GPU와 TPU는 컴퓨팅 산업에서 중요한 역할을 하는 두 가지 요소입니다. 그들은 우리가 데이터를 처리하고 분석하는 방식을 완전히 바꿔 놓았습니다.
그래픽과 그림을 만드는 복잡한 작업은 GPU 또는 그래픽 처리 장치에서 처리합니다.
반면 TPU 또는 Tensor Processing Unit은 기계 학습 워크로드 속도를 높이기 위해 독점적으로 제작된 맞춤형 프로세서입니다.
작업에 적합한 도구를 갖는 것은 컴퓨터 세계에서 필수적입니다. 적절한 유형의 처리 장치를 선택하면 특정 작업의 성능, 속도 및 효율성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
이 때문에 GPU와 TPU를 비교하는 것은 계산 능력을 극대화하려는 모든 사람에게 중요합니다.
그러나 기본부터 시작하겠습니다.
프로세서란 무엇입니까?
프로세서는 컴퓨터의 필수 부품입니다. 컴퓨터가 작동하는 데 필요한 계산을 수행합니다.
운영 체제의 명령에 따라 기본적인 수학적, 논리적 및 입/출력 프로세스를 수행합니다.
"프로세서", "중앙 처리 장치(CPU)" 및 "마이크로프로세서"라는 문구는 종종 상호 교환적으로 사용됩니다. 그러나 CPU는 또 다른 유형의 프로세서일 뿐입니다. 컴퓨터의 유일한 프로세서는 아닙니다. 그래도 중요한 것입니다.
CPU는 대부분의 컴퓨팅 및 처리 작업을 수행합니다. 컴퓨터의 "두뇌" 역할을 합니다.
이 기사에서는 두 가지 다른 프로세서에 대해 설명합니다. TPU와 GPU.
GPU와 TPU의 차이점은 무엇이며 GPU에 대해 알아야 하는 이유는 무엇입니까? /p>
GPU
GPU 또는 그래픽 처리 장치는 정교한 회로입니다. 그들은 특히 그림과 그래픽을 처리하기 위해 만들어졌습니다. GPU는 많은 작은 코어의 구성입니다. 이러한 코어는 협력하여 대량의 데이터를 동시에 처리합니다.
사진, 비디오 및 3D 그래픽을 제작하는 데 매우 효율적입니다.
마치 아티스트가 무대 뒤에서 작업하여 화면에 보이는 이미지를 만드는 것과 같습니다. GPU는 원시 데이터를 매력적인 이미지와 동영상으로 변환합니다.
TPU
Tensor Processing Unit 또는 TPU는 특수 회로입니다. 전용으로 제작되었습니다. 기계 학습. TPU는 대규모 기계 학습 애플리케이션의 요구에 적합합니다. 따라서 딥 러닝과 신경망 훈련에 사용할 수 있습니다.
이 경우 보다 범용적인 컴퓨팅을 위해 제작된 GPU와 다릅니다.
복잡한 문제를 풀고 인공지능을 작동시키는 수학 천재 같다. 이것을 고려하십시오. Siri 또는 Alexa와 같은 가상 도우미를 사용할 때 TPU는 보이지 않는 곳에서 지칠 줄 모르고 작동합니다. 음성 명령을 해석하고 그에 따라 응답합니다.
음성 입력을 해석하는 데 필요한 정교한 계산을 완료하는 역할을 합니다. 그리고 그것은 당신이 요구하는 것을 이해하고 정확하게 응답합니다.
GPU 대 TPU
기본 사항 이해
GPU(그래픽 처리 장치) 및 TPU(텐서 처리 장치)는 컴퓨터 시스템에서 발견되는 두 가지 중요한 하드웨어 구성 요소입니다.
성능 지표 비교
무엇을 비교해야 합니까?
처리 능력, 메모리 대역폭 및 에너지 효율성은 중요한 성능 기준입니다. GPU 및 TPU 기능에 영향을 미칩니다. GPU와 TPU를 비교할 때 이러한 기준을 사용할 수 있습니다.
TPU는 특히 기계 학습 활동을 위해 만들어졌습니다. 더 빠른 처리 속도, 더 나은 메모리 대역폭, 전력 소비 감소 등 GPU에 비해 다양한 이점이 있습니다. GPU는 높은 수준의 성능을 제공하는 것으로 잘 알려져 있습니다.
