GPU-കളും TPU-കളും കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വ്യവസായത്തിലെ രണ്ട് പ്രധാന അഭിനേതാക്കളാണ്. ഞങ്ങൾ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതും അവർ പൂർണ്ണമായും മാറ്റിമറിച്ചു.
ഗ്രാഫിക്സും ചിത്രങ്ങളും നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ജോലി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് ജിപിയു അല്ലെങ്കിൽ ഗ്രാഫിക്സ് പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകളാണ്.
ടിപിയു, അല്ലെങ്കിൽ ടെൻസർ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ, മറുവശത്ത്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് വർക്ക്ലോഡുകൾ വേഗത്തിലാക്കാൻ മാത്രമായി സൃഷ്ടിച്ച ഇഷ്ടാനുസൃതമായി നിർമ്മിച്ച പ്രോസസ്സറുകളാണ്.
കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ ലോകത്ത് ടാസ്ക്കിനുള്ള ശരിയായ ഉപകരണം ഉണ്ടായിരിക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്. ശരിയായ രീതിയിലുള്ള പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട പ്രവർത്തനത്തിന്റെ പ്രകടനം, വേഗത, കാര്യക്ഷമത എന്നിവയെ നാടകീയമായി സ്വാധീനിക്കാൻ കഴിയും.
ഇക്കാരണത്താൽ, GPU-കളും TPU-കളും താരതമ്യം ചെയ്യുന്നത് അവരുടെ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ പവർ പരമാവധിയാക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഏതൊരാൾക്കും നിർണായകമാണ്.
എന്നിരുന്നാലും, നമുക്ക് അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കാം.
എന്താണ് ഒരു പ്രോസസർ?
ഒരു കമ്പ്യൂട്ടറിന്റെ അവിഭാജ്യ ഘടകമാണ് പ്രോസസ്സർ. കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ ഇത് ചെയ്യുന്നു.
ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റത്തിൽ നിന്നുള്ള കമാൻഡുകൾക്ക് ശേഷം ഇത് അടിസ്ഥാന ഗണിത, ലോജിക്കൽ, ഇൻപുട്ട്/ഔട്ട്പുട്ട് പ്രക്രിയകൾ നടത്തുന്നു.
"പ്രോസസർ", "സെൻട്രൽ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റ് (സിപിയു), "മൈക്രോപ്രൊസസർ" എന്നീ പദങ്ങൾ പരസ്പരം മാറിമാറി ഉപയോഗിക്കാറുണ്ട്. എന്നിരുന്നാലും, CPU മറ്റൊരു തരം പ്രോസസ്സർ മാത്രമാണ്. കമ്പ്യൂട്ടറിലെ ഒരേയൊരു പ്രോസസർ മാത്രമല്ല ഇത്. എന്നാലും പ്രധാനപ്പെട്ട ഒന്നാണ്.
കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, പ്രോസസ്സിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ ഭൂരിഭാഗവും സിപിയു ചെയ്യുന്നു. ഇത് കമ്പ്യൂട്ടറിന്റെ "തലച്ചോർ" ആയി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
ഈ ലേഖനത്തിൽ, നമ്മൾ രണ്ട് വ്യത്യസ്ത പ്രോസസ്സറുകളെ കുറിച്ച് സംസാരിക്കും; ടിപിയു, ജിപിയു.
TPU-കളിൽ നിന്ന് GPU-കളെ വേർതിരിക്കുന്നത് എന്താണ്, അവയെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾ അറിയേണ്ടത് എന്തുകൊണ്ട്? /p>
ജിപിയുകൾ
GPU-കൾ, അല്ലെങ്കിൽ ഗ്രാഫിക്സ് പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ, അത്യാധുനിക സർക്യൂട്ടുകളാണ്. ചിത്രങ്ങളും ഗ്രാഫിക്സും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനാണ് അവ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്. പല ചെറിയ കോറുകളുടെ ഘടനയാണ് ജിപിയു. ഒരേസമയം വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഈ കോറുകൾ സഹകരിക്കുന്നു.
