GPUs आणि TPUs हे संगणकीय उद्योगातील दोन महत्त्वाचे अभिनेते आहेत. आम्ही डेटा कसे हाताळतो आणि त्याचे विश्लेषण करतो ते त्यांनी पूर्णपणे बदलले आहे.
ग्राफिक्स आणि चित्रे तयार करण्याचे जटिल काम GPU किंवा ग्राफिक्स प्रोसेसिंग युनिटद्वारे हाताळले जाते.
TPUs, किंवा Tensor प्रोसेसिंग युनिट्स, दुसरीकडे, सानुकूल-मेड प्रोसेसर आहेत जे केवळ मशीन लर्निंग वर्कलोडला गती देण्यासाठी तयार केले जातात.
संगणकाच्या जगात कार्यासाठी योग्य साधन असणे आवश्यक आहे. योग्य प्रकारचे प्रोसेसिंग युनिट निवडून विशिष्ट ऑपरेशनची कार्यक्षमता, गती आणि कार्यक्षमता नाटकीयरित्या प्रभावित होऊ शकते.
यामुळे, GPUs आणि TPU ची तुलना करणे त्यांच्या संगणकीय शक्तीला जास्तीत जास्त वाढवण्याचा प्रयत्न करणार्या कोणासाठीही महत्त्वाचे आहे.
तथापि, चला मूलभूत गोष्टींसह प्रारंभ करूया.
प्रोसेसर म्हणजे काय?
प्रोसेसर हा संगणकाचा अत्यावश्यक भाग आहे. संगणकाला कार्य करण्यासाठी आवश्यक असलेली गणना ते करते.
हे ऑपरेटिंग सिस्टीमच्या आदेशांनुसार मूलभूत गणितीय, तार्किक आणि इनपुट/आउटपुट प्रक्रिया पार पाडते.
“प्रोसेसर,” “सेंट्रल प्रोसेसिंग युनिट (CPU)” आणि “मायक्रोप्रोसेसर” ही वाक्ये वारंवार एकमेकांशी अदलाबदल करण्यायोग्य वापरली जातात. तथापि, CPU हा दुसरा प्रकारचा प्रोसेसर आहे. संगणकात हा एकमेव प्रोसेसर नाही. तरी तो एक महत्त्वाचा आहे.
CPU बहुतेक संगणकीय आणि प्रक्रिया ऑपरेशन्स करते. तो संगणकाचा "मेंदू" म्हणून काम करतो.
या लेखात, आम्ही दोन भिन्न प्रोसेसरबद्दल बोलू; TPU आणि GPU.
GPU ला TPU पेक्षा वेगळे काय आहे आणि तुम्हाला त्यांच्याबद्दल का माहित असावे? </p>
करा GPU
GPUs, किंवा ग्राफिक्स प्रोसेसिंग युनिट्स, अत्याधुनिक सर्किट आहेत. ते विशेषतः चित्रे आणि ग्राफिक्सवर प्रक्रिया करण्यासाठी तयार केले आहेत. GPU अनेक लहान कोरांची रचना आहे. हे कोर एकाच वेळी मोठ्या प्रमाणात डेटा हाताळण्यासाठी सहयोग करतात.
ते चित्रे, व्हिडिओ आणि 3D ग्राफिक्स तयार करण्यात अत्यंत कार्यक्षम आहेत.
तुमच्या स्क्रीनवर तुम्हाला दिसत असलेल्या प्रतिमा तयार करण्यासाठी पडद्यामागे काम करणारा कलाकार असे आहे. GPU कच्चा डेटा तुम्ही पाहता त्या आकर्षक प्रतिमा आणि चित्रपटांमध्ये रूपांतरित करतो.
TPUs
टेन्सर प्रोसेसिंग युनिट्स, किंवा TPUs, विशेष सर्किट आहेत. ते केवळ साठी बांधले आहेत मशीन शिक्षण. TPUs मोठ्या प्रमाणात मशीन-लर्निंग ऍप्लिकेशन्सच्या गरजांसाठी उत्तम आहेत. म्हणून, आपण त्यांचा उपयोग सखोल शिक्षण आणि न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षणात करू शकतो.
या प्रकरणात, ते GPU च्या विपरीत आहेत, जे अधिक सामान्य-उद्देश संगणनासाठी तयार केले आहेत.
हे गणिताच्या अलौकिक बुद्धिमत्तेसारखे आहे जे क्लिष्ट समस्या सोडवते आणि एआय कार्य करते. याचा विचार करा: जेव्हा तुम्ही Siri किंवा Alexa सारखे आभासी सहाय्यक वापरता, तेव्हा TPU पडद्यामागे अथकपणे काम करते. ते तुमच्या आवाजाच्या सूचनांचा अर्थ लावते आणि त्यानुसार प्रतिसाद देते.
व्हॉईस इनपुटचा अर्थ लावण्यासाठी आवश्यक असलेली अत्याधुनिक गणना पूर्ण करण्याची जबाबदारी आहे. आणि, तुम्ही काय विचारत आहात हे समजते आणि अचूक प्रतिसाद देते.
GPU वि TPUs
मूलभूत गोष्टी समजून घेणे
जीपीयू (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग युनिट्स) आणि टीपीयू (टेन्सर प्रोसेसिंग युनिट्स) हे संगणक प्रणालीमध्ये आढळणारे दोन गंभीर हार्डवेअर घटक आहेत.
कामगिरी मेट्रिक्सची तुलना
आपण कशाची तुलना करावी?
प्रक्रिया शक्ती, मेमरी बँडविड्थ आणि ऊर्जा कार्यक्षमता हे महत्त्वपूर्ण कामगिरीचे निकष आहेत. ते GPU आणि TPU क्षमतांवर प्रभाव टाकतात. GPU आणि TPU ची तुलना करताना आम्ही हे निकष वापरू शकतो.
TPUs विशेषतः मशीन लर्निंग क्रियाकलापांसाठी बनवले जातात. GPU वर त्यांचे विविध फायदे आहेत, ज्यात जलद प्रक्रिया गती, चांगली मेमरी बँडविड्थ आणि कमी वीज वापर यांचा समावेश आहे. जीपीयू उच्च पातळीचे कार्यप्रदर्शन प्रदान करण्यासाठी सुप्रसिद्ध आहेत.
ऊर्जा कार्यक्षमता
संगणकीय क्षेत्रात ऊर्जा कार्यक्षमता ही एक महत्त्वाची समस्या आहे. GPU ची TPU सह तुलना करताना हे लक्षात घेतले पाहिजे. हार्डवेअर घटकाचा ऊर्जेचा वापर आपल्या सिस्टमच्या किंमतीवर आणि कार्यक्षमतेवर लक्षणीय परिणाम करू शकतो.
जेव्हा ऊर्जा कार्यक्षमतेचा विचार केला जातो, तेव्हा GPU पेक्षा TPUs चे महत्त्वपूर्ण फायदे आहेत. दीर्घकालीन, ते अधिक किफायतशीर आणि पर्यावरणदृष्ट्या चांगले आहेत कारण ते कमी उर्जा वापरतात.
सॉफ्टवेअर समर्थन
तुमची निवड सॉफ्टवेअर समर्थन आणि प्रोग्रामिंग मॉडेल्सवर देखील अवलंबून असावी. तुमच्या घटकांशी सुसंगत असलेले हार्डवेअर निवडणे महत्त्वाचे आहे. आणि, आपल्याला आवश्यक असलेले सॉफ्टवेअर समर्थन प्रदान केले पाहिजे.
येथे GPUs हा उत्तम पर्याय आहे. ते विविध प्रकारचे प्रोग्रामिंग मॉडेल आणि सॉफ्टवेअर समर्थन प्रदान करतात. दुसरीकडे, TPUs विशेषतः मशीन लर्निंग वर्कलोडसाठी तयार केले जातात. म्हणून, ते GPU प्रमाणे समान प्रमाणात इंटरऑपरेबिलिटी आणि समर्थन प्रदान करत नाहीत.
किंमत आणि उपलब्धता
किमतीच्या बाबतीत, GPU हे TPU पेक्षा अधिक सामान्यपणे प्रवेश करण्यायोग्य आणि कमी महाग आहेत. Nvidia, AMD आणि Intel यासह अनेक कंपन्यांद्वारे GPU ची निर्मिती केली जाते. आम्ही गेमिंगपासून ते वैज्ञानिक संगणनापर्यंत विविध अनुप्रयोगांमध्ये GPUs वापरतो.
