GPU ir TPU yra du svarbūs kompiuterių pramonės veikėjai. Jie visiškai pakeitė tai, kaip tvarkome ir analizuojame duomenis.
Sudėtingą grafikos ir paveikslėlių kūrimo darbą atlieka GPU arba grafikos apdorojimo įrenginiai.
Kita vertus, TPU arba Tensor Processing Units yra pagal užsakymą pagaminti procesoriai, sukurti išskirtinai mašininio mokymosi darbo krūviams paspartinti.
Kompiuterių pasaulyje labai svarbu turėti tinkamą įrankį užduočiai atlikti. Pasirinkus tinkamą apdorojimo bloko tipą, konkrečios operacijos našumas, greitis ir efektyvumas gali būti labai paveikti.
Dėl šios priežasties GPU ir TPU palyginimas yra labai svarbus kiekvienam, bandančiam maksimaliai padidinti savo skaičiavimo galią.
Tačiau pradėkime nuo pagrindų.
Kas yra procesorius?
Procesorius yra būtina kompiuterio dalis. Jis atlieka skaičiavimus, kurių reikia, kad kompiuteris veiktų.
Ji vykdo pagrindinius matematinius, loginius ir įvesties/išvesties procesus pagal komandas iš operacinės sistemos.
Frazės „procesorius“, „centrinis procesorius (CPU)“ ir „mikroprocesorius“ dažnai vartojamos pakaitomis. Tačiau CPU yra tik kito tipo procesorius. Tai nėra vienintelis procesorius kompiuteryje. Vis dėlto tai yra svarbus dalykas.
CPU atlieka daugumą skaičiavimo ir apdorojimo operacijų. Jis veikia kaip kompiuterio „smegenys“.
Šiame straipsnyje kalbėsime apie du skirtingus procesorius; TPU ir GPU.
Kuo GPU skiriasi nuo TPU ir kodėl turėtumėte apie juos žinoti? /p>
GPU
GPU arba grafikos procesoriai yra sudėtingos grandinės. Jie specialiai sukurti paveikslams ir grafikai apdoroti. GPU yra daugelio mažų branduolių kompozicija. Šie branduoliai bendradarbiauja, kad vienu metu tvarkytų didžiulius duomenų kiekius.
Jie itin efektyviai kuria paveikslėlius, vaizdo įrašus ir 3D grafiką.
Tai tarsi menininkas, dirbantis užkulisiuose, kurdamas vaizdus, kuriuos matote ekrane. GPU konvertuoja neapdorotus duomenis į patrauklius vaizdus ir filmus, kuriuos matote.
TPU
Tensor Processing Units arba TPU yra specializuotos grandinės. Jie sukurti išskirtinai mašininis mokymasis. TPU puikiai tinka didelio masto mašininio mokymosi programoms. Taigi galime juos naudoti giluminiam mokymuisi ir neuroninių tinklų mokymui.
Šiuo atveju jie skiriasi nuo GPU, kurie yra sukurti bendresniam skaičiavimui.
Tai tarsi matematikos genijus, kuris sprendžia sudėtingas problemas ir priverčia dirbtinį intelektą veikti. Apsvarstykite tai: kai naudojate virtualų asistentą, pvz., „Siri“ ar „Alexa“, TPU nenuilstamai dirba užkulisiuose. Jis interpretuoja jūsų balso nurodymus ir atitinkamai reaguoja.
Ji yra atsakinga už sudėtingų skaičiavimų, reikalingų balso įvesties interpretavimui, užbaigimą. Be to, jis supranta, ko jūs klausiate, ir tiksliai atsako.
GPU vs TPU
Pagrindų supratimas
GPU (grafikos procesoriaus blokai) ir TPU (Tensor Processing Units) yra du svarbūs kompiuterių sistemų aparatinės įrangos komponentai.
Našumo rodiklių palyginimas
Ką turėtume palyginti?
Apdorojimo galia, atminties pralaidumas ir energijos vartojimo efektyvumas yra svarbūs našumo kriterijai. Jie turi įtakos GPU ir TPU galimybėms. Šiuos kriterijus galime naudoti lygindami GPU ir TPU.
