GPUs ແລະ TPUs ແມ່ນສອງຕົວລະຄອນທີ່ສໍາຄັນໃນອຸດສາຫະກໍາຄອມພິວເຕີ້. ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ປ່ຽນແປງຢ່າງສົມບູນວິທີທີ່ພວກເຮົາຈັດການແລະວິເຄາະຂໍ້ມູນ.
ການເຮັດວຽກທີ່ສັບສົນຂອງການຜະລິດຮູບພາບແລະຮູບພາບແມ່ນຈັດການໂດຍ GPUs, ຫຼືຫນ່ວຍປະມວນຜົນກາຟິກ.
TPUs, ຫຼື Tensor Processing Units, ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ແມ່ນໂປເຊດເຊີທີ່ເຮັດເອງທີ່ສ້າງຂຶ້ນສະເພາະເພື່ອເລັ່ງການເຮັດວຽກຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ມີເຄື່ອງມືທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບວຽກງານແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນໃນໂລກຂອງຄອມພິວເຕີ. ການປະຕິບັດ, ຄວາມໄວ, ແລະປະສິດທິພາບຂອງການດໍາເນີນງານສະເພາະໃດຫນຶ່ງສາມາດມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍການເລືອກປະເພດທີ່ເຫມາະສົມຂອງຫນ່ວຍປະມວນຜົນ.
ເນື່ອງຈາກວ່ານີ້, ການປຽບທຽບ GPUs ແລະ TPUs ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບທຸກຄົນທີ່ພະຍາຍາມເພີ່ມປະສິດທິພາບການຄິດໄລ່ຂອງພວກເຂົາ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍພື້ນຖານ.
ໂປເຊດເຊີແມ່ນຫຍັງ?
ໂປເຊດເຊີແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງທີ່ສໍາຄັນຂອງຄອມພິວເຕີ. ມັນເຮັດການຄິດໄລ່ທີ່ຕ້ອງການສໍາລັບຄອມພິວເຕີເຮັດວຽກ.
ມັນປະຕິບັດຂະບວນການທາງຄະນິດສາດ, ເຫດຜົນ, ແລະວັດສະດຸປ້ອນ / ຜົນຜະລິດພື້ນຖານດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້ຄໍາສັ່ງຈາກລະບົບປະຕິບັດການ.
ປະໂຫຍກທີ່ວ່າ "ໂປເຊດເຊີ", "ຫນ່ວຍປະມວນຜົນກາງ (CPU)," ແລະ "ໄມໂຄຣໂປຣເຊສເຊີ" ຖືກໃຊ້ເລື້ອຍໆເຊິ່ງກັນແລະກັນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, CPU ແມ່ນພຽງແຕ່ປະເພດຂອງໂປເຊດເຊີອື່ນ. ມັນບໍ່ແມ່ນໂປເຊດເຊີດຽວໃນຄອມພິວເຕີ. ມັນແມ່ນສິ່ງທີ່ສໍາຄັນເຖິງແມ່ນວ່າ.
CPU ເຮັດການດໍາເນີນການຄອມພິວເຕີແລະການປະມວນຜົນສ່ວນໃຫຍ່. ມັນເຮັດວຽກເປັນ "ສະຫມອງ" ຂອງຄອມພິວເຕີ.
ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະເວົ້າກ່ຽວກັບສອງໂປເຊດເຊີທີ່ແຕກຕ່າງກັນ; TPU ແລະ GPU.
ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງ GPUs ຈາກ TPUs, ແລະເປັນຫຍັງທ່ານຄວນຮູ້ກ່ຽວກັບພວກມັນ? /p>
GPUs
GPUs, ຫຼືຫນ່ວຍປະມວນຜົນກາຟິກ, ແມ່ນວົງຈອນທີ່ຊັບຊ້ອນ. ພວກມັນຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍສະເພາະສໍາລັບການປຸງແຕ່ງຮູບພາບແລະຮູບພາບ. GPUs ແມ່ນອົງປະກອບຂອງແກນນ້ອຍໆຫຼາຍອັນ. ຫຼັກເຫຼົ່ານີ້ຮ່ວມມືກັນເພື່ອຈັດການກັບຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍພ້ອມໆກັນ.
