្វីបានជាអ្នកគួរដឹងអំពីពួកវា? /p>
GPUs
GPUs ឬ Graphics Processing Units គឺជាសៀគ្វីស្មុគ្រស្មាញ។ ពួកវាត្រូវបានបង្កើតឡើងជាពិសេសសម្រាប់ដំណើរការរូបភាព និងក្រាហ្វិក។ GPUs គឺជាសមាសធាតុនៃស្នូលតូចៗជាច្រើន។ ស្នូលទាំងនេះសហការគ្នាដើម្បីគ្រប់គ្រងបរិមាណដ៏ធំនៃទិន្នន័យក្នុងពេលដំណាលគ្នា។
ពួកវាមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ក្នុងការផលិតរូបភាព វីដេអូ និងក្រាហ្វិក 3D។
វាដូចជាសិល្បករដែលធ្វើការនៅពីក្រោយឆាកដើម្បីបង្កើតរូបភាពដែលអ្នកឃើញនៅលើអេក្រង់របស់អ្នក។ GPU បំប្លែងទិន្នន័យឆៅទៅជារូបភាព និងភាពយន្តដ៏ទាក់ទាញដែលអ្នកឃើញ។
TPUs
អង្គភាពដំណើរការ Tensor ឬ TPUs គឺជាសៀគ្វីឯកទេស។ ពួកវាត្រូវបានបង្កើតឡើងសម្រាប់តែ ការរៀនម៉ាស៊ីន. TPUs គឺល្អសម្រាប់តម្រូវការនៃកម្មវិធីរៀនម៉ាស៊ីនខ្នាតធំ។ ដូច្នេះហើយ យើងអាចប្រើប្រាស់វានៅក្នុងការរៀនស៊ីជម្រៅ និងការបណ្តុះបណ្តាលបណ្តាញសរសៃប្រសាទ។
ក្នុងករណីនេះ ពួកវាមិនដូច GPUs ដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងសម្រាប់ការគណនាគោលបំណងទូទៅបន្ថែមទៀត។
វាដូចជាអ្នកពូកែគណិតវិទ្យាដែលដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ និងធ្វើឱ្យ AI ដំណើរការ។ ពិចារណាចំណុចនេះ៖ នៅពេលអ្នកប្រើជំនួយការនិម្មិតដូចជា Siri ឬ Alexa TPU ដំណើរការដោយមិនចេះនឿយហត់នៅពីក្រោយឆាក។ វាបកស្រាយការណែនាំជាសំឡេងរបស់អ្នក ហើយឆ្លើយតបទៅតាមនោះ។
វាទទួលខុសត្រូវក្នុងការបំពេញការគណនាស្មុគ្រស្មាញដែលត្រូវការដើម្បីបកស្រាយការបញ្ចូលសំឡេង។ ហើយវាយល់ពីអ្វីដែលអ្នកកំពុងស្នើសុំ ហើយឆ្លើយតបយ៉ាងត្រឹមត្រូវ។
GPU ទល់នឹង TPU
ការយល់ដឹងអំពីមូលដ្ឋានគ្រឹះ
GPUs (Graphics Processing Units) និង TPUs (Tensor Processing Units) គឺជាសមាសធាតុផ្នែករឹងសំខាន់ពីរដែលមាននៅក្នុងប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រ។
ការប្រៀបធៀបរង្វាស់នៃការអនុវត្ត
តើយើងគួរប្រៀបធៀបអ្វី?