ചിത്രങ്ങൾ, വീഡിയോകൾ, 3D ഗ്രാഫിക്സ് എന്നിവ നിർമ്മിക്കുന്നതിൽ അവർ വളരെ കാര്യക്ഷമമാണ്.
നിങ്ങളുടെ സ്ക്രീനിൽ നിങ്ങൾ കാണുന്ന ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ആർട്ടിസ്റ്റ് തിരശ്ശീലയ്ക്ക് പിന്നിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് പോലെയാണ് ഇത്. ജിപിയു റോ ഡാറ്റയെ നിങ്ങൾ കാണുന്ന ആകർഷകമായ ചിത്രങ്ങളിലേക്കും സിനിമകളിലേക്കും മാറ്റുന്നു.
TPU-കൾ
ടെൻസർ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ TPU-കൾ പ്രത്യേക സർക്യൂട്ടുകളാണ്. അവ പ്രത്യേകമായി നിർമ്മിച്ചതാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗ്. വലിയ തോതിലുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് TPU-കൾ മികച്ചതാണ്. അതിനാൽ, ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിലും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് പരിശീലനത്തിലും നമുക്ക് അവ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും.
ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, അവ GPU-കളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്, അവ കൂടുതൽ പൊതു-ഉദ്ദേശ്യ കമ്പ്യൂട്ടിംഗിനായി നിർമ്മിച്ചതാണ്.
സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിച്ച് AI-യെ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്ന ഗണിത പ്രതിഭയെ പോലെയാണിത്. ഇത് പരിഗണിക്കുക: നിങ്ങൾ Siri അല്ലെങ്കിൽ Alexa പോലുള്ള ഒരു വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റ് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, TPU തിരശ്ശീലയ്ക്ക് പിന്നിൽ അശ്രാന്തമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഇത് നിങ്ങളുടെ ശബ്ദ നിർദ്ദേശങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും അതിനനുസരിച്ച് പ്രതികരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
വോയ്സ് ഇൻപുട്ട് വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ സങ്കീർണ്ണമായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ പൂർത്തിയാക്കുന്നതിന്റെ ചുമതലയാണ് ഇത്. കൂടാതെ, നിങ്ങൾ എന്താണ് ആവശ്യപ്പെടുന്നതെന്ന് അത് മനസ്സിലാക്കുകയും കൃത്യമായി പ്രതികരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
GPU vs TPU-കൾ
അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു
കമ്പ്യൂട്ടർ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ കാണപ്പെടുന്ന രണ്ട് നിർണായക ഹാർഡ്വെയർ ഘടകങ്ങളാണ് ജിപിയു (ഗ്രാഫിക്സ് പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ), ടിപിയു (ടെൻസർ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ).
പെർഫോമൻസ് മെട്രിക്സിന്റെ താരതമ്യം
നമ്മൾ എന്താണ് താരതമ്യം ചെയ്യേണ്ടത്?
പ്രോസസ്സിംഗ് പവർ, മെമ്മറി ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത്, ഊർജ്ജ കാര്യക്ഷമത എന്നിവ നിർണായക പ്രകടന മാനദണ്ഡങ്ങളാണ്. അവ GPU, TPU കഴിവുകളെ സ്വാധീനിക്കുന്നു. GPU, TPU എന്നിവ താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ നമുക്ക് ഈ മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം.
TPU-കൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് വേണ്ടി നിർമ്മിച്ചതാണ്. വേഗത്തിലുള്ള പ്രോസസ്സിംഗ് വേഗത, മികച്ച മെമ്മറി ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത്, കുറഞ്ഞ വൈദ്യുതി ഉപഭോഗം എന്നിവയുൾപ്പെടെ ജിപിയുകളെ അപേക്ഷിച്ച് അവയ്ക്ക് വിവിധ ഗുണങ്ങളുണ്ട്. ഉയർന്ന നിലവാരത്തിലുള്ള പ്രകടനം നൽകുന്നതിന് GPU-കൾ അറിയപ്പെടുന്നവയാണ്.