परिणामी, त्यांच्याकडे मोठी आणि स्पर्धात्मक बाजारपेठ आहे. हे नक्कीच स्वस्त दरात योगदान देते.
दुसरीकडे, TPUs केवळ Google द्वारे उत्पादित केले जातात आणि ते फक्त Google Cloud द्वारे उपलब्ध आहेत. त्यांच्या मर्यादित पुरवठ्यामुळे TPUs GPU पेक्षा जास्त महाग आहेत. तसेच, याला मशीन लर्निंग अकादमिक आणि प्रॅक्टिशनर्सकडून जोरदार मागणी आहे.
तथापि, ML मॉडेल्सना प्रशिक्षण देण्यासाठी TPU द्वारे प्रदान केलेल्या विशिष्ट कामगिरीची आपल्याला आवश्यकता असू शकते. मग, उच्च किंमत आणि मर्यादित उपलब्धता कदाचित फायदेशीर असेल.
कोणता हार्डवेअर घटक तुमच्या गरजा पूर्ण करतो?
या प्रश्नाचे उत्तर अनेक चलांवर अवलंबून आहे. तुम्ही तुमचे बजेट, तुमच्या कार्यप्रदर्शनाच्या गरजा आणि तुम्हाला कोणत्या प्रकारचे उपक्रम राबवायचे आहेत हे तपासावे.
किंमत हा तुमचा महत्त्वाचा घटक असल्यास GPU ही अधिक किफायतशीर निवड आहे. TPU' किमान 5 पट जास्त महाग आहे.
तुमच्या विशिष्ट मागण्या आणि आवश्यकता शेवटी कोणता हार्डवेअर घटक तुमच्यासाठी आदर्श आहे हे ठरवेल. निवड निवडण्यापूर्वी सर्व प्रवेशयोग्य पर्यायांचे फायदे आणि तोटे यांचे मूल्यांकन करणे महत्वाचे आहे.
तसेच मशीन लर्निंगसाठी आम्ही GPU वापरू शकतो का?
GPU वर मशीन लर्निंग करता येते. त्यांच्यासाठी आवश्यक असलेली क्लिष्ट गणिती गणने पार पाडण्याच्या क्षमतेमुळे प्रशिक्षण मशीन लर्निंग मॉडेल, GPUs हे खरेतर अनेक मशीन लर्निंग प्रॅक्टिशनर्ससाठी एक पसंतीचे पर्याय आहेत.
लोकप्रिय सखोल शिक्षण फ्रेमवर्क जसे टेन्सर फ्लो आणि PyTorch GPU वर सॉफ्टवेअर टूल्सच्या विस्तृत श्रेणीशी सुसंगत आहेत. TPU इतर सॉफ्टवेअर प्रोग्राम आणि लायब्ररीसह ऑपरेट करू शकत नाहीत. ते विशेषतः Google च्या TensorFlow फ्रेमवर्कसह कार्य करण्यासाठी तयार केले गेले होते.
शेवटी, अधिक सुलभ, अधिक किफायतशीर मशीन लर्निंग सोल्यूशन शोधत असलेल्या ग्राहकांसाठी, GPU श्रेयस्कर असू शकतात. ज्या ग्राहकांना मशीन लर्निंग मॉडेल तयार करण्यासाठी आणि कार्यान्वित करण्यासाठी विशेष कार्यप्रदर्शन आवश्यक आहे त्यांच्यासाठी, TPUs अजूनही सर्वोत्तम पर्याय आहेत.
भविष्यात काय आहे?
नजीकच्या भविष्यात प्रोसेसर विकसित होत राहतील.
आम्ही त्यांच्याकडून उच्च कार्यक्षमता, ऊर्जा अर्थव्यवस्था आणि वेगवान घड्याळ दरांची अपेक्षा करतो.
आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स आणि मशीन लर्निंगच्या प्रगतीमुळे काही विशिष्ट अनुप्रयोगांसाठी सानुकूलित प्रोसेसर तयार होतील.
मल्टी-कोर सीपीयू आणि अधिक कॅशे क्षमतांकडे कल वाढण्याचाही अंदाज आहे.
प्रत्युत्तर द्या