GPU û TPU di pîşesaziya komputerê de du aktorên girîng in. Wan bi tevahî guhezandiye ka em çawa daneyan hildibijêrin û analîz dikin.
Karê tevlihev a hilberîna grafîk û wêneyan ji hêla GPU-yan, an yekîneyên pêvajoyek grafîkê ve têne rêve kirin.
TPU, an Yekîneyên Pêvajoya Tensor, ji hêla din ve, pêvajoyên xwerû ne ku bi taybetî ji bo bilezkirina barkêşên fêrbûna makîneyê hatine afirandin.
Di cîhana komputeran de hebûna amûrek rast a ji bo peywirê pêdivî ye. Performansa, leza, û karbidestiya xebatek taybetî dikare bi hilbijartina celebê yekîneya pêvajoyê ya rast ve bandorek berbiçav bike.
Ji ber vê yekê, berhevdana GPU û TPU ji bo her kesê ku hewl dide ku hêza xwe ya hesabkerî herî zêde bike pir girîng e.
Lêbelê, em bi bingehîn dest pê bikin.
Processor çi ye?
Prosesor beşek bingehîn a komputerê ye. Ew hesabên ku ji bo xebitandina komputerê hewce ne dike.
Ew pêvajoyên bingehîn ên matematîkî, mentiqî, û têketin / derketinê li pey fermanên pergala xebitandinê pêk tîne.
Gotinên "processor", "yekîneya pêvajoyê ya navendî (CPU)" û "microprocessor" bi gelemperî bi hevûdu re têne bikar anîn. Lêbelê, CPU tenê celebek din a pêvajoyê ye. Ew ne tenê pêvajoyek di komputerê de ye. Lêbelê ew yek girîng e.
CPU piraniya operasyonên hesabkirin û pêvajoyê dike. Ew wekî "mejiyê" komputerê dixebite.
Di vê gotarê de, em ê li ser du pêvajoyên cûda biaxivin; TPU û GPU.
Çi GPU ji TPU-yê cuda dike, û çima divê hûn li ser wan zanibin? /p>
GPUs
GPU, an Yekeyên Pêvajoya Grafikê, çerxên sofîstîke ne. Ew bi taybetî ji bo hilberandina wêne û grafîkê têne çêkirin. GPU pêkhateyek ji gelek korên piçûk in. Van core hevkariyê dikin da ku bi hevdemî hejmareke mezin a daneyan bi rê ve bibin.
Ew di hilberîna wêne, vîdyoy û grafikên 3D de pir bikêr in.
Mîna ku hunermend li pişt perdeyê bixebite da ku wêneyên ku hûn li ser ekrana xwe dibînin biafirîne. GPU daneyên xav vediguherîne wêne û fîlimên balkêş ên ku hûn dibînin.
TPUs
Yekeyên Pêvajoya Tensor, an TPU, çerxên pispor in. Ew bi taybetî ji bo têne çêkirin fêrbûna makîneyê. TPU ji bo hewcedariyên serîlêdanên fêrbûna makîneyê ya mezin mezin in. Ji ber vê yekê, em dikarin wan di fêrbûna kûr û perwerdehiya torê neural de bikar bînin.
Di vê rewşê de, ew berevajî GPU-yê ne, ku ji bo hesabkirina gelemperî-armanca bêtir têne çêkirin.
Ew mîna jîna matematîkê ye ku pirsgirêkên tevlihev çareser dike û AI-ê dixebitîne. Vê yekê bifikirin: gava ku hûn arîkarek virtual mîna Siri an Alexa bikar tînin, TPU li pişt perdeyê bêwestan dixebite. Ew rêwerzên dengê we şîrove dike û li gorî wê bersivê dide.
Ew berpirsiyar e ku hesabên sofîstîke yên ku ji bo şîrovekirina têketina deng hewce ne pêk bîne. Û, ew tiştê ku hûn jê dipirsin fam dike, û rast bersivê dide.
GPU vs TPU
Fêmkirina Bingehîn
GPU (Yekîneyên Pêvajoya Grafikê) û TPU (Yekîneyên Pêvajoya Tensor) du hêmanên hardware yên krîtîk in ku di pergalên komputerê de têne dîtin.
Berawirdkirina Metrîkên Performansê
Em Çi Berawird Bikin?
Hêza hilberandinê, firehiya bîranînê, û karbidestiya enerjiyê pîvanên performansa krîtîk in. Ew bandor li kapasîteyên GPU û TPU dikin. Em dikarin van pîvanan dema ku GPU û TPU berhev dikin bikar bînin.
TPU bi taybetî ji bo çalakiyên fêrbûna makîneyê têne çêkirin. Ew li ser GPU-yên cihêreng avantajên wan hene, di nav de leza pêvajoyek zûtir, firehiya bîra çêtir, û xerckirina hêzê kêm. Dema ku GPU ji bo peydakirina astên bilind ên performansê baş têne zanîn.
