GPUs жана TPUs эсептөө өнөр жайында эки маанилүү актер болуп саналат. Алар биздин маалыматтарды иштетүү жана талдоо ыкмасын толугу менен өзгөрттү.
Графикаларды жана сүрөттөрдү өндүрүү боюнча татаал жумуш GPU же графикалык иштетүү бирдиктери тарабынан аткарылат.
TPUs же тензордук иштетүү бирдиктери, экинчи жагынан, машинаны үйрөнүү иш жүгүн тездетүү үчүн гана жасалган атайын жасалган процессорлор.
Компьютерлер дүйнөсүндө тапшырма үчүн туура куралга ээ болуу абдан маанилүү. Белгилүү бир операциянын өндүрүмдүүлүгү, ылдамдыгы жана натыйжалуулугу кайра иштетүү бирдигинин туура түрүн тандоо менен кескин түрдө өзгөрүшү мүмкүн.
Ушундан улам, GPU жана TPU салыштыруу алардын эсептөө күчүн жогорулатууга аракет кылгандар үчүн өтө маанилүү болуп саналат.
Бирок, келгиле, негиздер менен баштайлы.
Процессор деген эмне?
Процессор компьютердин маанилүү бөлүгү болуп саналат. Ал компьютердин иштеши үчүн зарыл болгон эсептөөлөрдү жасайт.
Ал операциялык тутумдун буйруктарынан кийин фундаменталдуу математикалык, логикалык жана киргизүү/чыгарма процесстерин ишке ашырат.
"Процессор", "борбордук иштетүү бирдиги (CPU)" жана "микропроцессор" сөз айкаштары көбүнчө бири-бирин алмаштырып колдонулат. Бирок, CPU процессордун дагы бир түрү. Бул компьютердеги жалгыз процессор эмес. Бирок бул маанилүү нерсе.
Эсептөө жана иштетүү операцияларынын көбүн CPU аткарат. Ал компьютердин "мээси" катары иштейт.
Бул макалада биз эки башка процессор жөнүндө сүйлөшөбүз; TPU жана GPU.
GPUларды TPUлардан эмнеси менен айырмалайт жана эмне үчүн алар жөнүндө билишиңиз керек? /p>
и разгон
GPU же графикалык иштетүү бирдиктери татаал схемалар. Алар өзгөчө сүрөттөрдү жана графиканы иштетүү үчүн курулган. GPU көптөгөн кичинекей өзөктөрдүн курамы болуп саналат. Бул өзөктөр бир эле учурда чоң көлөмдөгү маалыматтарды иштетүү үчүн кызматташат.
Алар сүрөттөрдү, видеолорду жана 3D графикасын чыгарууда абдан натыйжалуу.
Бул сүрөтчүнүн экраныңызда көргөн сүрөттөрдү түзүү үчүн көшөгө артында иштегени сыяктуу. GPU чийки маалыматтарды сиз көргөн жагымдуу сүрөттөргө жана тасмаларга айлантат.
TPUs
Тензордук иштетүү бирдиктери же TPUs адистештирилген схемалар. Алар үчүн гана курулган машина үйрөнүү. TPUs масштабдуу машина үйрөнүү колдонмолорунун муктаждыктары үчүн сонун. Демек, биз аларды терең үйрөнүүдө жана нейрон тармактарын окутууда колдоно алабыз.
Бул учурда, алар жалпы максаттагы эсептөө үчүн курулган GPU'лардан айырмаланып турат.
Бул татаал маселелерди чечип, AI иштешине шарт түзгөн математика генийине окшош. Муну карап көрөлү: Siri же Alexa сыяктуу виртуалдык жардамчыны колдонгонуңузда, TPU көшөгө артында талыкпай иштейт. Ал үн көрсөтмөлөрүңүздү чечмелеп, ошого жараша жооп берет.
Ал үн киргизүүнү чечмелөө үчүн талап кылынган татаал эсептөөлөрдү аяктоо үчүн жооптуу. Жана ал сиз сурап жаткан нерсени түшүнөт жана так жооп берет.
GPU vs TPU
Негиздерин түшүнүү
GPU (Graphics Processing Units) жана TPUs (Tensor Processing Units) компьютер системаларында табылган эки маанилүү аппараттык компоненттер.
Аткаруу көрсөткүчтөрүн салыштыруу
Эмнени салыштырышыбыз керек?
иштетүү кубаттуулугу, эс өткөрүү жөндөмдүүлүгү жана энергия натыйжалуулугу маанилүү аткаруу критерийлери болуп саналат. Алар GPU жана TPU мүмкүнчүлүктөрүнө таасир этет. Бул критерийлерди GPU менен TPU салыштырганда колдоно алабыз.
TPUлар, айрыкча, машина үйрөнүү иш-аракеттери үчүн жасалган. Алардын GPUларга караганда ар кандай артыкчылыктары бар, анын ичинде тезирээк иштетүү ылдамдыгы, жакшыраак эс тутум өткөрүү жөндөмдүүлүгү жана энергия керектөөсү азаят. GPU'лар жогорку деңгээлдеги аткарууну камсыз кылганы менен белгилүү.
