GPU နှင့် TPU များသည် ကွန်ပျူတာစက်မှုလုပ်ငန်းတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍနှစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာများကို ကျွန်ုပ်တို့ ကိုင်တွယ်ပုံနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပုံတို့ကို ၎င်းတို့ လုံးလုံးလျားလျား ပြောင်းလဲသွားခဲ့သည်။
ဂရပ်ဖစ်နှင့် ရုပ်ပုံများ ထုတ်လုပ်ခြင်း၏ ရှုပ်ထွေးသော အလုပ်အား GPU များ သို့မဟုတ် ဂရပ်ဖစ် လုပ်ဆောင်ခြင်း ယူနစ်များက ကိုင်တွယ်သည်။
အခြားတစ်ဖက်တွင် TPUs သို့မဟုတ် Tensor Processing Units များသည် စက်သင်ယူမှုအလုပ်များကို အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် သီးသန့်ဖန်တီးထားသော စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်ထားသော ပရိုဆက်ဆာများဖြစ်သည်။
အလုပ်အတွက် မှန်ကန်သော tool ရှိခြင်းသည် ကွန်ပျူတာလောကတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ တိကျသောလုပ်ဆောင်မှုတစ်ခု၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ မြန်နှုန်းနှင့် ထိရောက်မှုတို့သည် သင့်လျော်သော လုပ်ဆောင်မှုယူနစ်အမျိုးအစားကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် သိသိသာသာ အကျိုးသက်ရောက်နိုင်ပါသည်။
ထို့အတွက်ကြောင့်၊ GPU များနှင့် TPU များကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းသည် ၎င်းတို့၏ ကွန်ပြူတာစွမ်းအားကို အမြင့်ဆုံးမြှင့်တင်ရန် ကြိုးစားသူတိုင်းအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
သို့သော်၊ အခြေခံအားဖြင့်စကြပါစို့။
ပရိုဆက်ဆာဆိုတာဘာလဲ။
ပရိုဆက်ဆာသည် ကွန်ပျူတာတစ်လုံး၏ မရှိမဖြစ် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကွန်ပျူတာအတွက် လိုအပ်သော တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်ပေးသည်။
၎င်းသည် လည်ပတ်မှုစနစ်မှ ညွှန်ကြားချက်များအတိုင်း အခြေခံသင်္ချာ၊ ယုတ္တိနှင့် အဝင်/အထွက် လုပ်ငန်းစဉ်များကို လုပ်ဆောင်သည်။
“ပရိုဆက်ဆာ၊” “ဗဟိုလုပ်ဆောင်မှုယူနစ် (CPU)” နှင့် “မိုက်ခရိုပရိုဆက်ဆာ” ဟူသော စကားစုများကို တစ်ခုနှင့်တစ်ခု အပြန်အလှန် မကြာခဏ အသုံးပြုကြသည်။ သို့သော်လည်း CPU သည် အခြားသော ပရိုဆက်ဆာ အမျိုးအစားတစ်ခုသာဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကွန်ပျူတာတွင် တစ်ခုတည်းသော processor မဟုတ်ပါ။ ဒါတောင် အရေးကြီးတဲ့ ကိစ္စပါ။
CPU သည် ကွန်ပြူတာနှင့် စီမံဆောင်ရွက်မှု အများစုကို လုပ်ဆောင်သည်။ ၎င်းသည် ကွန်ပျူတာ၏ "ဦးနှောက်" အဖြစ် အလုပ်လုပ်သည်။
ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မတူညီသော ပရိုဆက်ဆာနှစ်ခုအကြောင်း ဆွေးနွေးပါမည်။ TPU နှင့် GPU ။
GPU များကို TPUs များနှင့် ကွဲပြားစေသည့်အရာ၊ ၎င်းတို့အကြောင်းကို အဘယ်ကြောင့် သိသင့်သနည်း။ /p>
အဆင့်မြင့်ထိပ်တန်း
GPU များ သို့မဟုတ် Graphics Processing Units များသည် ခေတ်မီဆန်းပြားသော ဆားကစ်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့ကို ရုပ်ပုံများနှင့် ဂရပ်ဖစ်များ လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အထူးသဖြင့် တည်ဆောက်ထားသည်။ GPU များသည် သေးငယ်သော cores များစွာ၏ဖွဲ့စည်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤ core များသည် များပြားလှသော ဒေတာပမာဏများကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း ကိုင်တွယ်ရန် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ပါသည်။