Enerjiya Enerjiyê
Di warê komputerê de, karbidestiya enerjiyê pirsgirêkek girîng e. Dema ku GPU bi TPU-yê re berhev bikin divê ew were hesibandin. Xerca enerjiyê ya hêmanek hişk dikare bandorek girîng li ser bihayê û performansa pergala we bike.
Dema ku dor tê ser karbidestiya enerjiyê, TPU li ser GPU-yê feydeyên girîng hene. Di demek dirêj de, ew aborîtir û ji hêla jîngehê ve baş in ji ber ku ew kêmtir hêz bikar tînin.
Support Software
Hilbijartina we jî divê bi piştgirîya nermalavê û modelên bernamekirinê ve girêdayî be. Girîng e ku meriv hardware ku bi pêkhateyên we re hevaheng e hilbijêrin. Û, divê ew piştgiriya nermalava ku hûn hewce ne peyda bike.
GPU li vir bijareya çêtir in. Ew cûrbecûr modelên bernamekirinê û piştgiriya nermalavê peyda dikin. Ji hêla din ve, TPU bi taybetî ji bo barkirina xebata fêrbûna makîneyê têne afirandin. Ji ber vê yekê, ew wekî GPU-ê heman astê hevgirtin û piştgirî peyda nakin.
Mesref û Avabûn
Di warê lêçûnê de, GPU ji TPU-yê bi gelemperî bigihîjin û kêmtir biha ne. GPU ji hêla gelek pargîdaniyan ve têne çêkirin, di nav de Nvidia, AMD, û Intel. Em GPU-yan di cûrbecûr sepanan de ji lîstikvaniyê bigire heya hesabkirina zanistî bikar tînin.
Wekî encamek, ew xwediyê bazarek mezin û reqabetê ne. Ev bê guman dibe sedema bihayên erzan.
Ji hêla din ve, TPU tenê ji hêla Google ve têne çêkirin û tenê bi Google Cloud ve têne peyda kirin. TPU ji GPU-yan bihatir in ji ber peydakirina wan kêm. Di heman demê de, ew ji akademîsyen û pisporên fêrbûna makîneyê daxwazek xurt heye.
Lêbelê, dibe ku hûn hewceyê performansa taybetî ya ku TPU ji bo modelên perwerdehiya ML peyda dikin hewce bike. Dûv re, lêçûna bilind û hebûna tixûbdar dibe ku hêja be.
Kîjan pêkhateya hardware ya herî baş li gorî hewcedariyên we ye?
Bersiva vê pirsê xwe dispêre gelek guherbaran. Divê hûn budceya xwe, hewcedariyên performansa xwe, û celebên çalakiyên ku hûn dixwazin pêk bînin kontrol bikin.
Ger nirx faktora weya bingehîn be GPU bijarek aborîtir e. TPU' bi kêmanî 5 carî bihatir e.
Daxwaz û daxwazên weyên taybetî dê di dawiyê de diyar bikin ka kîjan hêmanek hardware ji bo we îdeal e. Berî hilbijartina vebijarkek girîng e ku meriv awantaj û dezawantajên hemî bijarteyên gihîştî binirxîne.
Em dikarin GPU-yê ji bo Fêrbûna Makîneyê jî bikar bînin?
Fêrbûna makîneyê dikare li ser GPU-yan were kirin. Ji ber kapasîteya wan a pêkanîna hesabên matematîkî yên tevlihev ên ku ji bo wan hewce ne perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê, GPU di rastiyê de ji bo pir bijîjkên fêrbûna makîneyê vebijarkek bijartî ne.
Çarçoveyên fêrbûna kûr a populer mîna TensorFlow û PyTorch bi cûrbecûr amûrên nermalavê yên li ser GPU re hevaheng in. Dibe ku TPU bi bername û pirtûkxaneyên din ên nermalavê re tevnegerin. Ew bi taybetî hatine afirandin ku bi çarçoveya TensorFlow ya Google-ê re bixebitin.
Di encamê de, ji bo xerîdarên ku li çareseriyek fêrbûna makîneyê ya gihîştî, aborîtir digerin, dibe ku GPU bijartir bin. Ji bo xerîdarên ku ji bo çêkirin û pêkanîna modelên fêrbûna makîneyê hewceyê performansa pispor in, TPU hîn jî bijareya çêtirîn e.
Pêşeroj Çi Dike?
Prosesor dê di pêşerojek nêzîk de pêşve bibin.
Em li bendê ne ku ew xwedî performansek bilindtir, aboriya enerjiyê, û rêjeyên demjimêrê zûtir bin.
Pêşketinên îstîxbarata artificial û fêrbûna makîneyê dê ji bo hin serîlêdanan çêkirina pêvajoyên xwerû bişopînin.
Di heman demê de tê pêşbînîkirin ku meyla berbi CPU-yên pir-core û kapasîteyên cache-ê mezintir e.
Leave a Reply