GPUer og TPUer er to viktige aktører i dataindustrien. De har fullstendig endret måten vi håndterer og analyserer data på.
Det komplekse arbeidet med å produsere grafikk og bilder håndteres av GPUer, eller grafikkbehandlingsenheter.
TPUer, eller Tensor Processing Units, derimot, er skreddersydde prosessorer laget eksklusivt for å øke hastigheten på maskinlæringsarbeidsmengder.
Å ha det riktige verktøyet for oppgaven er viktig i datamaskinens verden. Ytelsen, hastigheten og effektiviteten til en spesifikk operasjon kan bli dramatisk påvirket ved å velge riktig type prosesseringsenhet.
På grunn av dette er sammenligning av GPUer og TPUer avgjørende for alle som prøver å maksimere sin beregningskraft.
La oss imidlertid starte med det grunnleggende.
Hva er en prosessor?
En prosessor er en viktig del av en datamaskin. Den gjør beregningene som kreves for at datamaskinen skal fungere.
Den utfører grunnleggende matematiske, logiske og input/output-prosesser etter kommandoer fra operativsystemet.
Uttrykkene "prosessor", "sentral prosesseringsenhet (CPU)" og "mikroprosessor" brukes ofte om hverandre. Imidlertid er CPU bare en annen type prosessor. Det er ikke den eneste prosessoren i datamaskinen. Det er imidlertid en viktig en.
CPUen utfører mesteparten av databehandlings- og prosesseringsoperasjoner. Den fungerer som "hjernen" til datamaskinen.
I denne artikkelen skal vi snakke om to forskjellige prosessorer; TPU og GPU.
Hva skiller GPUer fra TPUer, og hvorfor bør du vite om dem? /p>
GPU
GPUer, eller Graphics Processing Units, er sofistikerte kretser. De er bygget spesielt for behandling av bilder og grafikk. GPUer er en sammensetning av mange små kjerner. Disse kjernene samarbeider for å håndtere enorme mengder data samtidig.
De er ekstremt effektive til å produsere bilder, videoer og 3D-grafikk.
Det er som artisten som jobber bak kulissene for å lage bildene du ser på skjermen. GPUen konverterer rådata til attraktive bilder og filmer du ser.
TPUer
Tensor Processing Units, eller TPUer, er spesialiserte kretser. De er bygget eksklusivt for maskinlæring. TPU-er er gode for behovene til store maskinlæringsapplikasjoner. Derfor kan vi bruke dem i dyp læring og nevrale nettverkstrening.
I dette tilfellet er de ulikt GPUer, som er bygget for mer generell databehandling.
Det er som mattegeniet som løser kompliserte problemer og får AI til å fungere. Tenk på dette: Når du bruker en virtuell assistent som Siri eller Alexa, fungerer TPU-en utrettelig bak kulissene. Den tolker stemmeinstruksjonene dine og svarer deretter.
Det er ansvarlig for å fullføre de sofistikerte beregningene som kreves for å tolke stemmeinndataene. Og den forstår hva du ber om, og svarer nøyaktig.
GPU vs TPU
Forstå det grunnleggende
GPUer (Graphics Processing Units) og TPUer (Tensor Processing Units) er to kritiske maskinvarekomponenter som finnes i datasystemer.
Sammenligning av ytelsesmålinger
Hva bør vi sammenligne?
Prosessorkraft, minnebåndbredde og energieffektivitet er kritiske ytelseskriterier. De påvirker GPU- og TPU-funksjonene. Vi kan bruke disse kriteriene når vi sammenligner GPU og TPU.
TPU-er er spesielt laget for maskinlæringsaktiviteter. De har ulike fordeler fremfor GPUer, inkludert raskere prosesseringshastigheter, bedre minnebåndbredde og redusert strømforbruk. Mens GPUer er kjent for å gi høy ytelse.
Energieffektivitet
Innen databehandling er energieffektivitet et avgjørende spørsmål. Det bør tas i betraktning når du sammenligner GPUer med TPUer. Energiforbruket til en maskinvarekomponent kan påvirke prisen og ytelsen til systemet ditt betydelig.
Når det gjelder energieffektivitet, har TPU-er betydelige fordeler fremfor GPU-er. På lang sikt er de mer økonomiske og miljøvennlige siden de bruker mindre strøm.
Programvarestøtte
Ditt valg bør også avhenge av programvarestøtten og programmeringsmodellene. Det er viktig å velge maskinvare som er kompatibel med komponentene dine. Og den skal gi programvarestøtten du trenger.
GPUer er det bedre valget her. De tilbyr en rekke programmeringsmodeller og programvarestøtte. TPU-er, derimot, er laget spesielt for arbeidsbelastninger for maskinlæring. Så de gir ikke samme grad av interoperabilitet og støtte som GPUer.
Kostnad og tilgjengelighet
Når det gjelder kostnader, er GPU-er mer tilgjengelig og rimeligere enn TPU-er. GPUer er produsert av mange selskaper, inkludert Nvidia, AMD og Intel. Vi bruker GPUer i en rekke applikasjoner, fra spill til vitenskapelig databehandling.
Som et resultat har de et stort og konkurranseutsatt marked. Dette bidrar absolutt til billige priser.
TPU-er, på den annen side, produseres kun av Google og er kun tilgjengelige via Google Cloud. TPU-er er dyrere enn GPU-er på grunn av deres begrensede tilbud. Det har også en sterk etterspørsel fra maskinlæringsakademikere og utøvere.
Imidlertid kan det hende du trenger den spesifikke ytelsen som TPU-er gir for å trene ML-modeller. Da kan de høye kostnadene og begrensede tilgjengeligheten være verdt det.
Hvilken maskinvarekomponent passer best til dine behov?
Svaret på dette spørsmålet er avhengig av mange variabler. Du bør sjekke budsjettet ditt, ytelsesbehovene dine og hva slags aktiviteter du ønsker å utføre.
GPUer er et mer økonomisk valg hvis prisen er nøkkelfaktoren din. TPU' er minst 5 ganger dyrere.
Dine spesielle krav og krav vil til slutt avgjøre hvilken maskinvarekomponent som er ideell for deg. Det er viktig å vurdere fordelene og ulempene ved alle tilgjengelige valg før du velger et valg.
Kan vi også bruke GPU for maskinlæring?
Maskinlæring kan utføres på GPUer. På grunn av deres kapasitet til å utføre de intrikate matematiske beregningene som kreves for trene maskinlæringsmodeller, GPUer er faktisk et foretrukket alternativ for mange maskinlæringsutøvere.
Populære dyplæringsrammer som tensorflow og PyTorch er kompatible med et bredt spekter av programvareverktøy på GPUer. TPU-er fungerer kanskje ikke med andre programvareprogrammer og biblioteker. De ble laget spesielt for å jobbe med Googles TensorFlow-rammeverk.
Som konklusjon, for forbrukere som søker etter en mer tilgjengelig, mer økonomisk maskinlæringsløsning, kan GPUer være å foretrekke. For kunder som krever spesialisert ytelse for å bygge og utføre maskinlæringsmodeller, er TPU-er fortsatt det beste valget.
Hva holder fremtiden?
Prosessorer vil fortsette å utvikle seg i nær fremtid.
Vi forventer at de har høyere ytelse, energiøkonomi og raskere klokkefrekvenser.
Fremskritt med kunstig intelligens og maskinlæring vil presse på opprettelsen av tilpassede prosessorer for visse applikasjoner.
Det er også anslått at trenden mot multi-core CPUer og større hurtigbufferkapasitet.
Legg igjen en kommentar