ថាមពលដំណើរការ កម្រិតបញ្ជូនអង្គចងចាំ និងប្រសិទ្ធភាពថាមពល គឺជាលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យសំខាន់នៃដំណើរការ។ ពួកវាមានឥទ្ធិពលលើសមត្ថភាព GPU និង TPU ។ យើងអាចប្រើលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យទាំងនេះនៅពេលប្រៀបធៀប GPU និង TPU ។
TPUs ត្រូវបានបង្កើតឡើងជាពិសេសសម្រាប់សកម្មភាពរៀនម៉ាស៊ីន។ ពួកគេមានអត្ថប្រយោជន៍ផ្សេងៗលើ GPU រួមទាំងល្បឿនដំណើរការលឿនជាងមុន កម្រិតបញ្ជូនអង្គចងចាំប្រសើរជាងមុន និងកាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់ថាមពល។ ខណៈពេលដែល GPUs ត្រូវបានគេស្គាល់យ៉ាងច្បាស់សម្រាប់ការផ្តល់នូវកម្រិតខ្ពស់នៃដំណើរការ។
ប្រសិទ្ធភាពថាមពល
នៅក្នុងវិស័យកុំព្យូទ័រ ប្រសិទ្ធភាពថាមពលគឺជាបញ្ហាសំខាន់។ វាគួរតែត្រូវបានគេយកទៅពិចារណានៅពេលប្រៀបធៀប GPUs ជាមួយ TPUs ។ ការប្រើប្រាស់ថាមពលនៃសមាសធាតុផ្នែករឹងអាចប៉ះពាល់ដល់តម្លៃ និងដំណើរការនៃប្រព័ន្ធរបស់អ្នក។
នៅពេលនិយាយអំពីប្រសិទ្ធភាពថាមពល TPUs មានអត្ថប្រយោជន៍យ៉ាងសំខាន់លើ GPUs ។ ក្នុងរយៈពេលវែង ពួកគេកាន់តែសន្សំសំចៃ និងបរិស្ថានល្អ ដោយសារពួកគេប្រើថាមពលតិច។
ការគាំទ្រផ្នែកទន់
ជម្រើសរបស់អ្នកក៏គួរតែអាស្រ័យលើការគាំទ្រកម្មវិធី និងគំរូនៃការសរសេរកម្មវិធីផងដែរ។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការជ្រើសរើសផ្នែករឹងដែលត្រូវគ្នានឹងសមាសធាតុរបស់អ្នក។ ហើយវាគួរតែផ្តល់នូវការគាំទ្រផ្នែកទន់ដែលអ្នកត្រូវការ។
GPUs គឺជាជម្រើសដ៏ល្អនៅទីនេះ។ ពួកគេផ្តល់នូវគំរូកម្មវិធីផ្សេងៗ និងការគាំទ្រផ្នែកទន់។ ម្យ៉ាងវិញទៀត TPUs ត្រូវបានបង្កើតឡើងជាពិសេសសម្រាប់បន្ទុកការងាររបស់ម៉ាស៊ីន។ ដូច្នេះ ពួកគេមិនផ្តល់កម្រិតនៃអន្តរប្រតិបត្តិការ និងការគាំទ្រដូច GPUs ទេ។
ការចំណាយនិងភាពអាចរកបាន
បើនិយាយពីតម្លៃវិញ GPUs គឺអាចចូលប្រើបានជាទូទៅ និងមានតម្លៃថោកជាង TPUs។ GPU ត្រូវបានផលិតដោយក្រុមហ៊ុនជាច្រើន រួមទាំង Nvidia, AMD និង Intel ។ យើងប្រើ GPUs ក្នុងកម្មវិធីជាច្រើន ចាប់ពីហ្គេម រហូតដល់កុំព្យូទ័របែបវិទ្យាសាស្ត្រ។
ជាលទ្ធផល ពួកគេមានទីផ្សារធំ និងប្រកួតប្រជែង។ នេះពិតជារួមចំណែកដល់តម្លៃថោក។
ម្យ៉ាងវិញទៀត TPUs ត្រូវបានផលិតឡើងដោយ Google តែប៉ុណ្ណោះ ហើយមានតែតាមរយៈ Google Cloud ប៉ុណ្ណោះ។ TPUs មានតម្លៃថ្លៃជាង GPUs ដោយសារការផ្គត់ផ្គង់មានកំណត់។ ដូចគ្នានេះផងដែរ វាមានតម្រូវការខ្លាំងពីអ្នកសិក្សា និងអ្នកអនុវត្តម៉ាស៊ីន។
ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ អ្នកប្រហែលជាត្រូវការការអនុវត្តជាក់លាក់ដែល TPUs ផ្តល់សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលគំរូ ML ។ បន្ទាប់មក ការចំណាយខ្ពស់ និងលទ្ធភាពមានកំណត់អាចមានតម្លៃ។
តើសមាសធាតុផ្នែករឹងមួយណាដែលសាកសមបំផុតនឹងតម្រូវការរបស់អ្នក?