ພວກມັນມີປະສິດທິພາບສູງໃນການຜະລິດຮູບພາບ, ວິດີໂອ ແລະກາຟິກ 3D.
ມັນຄືກັບນັກສິລະປິນທີ່ເຮັດວຽກຢູ່ເບື້ອງຫຼັງເພື່ອສ້າງຮູບພາບທີ່ເຈົ້າເຫັນໃນຫນ້າຈໍຂອງເຈົ້າ. GPU ປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບເປັນຮູບພາບ ແລະຮູບເງົາທີ່ໜ້າສົນໃຈທີ່ທ່ານເຫັນ.
TPUs
ຫນ່ວຍປະມວນຜົນ tensor, ຫຼື TPUs, ແມ່ນວົງຈອນພິເສດ. ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນສະເພາະສໍາລັບ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. TPUs ແມ່ນດີເລີດສໍາລັບຄວາມຕ້ອງການຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຂະຫນາດໃຫຍ່. ເພາະສະນັ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດນໍາໃຊ້ພວກມັນໃນການຮຽນຮູ້ເລິກແລະການຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural.
ໃນກໍລະນີນີ້, ພວກມັນບໍ່ເຫມືອນກັບ GPUs, ເຊິ່ງຖືກສ້າງຂຶ້ນສໍາລັບຄອມພິວເຕີ້ທີ່ມີຈຸດປະສົງທົ່ວໄປຫຼາຍ.
ມັນຄ້າຍຄືກັບນັກຄະນິດສາດຜູ້ທີ່ແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບສົນແລະເຮັດໃຫ້ AI ເຮັດວຽກ. ພິຈາລະນານີ້: ເມື່ອທ່ານໃຊ້ຜູ້ຊ່ວຍ virtual ເຊັ່ນ Siri ຫຼື Alexa, TPU ເຮັດວຽກຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຢ່າງບໍ່ອິດເມື່ອຍ. ມັນແປຄໍາແນະນໍາສຽງຂອງທ່ານແລະຕອບສະຫນອງຕາມຄວາມເຫມາະສົມ.
ມັນຮັບຜິດຊອບໃນການເຮັດສໍາເລັດການຄໍານວນທີ່ຊັບຊ້ອນທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອຕີຄວາມຫມາຍການປ້ອນຂໍ້ມູນສຽງ. ແລະ, ມັນເຂົ້າໃຈສິ່ງທີ່ທ່ານຮ້ອງຂໍ, ແລະຕອບສະຫນອງຢ່າງຖືກຕ້ອງ.
GPU ທຽບກັບ TPUs
ຄວາມເຂົ້າໃຈພື້ນຖານ
GPUs (ຫນ່ວຍປະມວນຜົນກຣາຟິກ) ແລະ TPUs (Tensor Processing Units) ແມ່ນສອງອົງປະກອບຮາດແວທີ່ສໍາຄັນທີ່ພົບເຫັນຢູ່ໃນລະບົບຄອມພິວເຕີ.
ການປຽບທຽບການວັດແທກປະສິດທິພາບ
ພວກເຮົາຄວນປຽບທຽບຫຍັງ?
ພະລັງງານປະມວນຜົນ, ແບນວິດຂອງຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ, ແລະປະສິດທິພາບພະລັງງານແມ່ນເງື່ອນໄຂການປະຕິບັດທີ່ສໍາຄັນ. ພວກມັນມີອິດທິພົນຕໍ່ຄວາມສາມາດຂອງ GPU ແລະ TPU. ພວກເຮົາສາມາດໃຊ້ເງື່ອນໄຂເຫຼົ່ານີ້ເມື່ອປຽບທຽບ GPU ແລະ TPU.