എനർജി എഫിഷ്യൻസി
കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് മേഖലയിൽ ഊർജ്ജ കാര്യക്ഷമത ഒരു നിർണായക പ്രശ്നമാണ്. GPU- കൾ TPU-കളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ഇത് കണക്കിലെടുക്കണം. ഒരു ഹാർഡ്വെയർ ഘടകത്തിന്റെ ഊർജ്ജ ഉപഭോഗം നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റത്തിന്റെ വിലയെയും പ്രകടനത്തെയും സാരമായി ബാധിക്കും.
ഊർജ്ജ കാര്യക്ഷമതയുടെ കാര്യത്തിൽ, GPU-കളേക്കാൾ TPU-കൾക്ക് കാര്യമായ നേട്ടങ്ങളുണ്ട്. ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ, അവർ കുറച്ച് വൈദ്യുതി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനാൽ കൂടുതൽ ലാഭകരവും പാരിസ്ഥിതികമായി നല്ലതുമാണ്.
സോഫ്റ്റ്വെയർ പിന്തുണ
നിങ്ങളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് സോഫ്റ്റ്വെയർ പിന്തുണയെയും പ്രോഗ്രാമിംഗ് മോഡലുകളെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കും. നിങ്ങളുടെ ഘടകങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഹാർഡ്വെയർ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. കൂടാതെ, ഇത് നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള സോഫ്റ്റ്വെയർ പിന്തുണ നൽകണം.
ജിപിയു ആണ് ഇവിടെ മികച്ച ചോയ്സ്. അവർ വിവിധ പ്രോഗ്രാമിംഗ് മോഡലുകളും സോഫ്റ്റ്വെയർ പിന്തുണയും നൽകുന്നു. മറുവശത്ത്, TPU-കൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് വർക്ക്ലോഡുകൾക്കായി പ്രത്യേകം സൃഷ്ടിച്ചതാണ്. അതിനാൽ, GPU-കളുടെ അതേ അളവിലുള്ള പരസ്പര പ്രവർത്തനക്ഷമതയും പിന്തുണയും അവർ നൽകുന്നില്ല.
ചെലവും ലഭ്യതയും
ചെലവിന്റെ കാര്യത്തിൽ, GPU-കൾ TPU-കളേക്കാൾ സാധാരണയായി ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും ചെലവ് കുറഞ്ഞതുമാണ്. എൻവിഡിയ, എഎംഡി, ഇന്റൽ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി കമ്പനികളാണ് ജിപിയു നിർമ്മിക്കുന്നത്. ഗെയിമിംഗ് മുതൽ ശാസ്ത്രീയ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് വരെയുള്ള വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഞങ്ങൾ GPU-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
തൽഫലമായി, അവർക്ക് വലിയതും മത്സരാധിഷ്ഠിതവുമായ വിപണിയുണ്ട്. ഇത് തീർച്ചയായും വിലകുറഞ്ഞ വിലയിലേക്ക് സംഭാവന ചെയ്യുന്നു.
മറുവശത്ത്, TPU-കൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് ഗൂഗിൾ മാത്രമാണ്, അവ ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് വഴി മാത്രമേ ലഭ്യമാകൂ. പരിമിതമായ വിതരണം കാരണം TPU-കൾ GPU-കളേക്കാൾ ചെലവേറിയതാണ്. കൂടാതെ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് അക്കാദമിക് വിദഗ്ധരിൽ നിന്നും പ്രാക്ടീഷണർമാരിൽ നിന്നും ഇതിന് ശക്തമായ ആവശ്യമുണ്ട്.
എന്നിരുന്നാലും, ML മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് TPU-കൾ നൽകുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട പ്രകടനം നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം. അപ്പോൾ, ഉയർന്ന വിലയും പരിമിതമായ ലഭ്യതയും വിലപ്പെട്ടേക്കാം.