ចម្លើយចំពោះសំណួរនេះពឹងផ្អែកលើអថេរជាច្រើន។ អ្នកគួរតែពិនិត្យមើលថវិការបស់អ្នក តម្រូវការប្រតិបត្តិការរបស់អ្នក និងប្រភេទនៃសកម្មភាពដែលអ្នកចង់អនុវត្ត។
GPUs គឺជាជម្រើសសន្សំសំចៃជាង ប្រសិនបើតម្លៃគឺជាកត្តាសំខាន់របស់អ្នក។ TPU' មានតម្លៃថ្លៃជាង 5 ដង។
តម្រូវការ និងតម្រូវការជាក់លាក់របស់អ្នកនៅទីបំផុតនឹងកំណត់ថាតើសមាសធាតុផ្នែករឹងណាមួយដែលល្អសម្រាប់អ្នក។ វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការវាយតម្លៃគុណសម្បត្តិ និងគុណវិបត្តិនៃជម្រើសដែលអាចចូលប្រើបានទាំងអស់ មុនពេលជ្រើសរើសជម្រើសមួយ។
តើយើងអាចប្រើ GPU សម្រាប់ Machine Learning បានទេ?
ការរៀនម៉ាស៊ីនអាចត្រូវបានអនុវត្តនៅលើ GPUs ។ ដោយសារតែសមត្ថភាពរបស់ពួកគេក្នុងការអនុវត្តការគណនាគណិតវិទ្យាស្មុគស្មាញដែលត្រូវការសម្រាប់ ម៉ូដែលរៀនម៉ាស៊ីនបណ្តុះបណ្តាលតាមពិត GPUs គឺជាជម្រើសដែលពេញចិត្តសម្រាប់អ្នករៀនម៉ាស៊ីនជាច្រើន។
ក្របខ័ណ្ឌសិក្សាជ្រៅដែលពេញនិយមដូចជា TensorFlow និង PyTorch គឺត្រូវគ្នាជាមួយឧបករណ៍កម្មវិធីជាច្រើននៅលើ GPUs ។ TPUs ប្រហែលជាមិនដំណើរការជាមួយកម្មវិធី និងបណ្ណាល័យផ្សេងទៀតទេ។ ពួកគេត្រូវបានបង្កើតឡើងជាពិសេសដើម្បីធ្វើការជាមួយក្របខ័ណ្ឌ TensorFlow របស់ Google ។
សរុបសេចក្តីមក សម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ដែលកំពុងស្វែងរកដំណោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនដែលងាយស្រួលប្រើប្រាស់ និងសន្សំសំចៃជាងមុន GPUs ប្រហែលជាល្អជាង។ សម្រាប់អតិថិជនដែលត្រូវការការអនុវត្តពិសេសសម្រាប់ការសាងសង់ និងដំណើរការគំរូម៉ាស៊ីនរៀន TPUs នៅតែជាជម្រើសដ៏ល្អបំផុត។
តើអនាគតមានអ្វីខ្លះ?
ឧបករណ៍ដំណើរការនឹងបន្តអភិវឌ្ឍនាពេលអនាគតដ៏ខ្លី។
យើងរំពឹងថាពួកវានឹងមានដំណើរការខ្ពស់ជាង សេដ្ឋកិច្ចថាមពល និងអត្រានាឡិកាលឿនជាងមុន។
ភាពជឿនលឿននៃបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត និងភាពជឿនលឿននៃការសិក្សារបស់ម៉ាស៊ីននឹងជំរុញការបង្កើតប្រព័ន្ធដំណើរការតាមតម្រូវការសម្រាប់កម្មវិធីមួយចំនួន។
វាក៏ត្រូវបានគេព្យាករណ៍ថានិន្នាការឆ្ពោះទៅរក CPU ពហុស្នូល និងសមត្ថភាពឃ្លាំងសម្ងាត់កាន់តែច្រើន។
សូមផ្ដល់យោបល់