၎င်းတို့သည် ရုပ်ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများနှင့် 3D ဂရပ်ဖစ်များကို ထုတ်လုပ်ရာတွင် အလွန်ထိရောက်သည်။
၎င်းသည် သင့်ဖန်သားပြင်ပေါ်တွင် သင်မြင်ရသော ပုံများကို ဖန်တီးရန် နောက်ကွယ်တွင် လုပ်ဆောင်နေသည့် အနုပညာရှင်နှင့် တူပါသည်။ GPU သည် ကုန်ကြမ်းဒေတာကို သင်မြင်ရသည့် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ရုပ်ပုံများနှင့် ရုပ်ရှင်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးပါသည်။
TPU များ
Tensor Processing Units သို့မဟုတ် TPU များသည် အထူးပြုဆားကစ်များဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့အတွက် သီးသန့်တည်ဆောက်ထားသည်။ စက်သင်ယူမှု. TPU များသည် အကြီးစားစက်-သင်ယူခြင်းအက်ပ်လီကေးရှင်းများ၏လိုအပ်ချက်များအတွက် ကောင်းမွန်ပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ၎င်းတို့ကို နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက် လေ့ကျင့်မှုတွင် ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်သည်။
ဤကိစ္စတွင်၊ ၎င်းတို့သည် ပိုမိုယေဘုယျရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် တွက်ချက်ရန်အတွက် တည်ဆောက်ထားသည့် GPU များနှင့် မတူပါ။
ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကိုဖြေရှင်းပေးပြီး AI ကိုအလုပ်လုပ်စေသောသင်္ချာဉာဏ်ကြီးရှင်နှင့်တူသည်။ ဒါကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ- Siri သို့မဟုတ် Alexa ကဲ့သို့သော virtual assistant ကို သင်အသုံးပြုသောအခါ TPU သည် နောက်ကွယ်တွင် မမောမပန်း အလုပ်လုပ်ပါသည်။ ၎င်းသည် သင့်အသံညွှန်ကြားချက်များကို ဘာသာပြန်ပေးပြီး အလိုက်သင့်တုံ့ပြန်သည်။
အသံထည့်သွင်းမှုကို အနက်ပြန်ဆိုရန် လိုအပ်သော ခေတ်မီသော တွက်ချက်မှုများကို ပြီးမြောက်ရန် ၎င်းတွင် တာဝန်ရှိသည်။ နောက်ပြီး သင်တောင်းဆိုတာကို နားလည်ပြီး တိကျစွာ တုံ့ပြန်ပါတယ်။
GPU နှင့် TPU များ
အခြေခံသဘောတရားများကို နားလည်ခြင်း။
GPUs (Graphics Processing Units) နှင့် TPUs (Tensor Processing Units) များသည် ကွန်ပျူတာစနစ်များတွင် တွေ့ရသော အရေးကြီးသော ဟာ့ဒ်ဝဲ အစိတ်အပိုင်း နှစ်ခုဖြစ်သည်။
စွမ်းဆောင်ရည်မက်ထရစ်များ နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။
ကျွန်ုပ်တို့ အဘယ်အရာကို နှိုင်းယှဉ်သင့်သနည်း။
လုပ်ဆောင်ချက်ပါဝါ၊ မှတ်ဉာဏ်ဘန်းဝဒ်နှင့် စွမ်းအင်ထိရောက်မှုတို့သည် အရေးကြီးသော စွမ်းဆောင်ရည်စံနှုန်းများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် GPU နှင့် TPU စွမ်းရည်များကို လွှမ်းမိုးထားသည်။ GPU နှင့် TPU နှိုင်းယှဉ်သောအခါတွင် ဤစံနှုန်းများကို ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
TPU များကို စက်သင်ယူမှု လှုပ်ရှားမှုများအတွက် အထူးပြုလုပ်ထားသည်။ ၎င်းတို့တွင် ပိုမိုမြန်ဆန်သော လုပ်ဆောင်မှုအမြန်နှုန်းများ၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော memory bandwidth နှင့် ပါဝါသုံးစွဲမှု လျှော့ချခြင်းအပါအဝင် GPU များထက် အားသာချက်များစွာရှိသည်။ GPU များသည် မြင့်မားသော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပေးစွမ်းသောကြောင့် လူသိများသည်။
စွမ်းအင်အသုံး
ကွန်ပြူတာနယ်ပယ်တွင် စွမ်းအင်ထိရောက်မှုသည် အရေးကြီးသော ပြဿနာတစ်ရပ်ဖြစ်သည်။ GPU များကို TPU များနှင့် နှိုင်းယှဉ်သည့်အခါ ၎င်းကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။ ဟာ့ဒ်ဝဲအစိတ်အပိုင်းတစ်ခု၏ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုသည် သင့်စနစ်၏စျေးနှုန်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။
စွမ်းအင်ထိရောက်မှုနှင့်ပတ်သက်၍ TPU များသည် GPU များထက် သိသာထင်ရှားသောအကျိုးကျေးဇူးများရှိသည်။ ရေရှည်တွင် ၎င်းတို့သည် ပါဝါကို လျှော့သုံးသောကြောင့် ၎င်းတို့သည် ပိုမိုချွေတာပြီး သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ကောင်းမွန်သည်။
Software ကိုပံ့ပိုးမှု
သင့်ရွေးချယ်မှုသည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ပံ့ပိုးမှုနှင့် ပရိုဂရမ်းမင်းပုံစံများပေါ်တွင်လည်း မူတည်နေသင့်သည်။ သင်၏ အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ကိုက်ညီသော ဟာ့ဒ်ဝဲကို ရွေးချယ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းသည် သင်လိုအပ်သော ဆော့ဖ်ဝဲလ်ပံ့ပိုးမှုကို ပေးသင့်သည်။
GPU များသည် ဤနေရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ပရိုဂရမ်းမင်းပုံစံများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ပံ့ပိုးမှုအမျိုးမျိုးကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင် TPU များသည် စက်သင်ယူမှုအလုပ်များများအတွက် အထူးဖန်တီးထားသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ၎င်းတို့သည် GPU များကဲ့သို့ အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုနှင့် ပံ့ပိုးမှုအတိုင်းအတာကို တူညီစွာမပံ့ပိုးပေးပေ။
ကုန်ကျစရိတ်နှင့်ရရှိနိုင်မှု
ကုန်ကျစရိတ်အရ၊ GPU များသည် TPUs များထက် ပို၍အသုံးများပြီး စျေးနည်းပါသည်။ GPU များကို Nvidia၊ AMD နှင့် Intel အပါအဝင် ကုမ္ပဏီများစွာမှ ထုတ်လုပ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဂိမ်းဆော့ခြင်းမှ သိပ္ပံနည်းကျ တွက်ချက်ခြင်းအထိ အမျိုးမျိုးသော အပလီကေးရှင်းများတွင် GPU များကို အသုံးပြုပါသည်။
ထို့ကြောင့် သူတို့တွင် ကြီးမားပြီး ပြိုင်ဆိုင်မှုရှိသော စျေးကွက်ရှိသည်။ ဒါက စျေးသက်သက်သာသာနဲ့ စျေးတက်တာ သေချာပါတယ်။
အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ TPU များကို Google ကသာ ထုတ်လုပ်ထားပြီး Google Cloud မှတဆင့်သာ ရရှိနိုင်ပါသည်။ ၎င်းတို့၏ အကန့်အသတ်ဖြင့် ထောက်ပံ့မှုကြောင့် TPU များသည် GPU များထက် ကုန်ကျစရိတ် ပိုပါသည်။ ထို့အပြင် ၎င်းသည် စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ ပညာရှင်များနှင့် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်သူများထံမှ ခိုင်မာသော တောင်းဆိုမှုတစ်ခုရှိသည်။
သို့သော်၊ TPU များသည် လေ့ကျင့်ရေး ML မော်ဒယ်များအတွက် ပံ့ပိုးပေးသည့် တိကျသောစွမ်းဆောင်ရည်ကို သင်လိုအပ်နိုင်သည်။ ထို့နောက်တွင်၊ မြင့်မားသောကုန်ကျစရိတ်နှင့် အကန့်အသတ်ရှိသောရရှိနိုင်မှုသည် ၎င်းကို တန်ဖိုးရှိပေမည်။