TPUs ຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍສະເພາະສໍາລັບກິດຈະກໍາການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ພວກເຂົາເຈົ້າມີຂໍ້ໄດ້ປຽບຕ່າງໆຫຼາຍກວ່າ GPUs, ລວມທັງຄວາມໄວການປຸງແຕ່ງທີ່ໄວຂຶ້ນ, ແບນວິດຫນ່ວຍຄວາມຈໍາທີ່ດີກວ່າ, ແລະການຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ພະລັງງານ. ໃນຂະນະທີ່ GPUs ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກດີສໍາລັບການສະຫນອງລະດັບປະສິດທິພາບສູງ.
ປະສິດທິພາບພະລັງງານ
ໃນຂົງເຂດຄອມພິວເຕີ, ປະສິດທິພາບພະລັງງານແມ່ນບັນຫາສໍາຄັນ. ມັນຄວນຈະຖືກພິຈາລະນາໃນເວລາທີ່ປຽບທຽບ GPUs ກັບ TPUs. ການບໍລິໂພກພະລັງງານຂອງອົງປະກອບຮາດແວສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ລາຄາແລະການປະຕິບັດຂອງລະບົບຂອງທ່ານຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບປະສິດທິພາບພະລັງງານ, TPUs ມີຜົນປະໂຫຍດທີ່ສໍາຄັນຫຼາຍກວ່າ GPUs. ໃນໄລຍະຍາວ, ພວກເຂົາເຈົ້າແມ່ນປະຫຍັດຫຼາຍແລະສິ່ງແວດລ້ອມທີ່ດີເນື່ອງຈາກວ່າພວກເຂົາເຈົ້າໃຊ້ພະລັງງານຫນ້ອຍ.
Software Support
ການເລືອກຂອງທ່ານຄວນຂຶ້ນກັບການສະໜັບສະໜູນຊອບແວ ແລະຮູບແບບການຂຽນໂປຼແກຼມ. ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະເລືອກຮາດແວທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບສ່ວນປະກອບຂອງທ່ານ. ແລະ, ມັນຄວນຈະສະຫນອງການສະຫນັບສະຫນູນຊອບແວທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
GPUs ແມ່ນທາງເລືອກທີ່ດີກວ່າຢູ່ທີ່ນີ້. ພວກເຂົາເຈົ້າສະຫນອງຄວາມຫລາກຫລາຍຂອງຮູບແບບການຂຽນໂປຼແກຼມແລະການສະຫນັບສະຫນູນຊອບແວ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, TPUs ຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍສະເພາະສໍາລັບການເຮັດວຽກຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ສະຫນອງລະດັບດຽວກັນຂອງການໂຕ້ຕອບແລະການສະຫນັບສະຫນູນຂອງ GPUs.
ຕົ້ນທຶນແລະຄວາມພ້ອມ
ໃນແງ່ຂອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, GPUs ແມ່ນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ທົ່ວໄປແລະລາຄາຖືກກວ່າ TPUs. GPUs ແມ່ນຜະລິດໂດຍບໍລິສັດຈໍານວນຫຼາຍ, ລວມທັງ Nvidia, AMD, ແລະ Intel. ພວກເຮົາໃຊ້ GPUs ໃນຫຼາຍໆແອັບພລິເຄຊັນ ຕັ້ງແຕ່ການຫຼິ້ນເກມ ຈົນເຖິງການຄິດໄລ່ທາງວິທະຍາສາດ.
ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຂົາເຈົ້າມີຕະຫຼາດໃຫຍ່ແລະມີການແຂ່ງຂັນ. ນີ້ແນ່ນອນປະກອບສ່ວນກັບລາຄາຖືກ.
TPUs, ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ແມ່ນຜະລິດໂດຍ Google ເທົ່ານັ້ນແລະສາມາດໃຊ້ໄດ້ຜ່ານ Google Cloud ເທົ່ານັ້ນ. TPUs ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍກ່ວາ GPUs ເນື່ອງຈາກການສະຫນອງຈໍາກັດຂອງພວກເຂົາ. ນອກຈາກນີ້, ມັນມີຄວາມຕ້ອງການທີ່ເຂັ້ມແຂງຈາກນັກວິຊາການແລະນັກປະຕິບັດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ທ່ານອາດຈະຕ້ອງການການປະຕິບັດສະເພາະທີ່ TPUs ສະຫນອງສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມແບບ ML. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງແລະການມີຈໍາກັດອາດຈະມີມູນຄ່າມັນ.
