GPU un TPU ir divi nozīmīgi skaitļošanas nozares dalībnieki. Tie ir pilnībā mainījuši veidu, kā mēs apstrādājam un analizējam datus.
Grafikas un attēlu veidošanas sarežģīto darbu veic GPU vai grafikas apstrādes vienības.
No otras puses, TPU jeb Tensor Processing Units ir pēc pasūtījuma izgatavoti procesori, kas izveidoti tikai, lai paātrinātu mašīnmācīšanās darba slodzi.
Datoru pasaulē ir svarīgi, lai uzdevumam būtu piemērots rīks. Konkrētas darbības veiktspēju, ātrumu un efektivitāti var būtiski ietekmēt, izvēloties pareizo apstrādes vienības veidu.
Šī iemesla dēļ GPU un TPU salīdzināšana ir ļoti svarīga ikvienam, kas cenšas maksimāli palielināt savu skaitļošanas jaudu.
Tomēr sāksim ar pamatiem.
Kas ir procesors?
Procesors ir būtiska datora sastāvdaļa. Tas veic aprēķinus, kas nepieciešami datora darbībai.
Tas veic pamata matemātiskos, loģiskos un ievades/izvades procesus, izpildot komandas no operētājsistēmas.
Frāzes “procesors”, “centrālais procesors (CPU)” un “mikroprocesors” bieži tiek lietotas savstarpēji aizstājami. Tomēr CPU ir tikai cita veida procesors. Tas nav vienīgais procesors datorā. Tomēr tas ir svarīgs.
CPU veic lielāko daļu skaitļošanas un apstrādes darbību. Tas darbojas kā datora "smadzenes".
Šajā rakstā mēs runāsim par diviem dažādiem procesoriem; TPU un GPU.
Kas atšķir GPU no TPU, un kāpēc jums par tiem jāzina? /p>
GPU
GPU vai grafikas apstrādes vienības ir sarežģītas shēmas. Tie ir īpaši izstrādāti attēlu un grafikas apstrādei. GPU ir daudzu mazu kodolu sastāvs. Šie kodoli sadarbojas, lai vienlaikus apstrādātu milzīgus datu daudzumus.
Tie ir ārkārtīgi efektīvi attēlu, video un 3D grafikas veidošanā.
Tas ir tāpat kā mākslinieks, kurš strādā aizkulisēs, lai izveidotu attēlus, ko redzat ekrānā. GPU pārvērš neapstrādātus datus pievilcīgos attēlos un filmās, ko redzat.
TPU
Tensor Processing Units jeb TPU ir specializētas shēmas. Tie ir būvēti tikai mašīna mācīšanās. TPU ir lieliski piemēroti liela mēroga mašīnmācības lietojumprogrammu vajadzībām. Tādējādi mēs varam tos izmantot dziļās mācībās un neironu tīklu apmācībā.
Šajā gadījumā tie atšķiras no GPU, kas ir paredzēti vispārīgākai skaitļošanai.
Tas ir kā matemātikas ģēnijs, kurš risina sarežģītas problēmas un liek AI darboties. Apsveriet šo: ja izmantojat virtuālo palīgu, piemēram, Siri vai Alexa, TPU nenogurstoši strādā aizkulisēs. Tas interpretē jūsu balss norādījumus un attiecīgi reaģē.
Tas ir atbildīgs par sarežģītu aprēķinu veikšanu, kas nepieciešami balss ievades interpretēšanai. Un tas saprot, ko jūs lūdzat, un precīzi atbild.
GPU pret TPU
Izpratne par pamatiem
GPU (Graphics Processing Units) un TPU (Tensor Processing Units) ir divi kritiski datorsistēmās atrodami aparatūras komponenti.
Veiktspējas rādītāju salīdzinājums
Kas mums jāsalīdzina?
Apstrādes jauda, atmiņas joslas platums un energoefektivitāte ir būtiski veiktspējas kritēriji. Tie ietekmē GPU un TPU iespējas. Mēs varam izmantot šos kritērijus, salīdzinot GPU un TPU.
TPU ir īpaši izstrādāti mašīnmācīšanās darbībām. Viņiem ir dažādas priekšrocības salīdzinājumā ar GPU, tostarp ātrāks apstrādes ātrums, labāks atmiņas joslas platums un samazināts enerģijas patēriņš. Lai gan GPU ir labi pazīstami ar augstu veiktspējas līmeni.