ဘယ်ဟာ့ဒ်ဝဲအစိတ်အပိုင်းက မင်းရဲ့လိုအပ်ချက်နဲ့ အကိုက်ညီဆုံးလဲ။
ဤမေးခွန်းအတွက် အဖြေသည် ကိန်းရှင်များစွာပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ သင့်ဘတ်ဂျက်၊ သင့်စွမ်းဆောင်ရည်လိုအပ်ချက်များနှင့် သင်လုပ်ဆောင်လိုသည့် လုပ်ဆောင်မှုအမျိုးအစားများကို စစ်ဆေးသင့်သည်။
စျေးနှုန်းသည် သင့်အဓိကအချက်ဖြစ်ပါက GPU များသည် ပိုမိုသက်သာသောရွေးချယ်မှုဖြစ်သည်။ TPU' သည် အနည်းဆုံး ၅ ဆ ပိုစျေးကြီးသည်။
သင်၏ သီးခြားတောင်းဆိုချက်များနှင့် လိုအပ်ချက်များသည် မည်သည့်ဟာ့ဒ်ဝဲ အစိတ်အပိုင်းသည် သင့်အတွက် စံနမူနာဖြစ်ကြောင်း ဆုံးဖြတ်ပေးလိမ့်မည်။ ရွေးချယ်မှုတစ်ခုမရွေးချယ်မီ လက်လှမ်းမီနိုင်သော ရွေးချယ်မှုအားလုံး၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို အကဲဖြတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
Machine Learning အတွက် GPU ကိုရော အသုံးပြုလို့ရပါသလား။
GPU များတွင် စက်သင်ယူမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ၎င်းတို့၏ အနုစိတ်သော သင်္ချာတွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်ရန် စွမ်းရည်ကြောင့် လိုအပ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးစက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များGPU များသည် အမှန်တကယ်တွင် စက်သင်ယူမှု လေ့ကျင့်သူများစွာအတွက် ဦးစားပေးရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။
ရေပန်းစားသော deep learning frameworks များ ကြိုက်သည်။ TensorFlow နှင့် PyTorch တို့သည် GPUs များရှိ ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကိရိယာအစုံအလင်ဖြင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ TPU များသည် အခြားဆော့ဖ်ဝဲလ်ပရိုဂရမ်များနှင့် ဒစ်ဂျစ်တိုက်များနှင့်အတူ လုပ်ဆောင်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ ၎င်းတို့ကို Google ၏ TensorFlow မူဘောင်ဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန် အထူးဖန်တီးထားသည်။
နိဂုံးချုပ်အနေဖြင့်၊ ပိုမိုလက်လှမ်းမီနိုင်သော၊ ပိုမိုချွေတာနိုင်သော စက်သင်ယူမှုဖြေရှင်းချက်ကို ရှာဖွေနေသည့် စားသုံးသူများအတွက် GPU များသည် ပိုကောင်းပေမည်။ စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းအတွက် အထူးပြုစွမ်းဆောင်ရည်လိုအပ်သော သုံးစွဲသူများအတွက် TPU များသည် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုဖြစ်နေဆဲဖြစ်သည်။
အနာဂတ်မည်သို့ရှိသနည်း
မကြာမီကာလအတွင်းတွင် လုပ်ငန်းရှင်များ ဆက်လက်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာမည်ဖြစ်သည်။
၎င်းတို့ကို ပိုမိုမြင့်မားသော စွမ်းဆောင်ရည်၊ စွမ်းအင်ချွေတာမှုနှင့် နာရီနှုန်းထားများ ပိုမိုရရှိရန် ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်ပါသည်။
Artificial Intelligence နှင့် စက်သင်ယူမှု တိုးတက်မှုများသည် အချို့သော အပလီကေးရှင်းများအတွက် စိတ်ကြိုက်ပရိုဆက်ဆာများ ဖန်တီးမှုကို တွန်းအားပေးမည်ဖြစ်သည်။
Multi-Core CPU များနှင့် Cache စွမ်းရည်များ ပိုမိုမြင့်မားလာစေရန်လည်း ခန့်မှန်းထားသည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave