GPUs ਅਤੇ TPUs ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਦੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਦਾਕਾਰ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਦੇ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ GPUs, ਜਾਂ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹੈਂਡਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, TPUs, ਜਾਂ ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਕਸਟਮ-ਮੇਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਹਨ।
ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਲਈ ਸਹੀ ਟੂਲ ਦਾ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਸਹੀ ਕਿਸਮ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਕੇ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ, ਗਤੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦੇ ਕਾਰਨ, GPUs ਅਤੇ TPUs ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਆਪਣੀ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਆਓ ਮੂਲ ਗੱਲਾਂ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ.
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦਾ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਦੀਆਂ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਣਿਤਿਕ, ਲਾਜ਼ੀਕਲ, ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ/ਆਊਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਾਕਾਂਸ਼ "ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ," "ਸੈਂਟਰਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ (CPU)," ਅਤੇ "ਮਾਈਕ੍ਰੋਪ੍ਰੋਸੈਸਰ" ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਵੇਂ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, CPU ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ.
CPU ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ "ਦਿਮਾਗ" ਦਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ, ਅਸੀਂ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਾਂਗੇ; TPU ਅਤੇ GPU।
ਕੀ TPUs ਤੋਂ GPU ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਬਾਰੇ ਕਿਉਂ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? /p>
GPUs
GPUs, ਜਾਂ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ, ਆਧੁਨਿਕ ਸਰਕਟ ਹਨ। ਉਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਸਵੀਰਾਂ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ। GPU ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਛੋਟੇ ਕੋਰਾਂ ਦੀ ਰਚਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਤਸਵੀਰਾਂ, ਵੀਡੀਓਜ਼ ਅਤੇ 3D ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਕੁਸ਼ਲ ਹਨ।
ਇਹ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪਰਦੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਲਾਕਾਰ ਵਾਂਗ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਦੇਖਦੇ ਹੋ। GPU ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਕ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਫਿਲਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖਦੇ ਹੋ।
ਟੀ.ਪੀ.ਯੂ
ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟਸ, ਜਾਂ TPUs, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਰਕਟ ਹਨ। ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ. TPUs ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਉਹ GPUs ਦੇ ਉਲਟ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਵਧੇਰੇ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ।
ਇਹ ਗਣਿਤ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ: ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰੀ ਜਾਂ ਅਲੈਕਸਾ ਵਰਗੇ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ TPU ਪਰਦੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਅਣਥੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ ਦੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਵੌਇਸ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਵਧੀਆ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇੰਚਾਰਜ ਹੈ। ਅਤੇ, ਇਹ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਮੰਗ ਰਹੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
GPU ਬਨਾਮ TPUs
ਬੁਨਿਆਦ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
GPUs (ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ) ਅਤੇ TPUs (ਟੈਨਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ) ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਦੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਭਾਗ ਹਨ।
ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਤੁਲਨਾ
ਸਾਨੂੰ ਕੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਵਰ, ਮੈਮੋਰੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ, ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਹਨ। ਉਹ GPU ਅਤੇ TPU ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ GPU ਅਤੇ TPU ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
TPUs ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ GPUs ਉੱਤੇ ਕਈ ਫਾਇਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਪੀਡ, ਬਿਹਤਰ ਮੈਮੋਰੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ, ਅਤੇ ਘੱਟ ਪਾਵਰ ਖਪਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ GPU ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਊਰਜਾ ਸਮਰੱਥਾ
ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁੱਦਾ ਹੈ। TPUs ਨਾਲ GPUs ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇਸਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਦੀ ਊਰਜਾ ਦੀ ਖਪਤ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ TPUs ਦੇ GPUs ਨਾਲੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਾਭ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਵਧੇਰੇ ਕਿਫ਼ਾਇਤੀ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪੱਖੋਂ ਚੰਗੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਘੱਟ ਪਾਵਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਹਿਯੋਗ
ਤੁਹਾਡੀ ਪਸੰਦ ਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਮਰਥਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਅਤੇ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ।
GPU ਇੱਥੇ ਬਿਹਤਰ ਵਿਕਲਪ ਹਨ। ਉਹ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, TPUs ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਉਹ GPUs ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧਤਾ
ਲਾਗਤ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, GPUs TPUs ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਹਿੰਗੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। GPUs ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ Nvidia, AMD, ਅਤੇ Intel ਸਮੇਤ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਗੇਮਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਤੱਕ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ GPUs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਹੈ. ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਸਤੇ ਭਾਅ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ.
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, TPUs, ਸਿਰਫ਼ Google ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਮਿਤ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ Google Cloud ਦੁਆਰਾ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। TPUs ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸੀਮਤ ਸਪਲਾਈ ਦੇ ਕਾਰਨ GPUs ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਮਹਿੰਗੇ ਹਨ। ਨਾਲ ਹੀ, ਇਸਦੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਤੋਂ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਮੰਗ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਖਾਸ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ TPUs ਸਿਖਲਾਈ ML ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ, ਉੱਚ ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਸੀਮਤ ਉਪਲਬਧਤਾ ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ ਵਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ.
ਕਿਹੜਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ?
ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਬਜਟ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ, ਅਤੇ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।
ਜੇ ਕੀਮਤ ਤੁਹਾਡਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਹੈ ਤਾਂ GPU ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਕਿਫ਼ਾਇਤੀ ਵਿਕਲਪ ਹਨ। TPU' ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 5 ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਖਾਸ ਮੰਗਾਂ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਆਖਰਕਾਰ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਗੀਆਂ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ। ਕੋਈ ਵਿਕਲਪ ਚੁਣਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਚੋਣਾਂ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਕੀ ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਵੀ GPU ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ GPUs 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਿਤਿਕ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ, GPU ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਤਰਜੀਹੀ ਵਿਕਲਪ ਹਨ।
ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਰਗੇ TensorFlow ਅਤੇ PyTorch GPUs 'ਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਟੂਲਸ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ। TPUs ਦੂਜੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Google ਦੇ TensorFlow ਫਰੇਮਵਰਕ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ।
ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ, ਵਧੇਰੇ ਕਿਫਾਇਤੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਹੱਲ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ, GPUs ਤਰਜੀਹੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, TPUs ਅਜੇ ਵੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹਨ।
ਭਵਿੱਖ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ?
ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨੇੜਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੇ ਰਹਿਣਗੇ।
ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਊਰਜਾ ਦੀ ਆਰਥਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਕਲਾਕ ਦਰਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਡਵਾਂਸਮੈਂਟ ਕੁਝ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣਗੇ।
ਇਹ ਵੀ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ CPUs ਅਤੇ ਵੱਧ ਕੈਸ਼ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵੱਲ ਰੁਝਾਨ.
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