GPU dan TPU ialah dua pelakon penting dalam industri pengkomputeran. Mereka telah mengubah sepenuhnya cara kami mengendalikan dan menganalisis data.
Kerja kompleks menghasilkan grafik dan gambar dikendalikan oleh GPU, atau unit pemprosesan grafik.
TPU, atau Unit Pemprosesan Tensor, sebaliknya, ialah pemproses tersuai yang dicipta secara eksklusif untuk mempercepatkan beban kerja pembelajaran mesin.
Mempunyai alat yang sesuai untuk tugas itu adalah penting dalam dunia komputer. Prestasi, kelajuan dan kecekapan operasi tertentu boleh dipengaruhi secara mendadak dengan memilih jenis unit pemprosesan yang betul.
Oleh sebab itu, membandingkan GPU dan TPU adalah penting bagi sesiapa sahaja yang cuba memaksimumkan kuasa pengiraan mereka.
Walau bagaimanapun, mari kita mulakan dengan asas.
Apa itu Pemproses?
Pemproses adalah bahagian penting dalam komputer. Ia melakukan pengiraan yang diperlukan untuk komputer berfungsi.
Ia menjalankan proses matematik, logik dan input/output asas mengikut arahan daripada sistem pengendalian.
Frasa "pemproses," "unit pemprosesan pusat (CPU)," dan "mikropemproses" sering digunakan secara bergantian antara satu sama lain. Walau bagaimanapun, CPU hanyalah satu lagi jenis pemproses. Ia bukan satu-satunya pemproses dalam komputer. Ia adalah yang penting walaupun.
CPU melakukan sebahagian besar operasi pengkomputeran dan pemprosesan. Ia berfungsi sebagai "otak" komputer.
Dalam artikel ini, kita akan bercakap tentang dua pemproses yang berbeza; TPU dan GPU.
Apakah yang membezakan GPU daripada TPU, dan mengapa anda perlu tahu tentangnya? /p>
GPU
GPU, atau Unit Pemprosesan Grafik, adalah litar yang canggih. Ia dibina khas untuk memproses gambar dan grafik. GPU ialah komposisi daripada banyak teras kecil. Teras ini bekerjasama untuk mengendalikan kuantiti data yang besar secara serentak.
Mereka sangat cekap dalam menghasilkan gambar, video dan grafik 3D.
Ia seperti artis yang bekerja di belakang tabir untuk mencipta imej yang anda lihat pada skrin anda. GPU menukar data mentah kepada imej dan filem menarik yang anda lihat.
TPU
Unit Pemprosesan Tensor, atau TPU, ialah litar khusus. Mereka dibina secara eksklusif untuk pembelajaran mesin. TPU sangat bagus untuk keperluan aplikasi pembelajaran mesin berskala besar. Oleh itu, kita boleh menggunakannya dalam pembelajaran mendalam dan latihan rangkaian saraf.
Dalam kes ini, ia tidak seperti GPU, yang dibina untuk pengkomputeran yang lebih umum.
Ia seperti genius matematik yang menyelesaikan masalah rumit dan menjadikan AI berfungsi. Pertimbangkan ini: apabila anda menggunakan pembantu maya seperti Siri atau Alexa, TPU berfungsi tanpa jemu di belakang tabir. Ia mentafsir arahan suara anda dan bertindak balas dengan sewajarnya.
Ia bertanggungjawab untuk melengkapkan pengiraan canggih yang diperlukan untuk mentafsir input suara. Dan, ia memahami perkara yang anda minta dan bertindak balas dengan tepat.
GPU lwn TPU
Memahami Asas
GPU (Unit Pemprosesan Grafik) dan TPU (Unit Pemprosesan Tensor) ialah dua komponen perkakasan kritikal yang terdapat dalam sistem komputer.
Perbandingan Metrik Prestasi
Apa yang Harus Kita Bandingkan?
Kuasa pemprosesan, lebar jalur memori dan kecekapan tenaga adalah kriteria prestasi kritikal. Mereka mempengaruhi keupayaan GPU dan TPU. Kami boleh menggunakan kriteria ini apabila membandingkan GPU dan TPU.
TPU dibuat khas untuk aktiviti pembelajaran mesin. Mereka mempunyai pelbagai kelebihan berbanding GPU, termasuk kelajuan pemprosesan yang lebih cepat, lebar jalur memori yang lebih baik dan penggunaan kuasa yang dikurangkan. Walaupun GPU terkenal kerana menyediakan tahap prestasi yang tinggi.