നിങ്ങളുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ഹാർഡ്വെയർ ഘടകം ഏതാണ്?
ഈ ചോദ്യത്തിനുള്ള ഉത്തരം നിരവധി വേരിയബിളുകളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ ബജറ്റ്, നിങ്ങളുടെ പ്രകടന ആവശ്യങ്ങൾ, നിങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങൾ എന്നിവ പരിശോധിക്കണം.
വില നിങ്ങളുടെ പ്രധാന ഘടകമാണെങ്കിൽ GPU-കൾ കൂടുതൽ ലാഭകരമായ തിരഞ്ഞെടുപ്പാണ്. TPU' കുറഞ്ഞത് 5 മടങ്ങ് കൂടുതൽ ചെലവേറിയതാണ്.
നിങ്ങളുടെ പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങളും ആവശ്യകതകളും ആത്യന്തികമായി ഏത് ഹാർഡ്വെയർ ഘടകമാണ് നിങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കും. ഒരു ചോയ്സ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന എല്ലാ ചോയ്സുകളുടെയും ഗുണങ്ങളും ദോഷങ്ങളും വിലയിരുത്തുന്നത് നിർണായകമാണ്.
മെഷീൻ ലേണിംഗിനും നമുക്ക് ജിപിയു ഉപയോഗിക്കാമോ?
GPU-കളിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് നടത്താം. ആവശ്യമായ സങ്കീർണ്ണമായ ഗണിതശാസ്ത്ര കണക്കുകൂട്ടലുകൾ നടത്താനുള്ള അവരുടെ കഴിവ് കാരണം മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുക, GPU-കൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ പല മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രാക്ടീഷണർമാർക്കും ഇഷ്ടപ്പെട്ട ഓപ്ഷനാണ്.
പോലുള്ള ജനപ്രിയ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ചട്ടക്കൂടുകൾ ടെൻസോർഫ്ലോ കൂടാതെ PyTorch GPU-കളിലെ സോഫ്റ്റ്വെയർ ടൂളുകളുടെ വിപുലമായ ശ്രേണിയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു. മറ്റ് സോഫ്റ്റ്വെയർ പ്രോഗ്രാമുകളിലും ലൈബ്രറികളിലും TPU-കൾ പ്രവർത്തിക്കണമെന്നില്ല. ഗൂഗിളിന്റെ ടെൻസർഫ്ലോ ചട്ടക്കൂടിനൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനാണ് അവ സൃഷ്ടിച്ചത്.
ഉപസംഹാരമായി, കൂടുതൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും കൂടുതൽ ലാഭകരവുമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് സൊല്യൂഷൻ തിരയുന്ന ഉപഭോക്താക്കൾക്ക്, GPU-കൾ അഭികാമ്യമാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും നടപ്പിലാക്കുന്നതിനും പ്രത്യേക പ്രകടനം ആവശ്യമുള്ള ഉപഭോക്താക്കൾക്ക്, TPU-കൾ ഇപ്പോഴും മികച്ച ചോയിസാണ്.
ഭാവി എന്തായിരിക്കും?
സമീപഭാവിയിൽ പ്രോസസ്സറുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നത് തുടരും.
അവർക്ക് ഉയർന്ന പ്രകടനവും ഊർജ്ജ സമ്പദ്വ്യവസ്ഥയും വേഗതയേറിയ ക്ലോക്ക് നിരക്കും ഉണ്ടാകുമെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും മെഷീൻ ലേണിംഗ് പുരോഗതികളും ചില ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കിയ പ്രോസസ്സറുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ പ്രേരിപ്പിക്കും.
മൾട്ടി-കോർ സിപിയുകളിലേക്കും കൂടുതൽ കാഷെ ശേഷികളിലേക്കുമുള്ള പ്രവണതയും പ്രവചിക്കപ്പെടുന്നു.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക