GPUs र TPUs कम्प्युटिङ उद्योगमा दुई महत्वपूर्ण अभिनेता हुन्। हामीले डेटा ह्यान्डल गर्ने र विश्लेषण गर्ने तरिका तिनीहरूले पूर्ण रूपमा परिवर्तन गरेका छन्।
ग्राफिक्स र चित्रहरू उत्पादन गर्ने जटिल कार्य GPUs, वा ग्राफिक्स प्रशोधन एकाइहरू द्वारा ह्यान्डल गरिन्छ।
TPUs, वा Tensor प्रोसेसिङ इकाइहरू, अर्कोतर्फ, मेसिन लर्निङ वर्कलोडको गति बढाउनका लागि विशेष रूपमा सिर्जना गरिएका अनुकूलन-निर्मित प्रोसेसरहरू हुन्।
कार्यको लागि सही उपकरण हुनु कम्प्युटरको संसारमा आवश्यक छ। उचित प्रकारको प्रशोधन इकाइ छनोट गरेर विशिष्ट कार्यको कार्यसम्पादन, गति र दक्षतालाई नाटकीय रूपमा प्रभाव पार्न सकिन्छ।
यसको कारणले, GPU हरू र TPU हरू तुलना गर्नु उनीहरूको कम्प्युटेसनल शक्तिलाई अधिकतम बनाउन प्रयास गर्ने कोहीको लागि महत्त्वपूर्ण छ।
यद्यपि, आधारभूत कुराहरूसँग सुरु गरौं।
एक प्रोसेसर के हो?
प्रोसेसर कम्प्युटरको अत्यावश्यक अंग हो। यसले कम्प्युटरलाई काम गर्नको लागि आवश्यक गणना गर्दछ।
यसले अपरेटिङ सिस्टमबाट आदेशहरू पछ्याएर आधारभूत गणितीय, तार्किक, र इनपुट/आउटपुट प्रक्रियाहरू गर्छ।
वाक्यांशहरू "प्रोसेसर," "केन्द्रीय प्रशोधन इकाई (CPU)", र "माइक्रोप्रोसेसर" प्रायः एकअर्कासँग आदानप्रदान गर्न प्रयोग गरिन्छ। यद्यपि, CPU प्रोसेसरको अर्को प्रकार हो। यो कम्प्युटरमा मात्र प्रोसेसर होइन। यद्यपि यो एक महत्त्वपूर्ण छ।
CPU ले कम्प्युटिङ र प्रशोधन कार्यहरूको बहुमत गर्दछ। यसले कम्प्युटरको "मस्तिष्क" को रूपमा काम गर्दछ।
यस लेखमा, हामी दुई फरक प्रोसेसर बारेमा कुरा गर्नेछौं; TPU र GPU।
GPU हरू TPU हरूबाट के फरक छ, र तपाईंले तिनीहरूको बारेमा किन जान्नुपर्छ? </p>
GPU हरू
GPUs, वा ग्राफिक्स प्रोसेसिंग एकाइहरू, परिष्कृत सर्किटहरू हुन्। तिनीहरू विशेष गरी चित्रहरू र ग्राफिक्स प्रशोधनका लागि बनाइएका छन्। GPU हरू धेरै साना कोरहरूको संरचना हो। यी कोरहरूले एकै साथ ठूलो मात्रामा डाटा ह्यान्डल गर्न सहयोग गर्छन्।
तिनीहरू तस्बिरहरू, भिडियोहरू, र 3D ग्राफिक्स उत्पादन गर्नमा अत्यन्त कुशल छन्।
तपाईंले आफ्नो स्क्रिनमा देख्नुहुने छविहरू सिर्जना गर्न कलाकारले पर्दा पछाडि काम गरिरहेको जस्तो छ। GPU ले कच्चा डाटालाई आकर्षक छवि र चलचित्रहरूमा रूपान्तरण गर्दछ जुन तपाईंले देख्नु हुन्छ।
TPUs
टेन्सर प्रशोधन एकाइहरू, वा TPUs, विशेष सर्किटहरू हुन्। तिनीहरूको लागि विशेष रूपमा निर्माण गरिएको हो मेशिन सिकाइ। TPU हरू ठूला-ठूला मेसिन-लर्निङ एपहरूको आवश्यकताहरूको लागि उत्कृष्ट छन्। तसर्थ, हामी तिनीहरूलाई गहिरो शिक्षा र न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षणमा प्रयोग गर्न सक्छौं।
