GPUಗಳು ಮತ್ತು TPUಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ನಟರು. ನಾವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವರು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕೆಲಸವನ್ನು ಜಿಪಿಯುಗಳು ಅಥವಾ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಘಟಕಗಳು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, TPUಗಳು, ಅಥವಾ ಟೆನ್ಸರ್ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಘಟಕಗಳು, ಕಸ್ಟಮ್-ನಿರ್ಮಿತ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಸರಿಯಾದ ರೀತಿಯ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಘಟಕವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ವೇಗ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
ಈ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, GPU ಗಳು ಮತ್ತು TPU ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು ತಮ್ಮ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮೂಲಭೂತ ವಿಷಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ.
ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಎಂದರೇನು?
ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಇದು ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನಿಂದ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ ಮೂಲಭೂತ ಗಣಿತ, ತಾರ್ಕಿಕ ಮತ್ತು ಇನ್ಪುಟ್/ಔಟ್ಪುಟ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
"ಪ್ರೊಸೆಸರ್," "ಸೆಂಟ್ರಲ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಯೂನಿಟ್ (ಸಿಪಿಯು)" ಮತ್ತು "ಮೈಕ್ರೊಪ್ರೊಸೆಸರ್" ಎಂಬ ಪದಗುಚ್ಛಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಬದಲಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, CPU ಮತ್ತೊಂದು ರೀತಿಯ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನಲ್ಲಿರುವ ಏಕೈಕ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಅಲ್ಲ. ಇದು ಒಂದು ಮುಖ್ಯವಾದುದಾದರೂ.
CPU ಬಹುಪಾಲು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನ "ಮೆದುಳು" ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾಡುತ್ತೇವೆ; TPU ಮತ್ತು GPU.
TPU ಗಳಿಂದ GPU ಗಳನ್ನು ಯಾವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಅವುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಏಕೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು? /p>
GPU ಗಳು
ಜಿಪಿಯುಗಳು, ಅಥವಾ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಯುನಿಟ್ಗಳು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳಾಗಿವೆ. ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. GPU ಗಳು ಅನೇಕ ಸಣ್ಣ ಕೋರ್ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಕೋರ್ಗಳು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಕರಿಸುತ್ತವೆ.
ಚಿತ್ರಗಳು, ವೀಡಿಯೊಗಳು ಮತ್ತು 3D ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ ಅವು ಅತ್ಯಂತ ಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ.
ನಿಮ್ಮ ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ನೀವು ನೋಡುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕಲಾವಿದರು ತೆರೆಮರೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಂತಿದೆ. GPU ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀವು ನೋಡುವ ಆಕರ್ಷಕ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಚಲನಚಿತ್ರಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ.
TPUಗಳು
ಟೆನ್ಸರ್ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಘಟಕಗಳು ಅಥವಾ TPUಗಳು ವಿಶೇಷ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳಾಗಿವೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ. ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ TPU ಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾವು ಅವುಗಳನ್ನು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ನರಮಂಡಲದ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು.
ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಅವು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ಗಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ GPU ಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಮತ್ತು AI ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಗಣಿತದ ಪ್ರತಿಭೆಯಂತೆ. ಇದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ನೀವು ಸಿರಿ ಅಥವಾ ಅಲೆಕ್ಸಾದಂತಹ ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕವನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ, TPU ತೆರೆಮರೆಯಲ್ಲಿ ದಣಿವರಿಯಿಲ್ಲದೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಧ್ವನಿ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ.
ಧ್ವನಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಗಣನೆಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಉಸ್ತುವಾರಿ ಇದು. ಮತ್ತು, ನೀವು ಕೇಳುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಇದು ಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ.
GPU vs TPUಗಳು
ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಜಿಪಿಯುಗಳು (ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಯುನಿಟ್ಗಳು) ಮತ್ತು ಟಿಪಿಯುಗಳು (ಟೆನ್ಸರ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಯುನಿಟ್ಗಳು) ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಎರಡು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಘಟಕಗಳಾಗಿವೆ.
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳ ಹೋಲಿಕೆ
ನಾವು ಏನು ಹೋಲಿಸಬೇಕು?
ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಶಕ್ತಿ, ಮೆಮೊರಿ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯ ದಕ್ಷತೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾನದಂಡಗಳಾಗಿವೆ. ಅವು GPU ಮತ್ತು TPU ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ. GPU ಮತ್ತು TPU ಅನ್ನು ಹೋಲಿಸಿದಾಗ ನಾವು ಈ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
TPU ಗಳನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ತಯಾರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತ್ವರಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ವೇಗ, ಉತ್ತಮ ಮೆಮೊರಿ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ವಿದ್ಯುತ್ ಬಳಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ GPU ಗಳ ಮೇಲೆ ಅವು ವಿವಿಧ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. GPU ಗಳು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ.
ಇಂಧನ ದಕ್ಷತೆ
ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಶಕ್ತಿಯ ದಕ್ಷತೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. GPU ಗಳನ್ನು TPU ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ ಅದನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಘಟಕದ ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆಯು ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಂನ ಬೆಲೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
ಶಕ್ತಿಯ ದಕ್ಷತೆಯ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ಬಂದಾಗ, GPU ಗಳಿಗಿಂತ TPU ಗಳು ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ದೀರ್ಘಾವಧಿಯಲ್ಲಿ, ಅವರು ಕಡಿಮೆ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಅವು ಹೆಚ್ಚು ಆರ್ಥಿಕ ಮತ್ತು ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ.
ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಬೆಂಬಲ
ನಿಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಯು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಯಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಮತ್ತು, ಇದು ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕು.
GPU ಗಳು ಇಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಅವರು ವಿವಿಧ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, TPU ಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳಿಗಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅವು ಜಿಪಿಯುಗಳಂತೆಯೇ ಪರಸ್ಪರ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯತೆ
ವೆಚ್ಚದ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ, GPU ಗಳು TPU ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಜಿಪಿಯುಗಳನ್ನು ಎನ್ವಿಡಿಯಾ, ಎಎಮ್ಡಿ ಮತ್ತು ಇಂಟೆಲ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವು ಕಂಪನಿಗಳು ತಯಾರಿಸುತ್ತವೆ. ನಾವು ಗೇಮಿಂಗ್ನಿಂದ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ವರೆಗೆ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ GPU ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಅವರು ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಇದು ಖಂಡಿತವಾಗಿಯೂ ಅಗ್ಗದ ಬೆಲೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, TPU ಗಳನ್ನು Google ನಿಂದ ಮಾತ್ರ ತಯಾರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು Google ಕ್ಲೌಡ್ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರ ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಟಿಪಿಯುಗಳು ಅವುಗಳ ಸೀಮಿತ ಪೂರೈಕೆಯಿಂದಾಗಿ ಜಿಪಿಯುಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಶಿಕ್ಷಣತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರಿಂದ ಬಲವಾದ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ತರಬೇತಿ ML ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ TPU ಗಳು ಒದಗಿಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ನಿಮಗೆ ಬೇಕಾಗಬಹುದು. ನಂತರ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ಲಭ್ಯತೆಯು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಯಾವ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಘಟಕವು ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ?
ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರವು ಅನೇಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಬಜೆಟ್, ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ನೀವು ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ನೀವು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.
ಬೆಲೆಯು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದ್ದರೆ GPU ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಆರ್ಥಿಕ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. TPU' ಕನಿಷ್ಠ 5 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ.
ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬೇಡಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಯಾವ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಘಟಕವು ನಿಮಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಆರಿಸುವ ಮೊದಲು ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
ನಾವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗಾಗಿ ಜಿಪಿಯು ಬಳಸಬಹುದೇ?
ಜಿಪಿಯುಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಗಣಿತದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುವ ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು, GPU ಗಳು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಅನೇಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಭ್ಯಾಸಗಾರರಿಗೆ ಆದ್ಯತೆಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
ಜನಪ್ರಿಯ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೊ ಮತ್ತು PyTorch GPU ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. TPUಗಳು ಇತರ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸದಿರಬಹುದು. ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿ Google ನ TensorFlow ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ, ಹೆಚ್ಚು ಆರ್ಥಿಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ, GPU ಗಳು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬಹುದು. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ವಿಶೇಷ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ, TPU ಗಳು ಇನ್ನೂ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
ಭವಿಷ್ಯವು ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ?
ಮುಂದಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ.
ಅವರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಶಕ್ತಿಯ ಆರ್ಥಿಕತೆ ಮತ್ತು ವೇಗದ ಗಡಿಯಾರ ದರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಕೆಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಳ ರಚನೆಯನ್ನು ತಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಬಹು-ಕೋರ್ CPU ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಗ್ರಹ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಕಡೆಗೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸಹ ಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