Energoefektivitāte
Datortehnikas jomā energoefektivitāte ir ļoti svarīgs jautājums. Tas jāņem vērā, salīdzinot GPU ar TPU. Aparatūras komponenta enerģijas patēriņš var būtiski ietekmēt jūsu sistēmas cenu un veiktspēju.
Runājot par energoefektivitāti, TPU ir ievērojamas priekšrocības salīdzinājumā ar GPU. Ilgtermiņā tie ir ekonomiskāki un videi nekaitīgāki, jo patērē mazāk enerģijas.
Programmatūras atbalsts
Jūsu izvēlei jābūt atkarīgai arī no programmatūras atbalsta un programmēšanas modeļiem. Ir ļoti svarīgi izvēlēties aparatūru, kas ir saderīga ar jūsu komponentiem. Un tam ir jānodrošina nepieciešamais programmatūras atbalsts.
GPU šeit ir labāka izvēle. Tie nodrošina dažādus programmēšanas modeļus un programmatūras atbalstu. No otras puses, TPU ir īpaši izveidoti mašīnmācības darba slodzei. Tātad tie nenodrošina tādu pašu savietojamības un atbalsta pakāpi kā GPU.
Izmaksas un pieejamība
Izmaksu ziņā GPU ir biežāk pieejami un lētāki nekā TPU. GPU ražo daudzi uzņēmumi, tostarp Nvidia, AMD un Intel. Mēs izmantojam GPU dažādās lietojumprogrammās, sākot no spēlēm un beidzot ar zinātnisko skaitļošanu.
Tā rezultātā viņiem ir liels un konkurētspējīgs tirgus. Tas noteikti veicina lētas cenas.
No otras puses, TPU ražo tikai Google, un tie ir pieejami tikai, izmantojot Google Cloud. TPU ir dārgāki nekā GPU to ierobežotā piedāvājuma dēļ. Turklāt to ļoti pieprasa mašīnmācīšanās akadēmiķi un praktiķi.
Tomēr jums var būt nepieciešama īpaša veiktspēja, ko nodrošina TPU, lai apmācītu ML modeļus. Tad augstās izmaksas un ierobežotā pieejamība var būt tā vērtas.
Kurš aparatūras komponents vislabāk atbilst jūsu vajadzībām?
Atbilde uz šo jautājumu ir atkarīga no daudziem mainīgajiem. Jums jāpārbauda savs budžets, veiktspējas vajadzības un darbības, kuras vēlaties veikt.
GPU ir ekonomiskāka izvēle, ja cena ir jūsu galvenais faktors. TPU' ir vismaz 5 reizes dārgāks.
Jūsu īpašās prasības un prasības galu galā noteiks, kurš aparatūras komponents jums ir ideāls. Pirms izvēles ir svarīgi novērtēt visu pieejamo iespēju priekšrocības un trūkumus.
Vai mēs varam izmantot GPU arī mašīnmācībai?
Mašīnmācību var veikt ar GPU. Pateicoties to spējai veikt sarežģītus matemātiskos aprēķinus, kas nepieciešami mācību mašīnu apmācības modeļi, GPU patiesībā ir vēlama iespēja daudziem mašīnmācības praktiķiem.
Populāras dziļās mācīšanās sistēmas, piemēram TensorFlow un PyTorch ir saderīgi ar plašu programmatūras rīku klāstu GPU. TPU var nedarboties ar citām programmatūras programmām un bibliotēkām. Tie tika īpaši izveidoti darbam ar Google TensorFlow sistēmu.
Noslēgumā jāsaka, ka patērētājiem, kuri meklē pieejamāku, ekonomiskāku mašīnmācīšanās risinājumu, priekšroka var būt GPU. Klientiem, kuriem nepieciešama specializēta veiktspēja mašīnmācīšanās modeļu veidošanai un izpildei, TPU joprojām ir labākā izvēle.
Ko tur nākotne?
Procesori turpinās attīstīties tuvākajā nākotnē.
Mēs sagaidām, ka tiem būs augstāka veiktspēja, enerģijas ekonomija un ātrāki pulksteņa rādītāji.
Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās sasniegumi veicinās pielāgotu procesoru izveidi noteiktām lietojumprogrammām.
Tiek arī prognozēts, ka tendence uz daudzkodolu CPU un lielāku kešatmiņas jaudu.
Atstāj atbildi