Энергияны үнөмдөө
Эсептөө тармагында энергиянын натыйжалуулугу чечүүчү маселе болуп саналат. Бул GPU менен TPU салыштырганда эске алуу керек. Аппараттык компоненттин энергия керектөө тутумуңуздун баасына жана иштешине олуттуу таасир этиши мүмкүн.
Энергияны үнөмдөө жөнүндө сөз болгондо, TPUлер GPUларга караганда олуттуу артыкчылыктарга ээ. Узак мөөнөттүү келечекте алар үнөмдүү жана экологиялык жактан жакшы, анткени алар азыраак энергия колдонушат.
программа колдоо
Сиздин тандооңуз ошондой эле программалык камсыздоону колдоо жана программалоо моделдерине жараша болушу керек. Компоненттериңизге шайкеш келген жабдыктарды тандоо маанилүү. Жана, ал сиз талап кылган программалык камсыздоону камсыз кылышы керек.
GPU бул жерде жакшы тандоо болуп саналат. Алар ар кандай программалоо моделдерин жана программалык камсыздоону камсыз кылат. TPUs, экинчи жагынан, машиналарды үйрөнүү жүктөрү үчүн атайын түзүлгөн. Ошентип, алар GPU сыяктуу өз ара иштешүүнү жана колдоону камсыз кылбайт.
Баасы жана жеткиликтүүлүгү
Наркы боюнча, GPUлар TPUларга караганда кеңири жеткиликтүү жана арзаныраак. GPU Nvidia, AMD жана Intel сыяктуу көптөгөн компаниялар тарабынан өндүрүлгөн. Биз GPU'ларды оюндан илимий эсептөөгө чейин ар кандай тиркемелерде колдонобуз.
Натыйжада, алар чоң жана атаандаштыкка жөндөмдүү рынокко ээ. Бул, албетте, арзан баага өбөлгө түзөт.
TPU, тескерисинче, Google тарабынан гана өндүрүлгөн жана Google Булут аркылуу гана жеткиликтүү. ТПУлар GPUларга караганда кымбатыраак, анткени алардын чектелген камсыздоосу. Ошондой эле, ага машина үйрөнүү академиктери жана практиктери тарабынан катуу суроо-талап бар.
Бирок, сизге TPU'лар ML моделдерин үйрөтүү үчүн берген конкреттүү аткаруу керек болушу мүмкүн. Андан кийин, жогорку наркы жана чектелген болушу татыктуу болушу мүмкүн.
Кайсы аппараттык компонент сиздин муктаждыктарыңызга эң туура келет?
Бул суроонун жообу көптөгөн өзгөрмөлөргө көз каранды. Сиз бюджетиңизди, аткаруу муктаждыктарыңызды жана аткаргыңыз келген иш-чаралардын түрлөрүн текшеришиңиз керек.
Эгер баа сиздин негизги факторуңуз болсо, GPU'лар үнөмдүү тандоо болуп саналат. TPU' жок дегенде 5 эсе кымбат.
Сиздин өзгөчө талаптарыңыз жана талаптарыңыз акыры сиз үчүн кайсы аппараттык компонент идеалдуу экенин аныктайт. Тандоо тандоодон мурун бардык жеткиликтүү тандоолордун артыкчылыктарын жана кемчиликтерин баалоо маанилүү.
Биз GPU-ну машинаны үйрөнүү үчүн колдоно алабызбы?
Машиналарды үйрөнүү GPUларда аткарылышы мүмкүн. үчүн талап кылынган татаал математикалык эсептөөлөрдү жүргүзүүгө жөндөмдүүлүгүнөн улам машиналарды үйрөнүү моделдерин окутуу, GPU чындыгында көптөгөн машина үйрөнүү практиктери үчүн артыкчылыктуу вариант болуп саналат.
Популярдуу терең үйрөнүү алкактары сыяктуу TensorFlow жана PyTorch GPUдагы программалык куралдардын кеңири спектри менен шайкеш келет. TPU башка программалык камсыздоо программалары жана китепканалары менен иштебеши мүмкүн. Алар Google'дун TensorFlow алкагы менен иштөө үчүн атайын түзүлгөн.
Жыйынтыктап айтканда, бир кыйла жеткиликтүү, үнөмдүү машина үйрөнүү чечимин издеген керектөөчүлөр үчүн GPU артыкчылыктуу болушу мүмкүн. Машина үйрөнүү моделдерин куруу жана аткаруу үчүн атайын өндүрүмдүүлүктү талап кылган кардарлар үчүн TPU дагы эле эң жакшы тандоо.
Келечек кандай болот?
Процессорлор жакынкы келечекте өнүгүүнү улантат.
Биз алардан жогорку көрсөткүчтөргө, энергияны үнөмдөөгө жана ылдамыраак саат ылдамдыгына ээ болушун күтөбүз.
Жасалма интеллект жана машинаны үйрөнүүнүн жетишкендиктери белгилүү бир колдонмолор үчүн ылайыкташтырылган процессорлорду түзүүгө түрткү берет.
Ошондой эле көп ядролуу процессорлорго жана кэш сыйымдуулугуна карай тенденция болжолдонууда.
Таштап Жооп