TPU yra ypač sukurti mašininio mokymosi veiklai. Jie turi įvairių pranašumų, palyginti su GPU, įskaitant greitesnį apdorojimo greitį, geresnį atminties pralaidumą ir mažesnes energijos sąnaudas. Nors GPU yra gerai žinomi dėl aukšto našumo lygio.
energijos vartojimo efektyvumo
Skaičiavimo srityje energijos vartojimo efektyvumas yra labai svarbus klausimas. Į tai reikėtų atsižvelgti lyginant GPU su TPU. Aparatūros komponento energijos suvartojimas gali labai paveikti jūsų sistemos kainą ir našumą.
Kalbant apie energijos vartojimo efektyvumą, TPU turi daug pranašumų, palyginti su GPU. Ilgainiui jie yra ekonomiškesni ir ekologiškesni, nes sunaudoja mažiau energijos.
Programinės įrangos palaikymas
Jūsų pasirinkimas taip pat turėtų priklausyti nuo programinės įrangos palaikymo ir programavimo modelių. Labai svarbu pasirinkti aparatinę įrangą, suderinamą su jūsų komponentais. Be to, jis turėtų suteikti jums reikalingą programinės įrangos palaikymą.
GPU čia yra geresnis pasirinkimas. Jie teikia įvairius programavimo modelius ir programinės įrangos palaikymą. Kita vertus, TPU yra sukurti specialiai mašininio mokymosi darbo krūviams. Taigi jie nesuteikia tokio pat sąveikumo ir palaikymo kaip GPU.
Kaina ir prieinamumas
Kalbant apie kainą, GPU yra labiau prieinami ir pigesni nei TPU. GPU gamina daugelis kompanijų, įskaitant Nvidia, AMD ir Intel. Naudojame GPU įvairiose programose – nuo žaidimų iki mokslinio skaičiavimo.
Dėl to jie turi didelę ir konkurencingą rinką. Tai tikrai prisideda prie pigių kainų.
Kita vertus, TPU gamina tik „Google“ ir jie pasiekiami tik per „Google Cloud“. TPU yra brangesni nei GPU dėl riboto tiekimo. Be to, ji turi didelę mašininio mokymosi akademikų ir praktikų paklausą.
Tačiau jums gali prireikti specifinio našumo, kurį teikia TPU treniruodami ML modelius. Tada didelė kaina ir ribotas prieinamumas gali būti to verti.
Kuris aparatinės įrangos komponentas geriausiai atitinka jūsų poreikius?
Atsakymas į šį klausimą priklauso nuo daugelio kintamųjų. Turėtumėte patikrinti savo biudžetą, veiklos poreikius ir veiklos, kurią norite atlikti, rūšis.
GPU yra ekonomiškesnis pasirinkimas, jei kaina yra pagrindinis jūsų veiksnys. TPU' yra mažiausiai 5 kartus brangesnis.
Jūsų konkretūs poreikiai ir reikalavimai galiausiai nulems, kuris aparatinės įrangos komponentas jums idealiai tinka. Prieš pasirenkant pasirinkimą, labai svarbu įvertinti visų prieinamų pasirinkimų privalumus ir trūkumus.
Ar galime naudoti GPU ir mašininiam mokymuisi?
Mašininį mokymąsi galima atlikti naudojant GPU. Dėl jų gebėjimo atlikti sudėtingus matematinius skaičiavimus, kurių reikia mokymo mašinų mokymosi modeliai, GPU iš tikrųjų yra pageidaujamas pasirinkimas daugeliui mašininio mokymosi praktikų.
Populiarios gilaus mokymosi sistemos, pvz TensorFlow ir PyTorch yra suderinami su daugybe programinės įrangos įrankių GPU. TPU gali neveikti su kitomis programinėmis programomis ir bibliotekomis. Jie buvo sukurti specialiai darbui su Google TensorFlow sistema.
Apibendrinant galima pasakyti, kad vartotojams, ieškantiems labiau prieinamo, ekonomiškesnio mašininio mokymosi sprendimo, gali būti teikiama pirmenybė GPU. Klientams, kuriems reikalingas specialus našumas kuriant ir įgyvendinant mašininio mokymosi modelius, TPU vis dar yra geriausias pasirinkimas.
Ką laiko ateitis?
Netolimoje ateityje procesoriai bus toliau tobulinami.
Tikimės, kad jie turės didesnį našumą, energijos taupymą ir greitesnį laikrodžio dažnį.
Dirbtinis intelektas ir mašininio mokymosi pažanga paskatins tam tikroms programoms pritaikytų procesorių kūrimą.
Taip pat prognozuojama, kad tendencija link kelių branduolių procesorių ir didesnės talpyklos talpos.
Palikti atsakymą