에너지 효율
컴퓨팅 분야에서 에너지 효율성은 중요한 문제입니다. GPU와 TPU를 비교할 때 고려해야 합니다. 하드웨어 구성 요소의 에너지 소비는 시스템의 가격과 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
에너지 효율성 측면에서 TPU는 GPU에 비해 상당한 이점이 있습니다. 장기적으로 볼 때 전력을 적게 사용하기 때문에 경제적이고 환경적으로 좋습니다.
소프트웨어 지원
소프트웨어 지원 및 프로그래밍 모델에 따라서도 선택해야 합니다. 구성 요소와 호환되는 하드웨어를 선택하는 것이 중요합니다. 그리고 필요한 소프트웨어 지원을 제공해야 합니다.
여기서는 GPU가 더 나은 선택입니다. 다양한 프로그래밍 모델과 소프트웨어 지원을 제공합니다. 반면에 TPU는 기계 학습 워크로드를 위해 특별히 생성됩니다. 따라서 GPU와 동일한 수준의 상호 운용성 및 지원을 제공하지 않습니다.
비용 및 가용성
비용 측면에서 GPU는 TPU보다 더 일반적으로 액세스할 수 있고 저렴합니다. GPU는 Nvidia, AMD 및 Intel을 비롯한 많은 회사에서 제조합니다. 우리는 게임에서 과학 컴퓨팅에 이르는 다양한 애플리케이션에서 GPU를 사용합니다.
결과적으로 그들은 크고 경쟁적인 시장을 가지고 있습니다. 이것은 확실히 저렴한 가격에 기여합니다.
반면 TPU는 Google에서만 제조되며 Google Cloud를 통해서만 사용할 수 있습니다. TPU는 제한된 공급으로 인해 GPU보다 비용이 많이 듭니다. 또한 기계 학습 학자 및 실무자로부터 강력한 요구가 있습니다.
그러나 ML 모델 학습을 위해 TPU가 제공하는 특정 성능이 필요할 수 있습니다. 그렇다면 높은 비용과 제한된 가용성이 그만한 가치가 있을 수 있습니다.
요구 사항에 가장 적합한 하드웨어 구성 요소는 무엇입니까?
이 질문에 대한 대답은 많은 변수에 의존합니다. 예산, 성능 요구 사항, 수행하려는 활동 종류를 확인해야 합니다.
가격이 핵심 요소인 경우 GPU가 더 경제적인 선택입니다. TPU'는 최소 5배 이상 비싸다.
귀하의 특정 요구 사항과 요구 사항에 따라 궁극적으로 귀하에게 이상적인 하드웨어 구성 요소가 결정됩니다. 선택을 선택하기 전에 접근 가능한 모든 선택의 장단점을 평가하는 것이 중요합니다.
기계 학습에도 GPU를 사용할 수 있습니까?
기계 학습은 GPU에서 수행할 수 있습니다. 필요한 복잡한 수학적 계산을 수행할 수 있는 능력으로 인해 기계 학습 모델 훈련, GPU는 실제로 많은 기계 학습 실무자가 선호하는 옵션입니다.
다음과 같은 인기 있는 딥 러닝 프레임워크 TensorFlow 및 PyTorch는 GPU의 다양한 소프트웨어 도구와 호환됩니다. TPU는 다른 소프트웨어 프로그램 및 라이브러리와 함께 작동하지 않을 수 있습니다. 특히 Google의 TensorFlow 프레임워크와 함께 작동하도록 만들어졌습니다.
결론적으로, 보다 접근하기 쉽고 경제적인 기계 학습 솔루션을 찾는 소비자에게는 GPU가 더 적합할 수 있습니다. 기계 학습 모델을 구축하고 실행하기 위해 특수한 성능이 필요한 고객에게는 여전히 TPU가 최선의 선택입니다.
미래를 보류은 무엇입니까?
프로세서는 가까운 미래에 계속 발전할 것입니다.
우리는 그들이 더 높은 성능, 에너지 절약 및 더 빠른 클럭 속도를 가질 것으로 기대합니다.
인공 지능 및 머신 러닝의 발전은 특정 애플리케이션을 위한 맞춤형 프로세서의 생성을 촉진할 것입니다.
또한 멀티 코어 CPU 및 더 큰 캐시 용량을 향한 추세가 예상됩니다.
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