यस अवस्थामा, तिनीहरू GPU हरू भन्दा फरक छन्, जुन अधिक सामान्य-उद्देश्य कम्प्युटिङको लागि बनाइएको हो।
यो गणित प्रतिभा जस्तै हो जसले जटिल समस्याहरू समाधान गर्छ र एआई काम गर्दछ। यसलाई विचार गर्नुहोस्: जब तपाइँ सिरी वा एलेक्सा जस्तै भर्चुअल सहायक प्रयोग गर्नुहुन्छ, TPU ले पर्दा पछाडि अथक काम गर्दछ। यसले तपाईंको आवाज निर्देशनहरू व्याख्या गर्छ र तदनुसार प्रतिक्रिया दिन्छ।
यो भ्वाइस इनपुटको व्याख्या गर्न आवश्यक परिष्कृत गणनाहरू पूरा गर्ने जिम्मेवारी हो। र, यसले तपाईले सोध्नु भएको कुरा बुझ्छ, र सही जवाफ दिन्छ।
GPU बनाम TPUs
आधारभूत कुराहरू बुझ्दै
GPU हरू (ग्राफिक्स प्रोसेसिङ इकाइहरू) र TPUs (टेन्सर प्रोसेसिङ इकाइहरू) कम्प्युटर प्रणालीहरूमा पाइने दुई महत्वपूर्ण हार्डवेयर कम्पोनेन्टहरू हुन्।
प्रदर्शन मेट्रिक्स को तुलना
हामीले के तुलना गर्नुपर्छ?
प्रशोधन शक्ति, मेमोरी ब्यान्डविथ, र ऊर्जा दक्षता महत्वपूर्ण प्रदर्शन मापदण्ड हो। तिनीहरूले GPU र TPU क्षमताहरूलाई प्रभाव पार्छन्। GPU र TPU तुलना गर्दा हामी यी मापदण्डहरू प्रयोग गर्न सक्छौं।
TPU हरू विशेष गरी मेसिन लर्निङ गतिविधिहरूको लागि बनाइन्छ। तिनीहरूसँग GPU हरूमा छिटो प्रशोधन गति, राम्रो मेमोरी ब्यान्डविथ, र कम पावर खपत सहित विभिन्न फाइदाहरू छन्। जबकि GPU हरू उच्च स्तरको प्रदर्शन प्रदान गर्नका लागि परिचित छन्।
ऊर्जा दक्षता
कम्प्युटिङको क्षेत्रमा, ऊर्जा दक्षता एक महत्त्वपूर्ण मुद्दा हो। TPUs सँग GPU हरू तुलना गर्दा यसलाई ध्यानमा राख्नुपर्छ। हार्डवेयर कम्पोनेन्टको ऊर्जा खपतले तपाईंको प्रणालीको मूल्य र कार्यसम्पादनलाई महत्त्वपूर्ण रूपमा असर गर्न सक्छ।
जब यो ऊर्जा दक्षता को लागी आउँदछ, TPU हरू GPU हरू भन्दा महत्त्वपूर्ण फाइदाहरू छन्। लामो अवधिमा, तिनीहरू अधिक किफायती र वातावरणीय रूपमा राम्रो छन् किनभने तिनीहरूले कम शक्ति प्रयोग गर्छन्।
सफ्टवेयर समर्थन
तपाईंको छनोट सफ्टवेयर समर्थन र प्रोग्रामिङ मोडेलहरूमा पनि निर्भर हुनुपर्छ। तपाईंको कम्पोनेन्टहरूसँग मिल्दो हार्डवेयर चयन गर्न यो महत्त्वपूर्ण छ। र, यसले तपाईंलाई आवश्यक पर्ने सफ्टवेयर समर्थन प्रदान गर्नुपर्छ।
GPUs यहाँ राम्रो विकल्प हो। तिनीहरूले विभिन्न प्रकारका प्रोग्रामिङ मोडेलहरू र सफ्टवेयर समर्थन प्रदान गर्छन्। TPUs, अर्कोतर्फ, विशेष गरी मेसिन लर्निङ वर्कलोडहरूको लागि सिर्जना गरिन्छ। त्यसोभए, तिनीहरूले GPUs को रूपमा अन्तरक्रियाशीलता र समर्थनको समान डिग्री प्रदान गर्दैनन्।
लागत र उपलब्धता
लागतको सर्तमा, GPU हरू TPU हरू भन्दा सामान्य रूपमा पहुँचयोग्य र कम महँगो हुन्छन्। GPU हरू Nvidia, AMD, र Intel सहित धेरै कम्पनीहरूद्वारा निर्मित छन्। हामी गेमिङदेखि वैज्ञानिक कम्प्युटिङसम्मका विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा GPU हरू प्रयोग गर्छौं।