Kecekapan Tenaga
Dalam bidang pengkomputeran, kecekapan tenaga adalah isu penting. Ia harus diambil kira apabila membandingkan GPU dengan TPU. Penggunaan tenaga komponen perkakasan boleh menjejaskan harga dan prestasi sistem anda dengan ketara.
Apabila bercakap tentang kecekapan tenaga, TPU mempunyai faedah yang ketara berbanding GPU. Dalam jangka panjang, mereka lebih menjimatkan dan baik dari segi alam sekitar kerana mereka menggunakan kurang kuasa.
Sokongan Perisian
Pilihan anda juga harus bergantung pada sokongan perisian dan model pengaturcaraan. Adalah penting untuk memilih perkakasan yang serasi dengan komponen anda. Dan, ia harus menyediakan sokongan perisian yang anda perlukan.
GPU adalah pilihan yang lebih baik di sini. Mereka menyediakan pelbagai model pengaturcaraan dan sokongan perisian. TPU, sebaliknya, dicipta khusus untuk beban kerja pembelajaran mesin. Jadi, mereka tidak menyediakan tahap kesalingoperasian dan sokongan yang sama seperti GPU.
Kos dan Ketersediaan
Dari segi kos, GPU lebih mudah diakses dan lebih murah daripada TPU. GPU dihasilkan oleh banyak syarikat, termasuk Nvidia, AMD, dan Intel. Kami menggunakan GPU dalam pelbagai aplikasi daripada permainan hingga pengkomputeran saintifik.
Akibatnya, mereka mempunyai pasaran yang besar dan kompetitif. Ini sudah tentu menyumbang kepada harga yang murah.
TPU, sebaliknya, hanya dihasilkan oleh Google dan hanya tersedia melalui Google Cloud. TPU lebih mahal daripada GPU kerana bekalannya yang terhad. Selain itu, ia mempunyai permintaan yang kuat daripada ahli akademik dan pengamal pembelajaran mesin.
Walau bagaimanapun, anda mungkin memerlukan prestasi khusus yang disediakan oleh TPU untuk melatih model ML. Kemudian, kos yang tinggi dan ketersediaan terhad mungkin berbaloi.
Komponen perkakasan manakah yang paling sesuai dengan keperluan anda?
Jawapan kepada soalan ini bergantung pada banyak pembolehubah. Anda harus menyemak belanjawan anda, keperluan prestasi anda dan jenis aktiviti yang ingin anda jalankan.
GPU ialah pilihan yang lebih menjimatkan jika harga adalah faktor utama anda. TPU' sekurang-kurangnya 5 kali lebih mahal.
Permintaan dan keperluan khusus anda akhirnya akan menentukan komponen perkakasan yang sesuai untuk anda. Adalah penting untuk menilai kelebihan dan kekurangan semua pilihan yang boleh diakses sebelum memilih pilihan.
Bolehkah Kita Menggunakan GPU untuk Pembelajaran Mesin Juga?
Pembelajaran mesin boleh dilakukan pada GPU. Oleh kerana keupayaan mereka untuk menjalankan pengiraan matematik rumit yang diperlukan untuk melatih model pembelajaran mesin, GPU sebenarnya merupakan pilihan pilihan untuk ramai pengamal pembelajaran mesin.
Rangka kerja pembelajaran mendalam yang popular seperti TensorFlow dan PyTorch serasi dengan pelbagai alat perisian pada GPU. TPU mungkin tidak beroperasi dengan program perisian dan perpustakaan lain. Mereka dicipta khas untuk berfungsi dengan rangka kerja TensorFlow Google.
Kesimpulannya, bagi pengguna yang mencari penyelesaian pembelajaran mesin yang lebih mudah diakses dan menjimatkan, GPU mungkin lebih disukai. Bagi pelanggan yang memerlukan prestasi khusus untuk membina dan melaksanakan model pembelajaran mesin, TPU masih merupakan pilihan terbaik.
Apa Masa Depan?
Pemproses akan terus berkembang dalam masa terdekat.
Kami menjangkakan mereka mempunyai prestasi yang lebih tinggi, ekonomi tenaga dan kadar jam yang lebih pantas.
Kepintaran buatan dan kemajuan pembelajaran mesin akan mendorong penciptaan pemproses tersuai untuk aplikasi tertentu.
Ia juga diunjurkan bahawa trend ke arah CPU berbilang teras dan kapasiti cache yang lebih besar.
Sila tinggalkan balasan anda