ອົງປະກອບຮາດແວໃດທີ່ເຫມາະສົມທີ່ສຸດກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງທ່ານ?
ຄໍາຕອບຂອງຄໍາຖາມນີ້ແມ່ນຂຶ້ນກັບຕົວແປຫຼາຍ. ທ່ານຄວນກວດເບິ່ງງົບປະມານຂອງທ່ານ, ຄວາມຕ້ອງການການປະຕິບັດຂອງທ່ານແລະປະເພດຂອງກິດຈະກໍາທີ່ທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະປະຕິບັດ.
GPUs ເປັນທາງເລືອກທີ່ປະຫຍັດກວ່າຖ້າລາຄາແມ່ນປັດໃຈສໍາຄັນຂອງທ່ານ. TPU' ມີລາຄາແພງກວ່າຢ່າງໜ້ອຍ 5 ເທົ່າ.
ຄວາມຕ້ອງການແລະຄວາມຕ້ອງການສະເພາະຂອງເຈົ້າໃນທີ່ສຸດຈະກໍານົດວ່າອົງປະກອບຮາດແວໃດທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບທ່ານ. ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະປະເມີນຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍຂອງທາງເລືອກທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ທັງ ໝົດ ກ່ອນທີ່ຈະເລືອກທາງເລືອກ.
ພວກເຮົາສາມາດໃຊ້ GPU ສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໄດ້ບໍ?
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດປະຕິບັດໄດ້ໃນ GPUs. ເນື່ອງຈາກຄວາມສາມາດຂອງເຂົາເຈົ້າໃນການປະຕິບັດການຄິດໄລ່ທາງຄະນິດສາດ intricate ຕ້ອງການສໍາລັບການ ແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, GPUs ແມ່ນຕົວຈິງແລ້ວເປັນທາງເລືອກທີ່ມັກສໍາລັບຜູ້ປະຕິບັດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຈໍານວນຫຼາຍ.
ກອບການຮຽນຮູ້ເລິກທີ່ນິຍົມເຊັ່ນ TensorFlow ແລະ PyTorch ແມ່ນເຂົ້າກັນໄດ້ກັບເຄື່ອງມືຊອບແວຫຼາກຫຼາຍໃນ GPUs. TPUs ອາດຈະບໍ່ດໍາເນີນການກັບໂຄງການຊອບແວອື່ນໆແລະຫ້ອງສະຫມຸດ. ພວກເຂົາຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍສະເພາະເພື່ອເຮັດວຽກກັບກອບ TensorFlow ຂອງ Google.
ສະຫຼຸບແລ້ວ, ສໍາລັບຜູ້ບໍລິໂພກທີ່ຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍ, ປະຫຍັດກວ່າ, GPUs ອາດຈະມັກ. ສໍາລັບລູກຄ້າທີ່ຕ້ອງການປະສິດທິພາບພິເສດສໍາລັບການກໍ່ສ້າງແລະປະຕິບັດຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, TPUs ຍັງເປັນທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດ.
ອະນາຄົດຈະເປັນແນວໃດ?
ໂຮງງານຜະລິດຈະສືບຕໍ່ພັດທະນາໃນອະນາຄົດອັນໃກ້ນີ້.
ພວກເຮົາຄາດວ່າພວກມັນຈະມີປະສິດທິພາບທີ່ສູງຂຶ້ນ, ເສດຖະກິດພະລັງງານ, ແລະອັດຕາໂມງໄວຂຶ້ນ.
ປັນຍາປະດິດ ແລະ ຄວາມກ້າວໜ້າໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຈະຊຸກຍູ້ການສ້າງໂປເຊດເຊີທີ່ປັບແຕ່ງເອງສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນສະເພາະ.
ມັນຍັງຖືກຄາດຄະເນວ່າແນວໂນ້ມໄປສູ່ CPU ຫຼາຍແກນແລະຄວາມອາດສາມາດຂອງ cache ຫຼາຍກວ່າເກົ່າ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