GPU's en TPU's zijn twee belangrijke spelers in de computerindustrie. Ze hebben de manier waarop we omgaan met en analyseren van gegevens volledig veranderd.
Het complexe werk van het produceren van afbeeldingen en afbeeldingen wordt afgehandeld door GPU's of grafische verwerkingseenheden.
TPU's of Tensor Processing Units daarentegen zijn op maat gemaakte processors die exclusief zijn gemaakt om machine learning-workloads te versnellen.
Het hebben van de juiste tool voor de taak is essentieel in de wereld van computers. De prestaties, snelheid en efficiëntie van een specifieke bewerking kunnen dramatisch worden beïnvloed door het juiste type verwerkingseenheid te selecteren.
Daarom is het vergelijken van GPU's en TPU's cruciaal voor iedereen die zijn rekenkracht probeert te maximaliseren.
Laten we echter beginnen met de basis.
Wat is een verwerker?
Een processor is een essentieel onderdeel van een computer. Het doet de berekeningen die nodig zijn om de computer te laten werken.
Het voert fundamentele wiskundige, logische en invoer-/uitvoerprocessen uit volgens opdrachten van het besturingssysteem.
De uitdrukkingen "processor", "central processing unit (CPU)" en "microprocessor" worden vaak door elkaar gebruikt. De CPU is echter gewoon een ander type processor. Het is niet de enige processor in de computer. Het is wel een belangrijke.
De CPU doet de meeste computer- en verwerkingsbewerkingen. Het werkt als het "brein" van de computer.
In dit artikel zullen we het hebben over twee verschillende processors; TPU en GPU.
Wat onderscheidt GPU's van TPU's en waarom zou u hiervan op de hoogte moeten zijn? /p>
GPU's
GPU's, of Graphics Processing Units, zijn geavanceerde circuits. Ze zijn speciaal gebouwd voor het verwerken van foto's en afbeeldingen. GPU's zijn een samenstelling van vele kleine kernen. Deze kernen werken samen om enorme hoeveelheden gegevens tegelijkertijd te verwerken.
Ze zijn uiterst efficiënt in het produceren van foto's, video's en 3D-afbeeldingen.
Het is alsof de artiest achter de schermen werkt om de beelden te maken die je op je scherm ziet. De GPU zet ruwe data om in aantrekkelijke beelden en filmpjes die je ziet.
TPU's
Tensor Processing Units, of TPU's, zijn gespecialiseerde circuits. Ze zijn exclusief voor gebouwd machine learning. TPU's zijn geweldig voor de behoeften van grootschalige machine-learning-applicaties. Daarom kunnen we ze gebruiken bij diep leren en neurale netwerktraining.
In dit geval zijn ze anders dan GPU's, die zijn gebouwd voor meer algemeen computergebruik.
Het is net als het wiskundige genie dat ingewikkelde problemen oplost en AI laat werken. Overweeg dit: wanneer u een virtuele assistent zoals Siri of Alexa gebruikt, werkt de TPU onvermoeibaar achter de schermen. Het interpreteert uw gesproken instructies en reageert dienovereenkomstig.
Het is verantwoordelijk voor het voltooien van de geavanceerde berekeningen die nodig zijn om de spraakinvoer te interpreteren. En het begrijpt waar u om vraagt en reageert nauwkeurig.
GPU versus TPU's
De grondbeginselen begrijpen
GPU's (Graphics Processing Units) en TPU's (Tensor Processing Units) zijn twee kritieke hardwarecomponenten in computersystemen.
Vergelijking van prestatiestatistieken
Wat moeten we vergelijken?
Verwerkingskracht, geheugenbandbreedte en energiezuinigheid zijn kritieke prestatiecriteria. Ze beïnvloeden GPU- en TPU-mogelijkheden. We kunnen deze criteria gebruiken bij het vergelijken van GPU en TPU.
TPU's zijn met name gemaakt voor machine learning-activiteiten. Ze hebben verschillende voordelen ten opzichte van GPU's, waaronder snellere verwerkingssnelheden, betere geheugenbandbreedte en lager stroomverbruik. Hoewel GPU's erom bekend staan hoge prestatieniveaus te leveren.
energie-efficiëntie
Op het gebied van computers is energie-efficiëntie een cruciale kwestie. Hiermee moet rekening worden gehouden bij het vergelijken van GPU's met TPU's. Het energieverbruik van een hardwarecomponent kan de prijs en prestaties van uw systeem aanzienlijk beïnvloeden.
Als het gaat om energie-efficiëntie, hebben TPU's aanzienlijke voordelen ten opzichte van GPU's. Op de lange termijn zijn ze zuiniger en milieuvriendelijker omdat ze minder stroom verbruiken.
Software Ondersteuning
Uw keuze moet ook afhangen van de softwareondersteuning en programmeermodellen. Het is van cruciaal belang om hardware te selecteren die compatibel is met uw componenten. En het moet de softwareondersteuning bieden die u nodig heeft.
GPU's zijn hier de betere keuze. Ze bieden een verscheidenheid aan programmeermodellen en softwareondersteuning. TPU's daarentegen zijn speciaal gemaakt voor machine learning-workloads. Ze bieden dus niet dezelfde mate van interoperabiliteit en ondersteuning als GPU's.
Kosten en beschikbaarheid
Qua kosten zijn GPU's beter toegankelijk en goedkoper dan TPU's. GPU's worden vervaardigd door veel bedrijven, waaronder Nvidia, AMD en Intel. We gebruiken GPU's in een verscheidenheid aan toepassingen, variërend van gaming tot wetenschappelijk computergebruik.
Als gevolg hiervan hebben ze een grote en concurrerende markt. Dit draagt zeker bij aan goedkope prijzen.
TPU's daarentegen worden alleen door Google gemaakt en zijn alleen beschikbaar via Google Cloud. TPU's zijn duurder dan GPU's vanwege hun beperkte aanbod. Er is ook een sterke vraag van academici en praktijkmensen op het gebied van machine learning.
Mogelijk hebt u echter de specifieke prestaties nodig die TPU's bieden voor het trainen van ML-modellen. Dan zijn de hoge kosten en beperkte beschikbaarheid misschien de moeite waard.
Welke hardwarecomponent past het beste bij uw behoeften?
Het antwoord op deze vraag is afhankelijk van veel variabelen. U moet uw budget, uw prestatiebehoeften en het soort activiteiten dat u wilt uitvoeren controleren.
GPU's zijn een meer economische keuze als de prijs uw belangrijkste factor is. TPU' is minstens 5 keer duurder.
Uw specifieke eisen en wensen zullen uiteindelijk bepalen welke hardwarecomponent voor u ideaal is. Het is van cruciaal belang om de voor- en nadelen van alle toegankelijke keuzes te beoordelen voordat u een keuze maakt.
Kunnen we GPU ook gebruiken voor machine learning?
Machine learning kan worden uitgevoerd op GPU's. Vanwege hun vermogen om de ingewikkelde wiskundige berekeningen uit te voeren die nodig zijn voor het trainen van machine learning-modellen, zijn GPU's in feite een voorkeursoptie voor veel beoefenaars van machine learning.
Populaire deep learning-frameworks zoals TensorFlow en PyTorch zijn compatibel met een breed scala aan softwaretools op GPU's. TPU's werken mogelijk niet met andere softwareprogramma's en bibliotheken. Ze zijn speciaal gemaakt om te werken met het TensorFlow-framework van Google.
Kortom, voor consumenten die op zoek zijn naar een meer toegankelijke, zuinigere machine learning-oplossing, kunnen GPU's de voorkeur hebben. Voor klanten die gespecialiseerde prestaties nodig hebben voor het bouwen en uitvoeren van machine learning-modellen, zijn TPU's nog steeds de beste keuze.
Wat heeft de toekomst in petto?
Processors zullen zich de komende tijd blijven ontwikkelen.
We verwachten dat ze betere prestaties, energiezuinigheid en snellere kloksnelheden hebben.
Kunstmatige intelligentie en machine learning zullen de creatie van op maat gemaakte processors voor bepaalde toepassingen stimuleren.
Er wordt ook voorspeld dat de trend in de richting van multi-core CPU's en grotere cachecapaciteiten.
Laat een reactie achter