फलस्वरूप, तिनीहरूसँग ठूलो र प्रतिस्पर्धी बजार छ। यसले निश्चित रूपमा सस्तो मूल्यमा योगदान गर्दछ।
TPUs, अर्कोतर्फ, गुगल द्वारा मात्र निर्माण गरिन्छ र गुगल क्लाउड मार्फत मात्र उपलब्ध छ। सीमित आपूर्तिका कारण TPU हरू GPU हरू भन्दा महँगो छन्। साथै, यो मेशिन लर्निंग शिक्षाविद्हरू र चिकित्सकहरूबाट कडा माग छ।
यद्यपि, तपाइँलाई TPU ले ML मोडेलहरू प्रशिक्षणको लागि प्रदान गर्ने विशेष कार्यसम्पादन आवश्यक पर्दछ। त्यसपछि, उच्च लागत र सीमित उपलब्धता यसको लायक हुन सक्छ।
कुन हार्डवेयर कम्पोनेन्टले तपाईको आवश्यकतालाई राम्रोसँग सुहाउँछ?
यस प्रश्नको जवाफ धेरै चरहरूमा निर्भर गर्दछ। तपाईंले आफ्नो बजेट, तपाईंको कार्यसम्पादन आवश्यकताहरू, र तपाईंले गर्न चाहनुहुने गतिविधिहरूको प्रकार जाँच गर्नुपर्छ।
यदि मूल्य तपाईको मुख्य कारक हो भने GPU हरू अधिक किफायती विकल्प हुन्। TPU' कम्तिमा 5 गुणा महँगो छ।
तपाईंको विशेष माग र आवश्यकताहरूले अन्ततः कुन हार्डवेयर कम्पोनेन्ट तपाईंको लागि उपयुक्त छ भनेर निर्धारण गर्नेछ। छनोट छनौट गर्नु अघि सबै पहुँचयोग्य विकल्पहरूको फाइदा र बेफाइदाहरूको मूल्याङ्कन गर्न महत्त्वपूर्ण छ।
के हामी मेसिन लर्निङको लागि GPU प्रयोग गर्न सक्छौं?
GPU मा मेसिन लर्निङ गर्न सकिन्छ। आवश्यक जटिल गणितीय गणनाहरू पूरा गर्न तिनीहरूको क्षमताको कारण प्रशिक्षण मेसिन लर्निंग मोडेलहरू, GPU हरू वास्तवमा धेरै मेसिन लर्निङ व्यवसायीहरूको लागि रुचाइएको विकल्प हो।
लोकप्रिय गहिरो शिक्षा फ्रेमवर्क जस्तै TensorFlow र PyTorch GPU मा सफ्टवेयर उपकरणहरूको विस्तृत दायरासँग उपयुक्त छ। TPU हरू अन्य सफ्टवेयर कार्यक्रमहरू र पुस्तकालयहरूसँग काम नगर्न सक्छन्। तिनीहरू विशेष गरी Google को TensorFlow फ्रेमवर्कसँग काम गर्न सिर्जना गरिएको थियो।
अन्तमा, अधिक पहुँचयोग्य, अधिक किफायती मेसिन लर्निंग समाधान खोज्ने उपभोक्ताहरूका लागि, GPU हरू उपयुक्त हुन सक्छन्। मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण र कार्यान्वयन गर्नका लागि विशेष कार्यसम्पादन चाहिने ग्राहकहरूका लागि, TPU हरू अझै पनि उत्तम विकल्प हुन्।
भविष्यमा के हुन्छ?
प्रोसेसरहरू निकट भविष्यमा विकास गर्न जारी रहनेछ।
हामी तिनीहरूसँग उच्च प्रदर्शन, ऊर्जा अर्थव्यवस्था, र छिटो घडी दरहरू आशा गर्दछौं।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स र मेसिन लर्निङको प्रगतिले निश्चित अनुप्रयोगहरूको लागि अनुकूलित प्रोसेसरहरूको सिर्जनालाई धक्का दिनेछ।
यो पनि अनुमान गरिएको छ कि बहु-कोर CPU हरू र अधिक क्यास क्षमताहरू तिर प्रवृत्ति।
जवाफ छाड्नुस्