GPU i TPU to dwaj ważni aktorzy w branży komputerowej. Całkowicie zmieniły sposób, w jaki przetwarzamy i analizujemy dane.
Złożona praca polegająca na tworzeniu grafiki i obrazów jest obsługiwana przez procesory graficzne lub jednostki przetwarzania grafiki.
Z drugiej strony TPU, czyli Tensor Processing Units, to wykonane na zamówienie procesory stworzone wyłącznie w celu przyspieszenia obciążeń związanych z uczeniem maszynowym.
Posiadanie odpowiedniego narzędzia do wykonania zadania jest niezbędne w świecie komputerów. Wybór odpowiedniego typu jednostki przetwarzającej może znacznie wpłynąć na wydajność, szybkość i efektywność określonej operacji.
Z tego powodu porównanie GPU i TPU jest kluczowe dla każdego, kto chce zmaksymalizować swoją moc obliczeniową.
Zacznijmy jednak od podstaw.
Co to jest procesor?
Procesor jest istotną częścią komputera. Wykonuje obliczenia wymagane do działania komputera.
Wykonuje podstawowe procesy matematyczne, logiczne i wejścia/wyjścia na podstawie poleceń systemu operacyjnego.
Wyrażenia „procesor”, „jednostka centralna (CPU)” i „mikroprocesor” są często używane zamiennie. Jednak procesor to tylko inny typ procesora. Nie jest to jedyny procesor w komputerze. Jest jednak ważny.
Procesor wykonuje większość operacji obliczeniowych i przetwarzania. Działa jako „mózg” komputera.
W tym artykule omówimy dwa różne procesory; TPU i GPU.
Co odróżnia GPU od TPU i dlaczego warto o nich wiedzieć? /p>
GPU
GPU lub Graphics Processing Units to wyrafinowane obwody. Są one zbudowane w szczególności do przetwarzania zdjęć i grafiki. Procesory graficzne to kompozycja wielu maleńkich rdzeni. Rdzenie te współpracują ze sobą w celu jednoczesnej obsługi ogromnych ilości danych.
Są niezwykle wydajne w tworzeniu zdjęć, filmów i grafiki 3D.
To tak, jakby artysta pracował za kulisami, tworząc obrazy, które widzisz na ekranie. GPU konwertuje surowe dane na atrakcyjne obrazy i filmy, które widzisz.
TPU
Jednostki przetwarzania Tensor lub TPU to wyspecjalizowane obwody. Są budowane wyłącznie dla uczenie maszynowe. TPU doskonale nadają się do potrzeb aplikacji uczenia maszynowego na dużą skalę. Dzięki temu możemy je wykorzystać w głębokim uczeniu i szkoleniu sieci neuronowych.
W tym przypadku różnią się one od procesorów graficznych, które są zbudowane z myślą o obliczeniach ogólnego przeznaczenia.
To jak geniusz matematyczny, który rozwiązuje skomplikowane problemy i sprawia, że sztuczna inteligencja działa. Rozważ to: kiedy używasz wirtualnego asystenta, takiego jak Siri lub Alexa, TPU działa niestrudzenie za kulisami. Interpretuje instrukcje głosowe i odpowiednio reaguje.
Odpowiada za wykonanie skomplikowanych obliczeń wymaganych do interpretacji głosu. I rozumie, o co prosisz, i dokładnie odpowiada.
GPU kontra TPU
Zrozumienie podstaw
GPU (Graphics Processing Units) i TPU (Tensor Processing Units) to dwa krytyczne komponenty sprzętowe występujące w systemach komputerowych.
Porównanie wskaźników wydajności
Co powinniśmy porównać?
Moc obliczeniowa, przepustowość pamięci i efektywność energetyczna to krytyczne kryteria wydajności. Wpływają na możliwości GPU i TPU. Możemy użyć tych kryteriów podczas porównywania GPU i TPU.
TPU są szczególnie stworzone do działań związanych z uczeniem maszynowym. Mają różne zalety w porównaniu z procesorami graficznymi, w tym wyższe prędkości przetwarzania, lepszą przepustowość pamięci i mniejsze zużycie energii. Podczas gdy procesory graficzne są dobrze znane z zapewniania wysokiego poziomu wydajności.
Efektywności energetycznej
W dziedzinie informatyki kluczowym zagadnieniem jest efektywność energetyczna. Należy to wziąć pod uwagę porównując GPU z TPU. Zużycie energii przez komponent sprzętowy może znacząco wpłynąć na cenę i wydajność systemu.
Jeśli chodzi o efektywność energetyczną, TPU mają znaczną przewagę nad GPU. W dłuższej perspektywie są bardziej ekonomiczne i przyjazne dla środowiska, ponieważ zużywają mniej energii.
Wsparcie oprogramowania
Twój wybór powinien również zależeć od wsparcia oprogramowania i modeli programowania. Bardzo ważne jest, aby wybrać sprzęt zgodny z komponentami. Powinien też zapewniać wsparcie dla oprogramowania, którego potrzebujesz.
GPU są tutaj lepszym wyborem. Zapewniają różnorodne modele programowania i wsparcie dla oprogramowania. Z drugiej strony jednostki TPU są tworzone specjalnie dla obciążeń związanych z uczeniem maszynowym. Nie zapewniają więc takiego samego stopnia interoperacyjności i obsługi jak procesory graficzne.
Koszt i dostępność
Pod względem kosztów GPU są bardziej dostępne i tańsze niż TPU. Procesory graficzne są produkowane przez wiele firm, w tym Nvidia, AMD i Intel. Używamy procesorów graficznych w różnych zastosowaniach, od gier po obliczenia naukowe.
W rezultacie mają duży i konkurencyjny rynek. To z pewnością przyczynia się do niskich cen.
Z drugiej strony TPU są produkowane tylko przez Google i są dostępne tylko za pośrednictwem Google Cloud. TPU są droższe niż GPU ze względu na ich ograniczoną podaż. Ponadto ma duże zapotrzebowanie ze strony naukowców i praktyków zajmujących się uczeniem maszynowym.
Jednak możesz potrzebować określonej wydajności, którą zapewnia TPU do trenowania modeli ML. Wtedy wysoki koszt i ograniczona dostępność mogą być tego warte.
Który komponent sprzętowy najlepiej odpowiada Twoim potrzebom?
Odpowiedź na to pytanie zależy od wielu zmiennych. Powinieneś sprawdzić swój budżet, potrzeby w zakresie wydajności i rodzaje działań, które chcesz przeprowadzić.
Procesory graficzne są bardziej ekonomicznym wyborem, jeśli cena jest kluczowym czynnikiem. TPU” jest co najmniej 5 razy droższe.
Twoje szczególne wymagania i wymagania ostatecznie określą, który komponent sprzętowy jest dla Ciebie idealny. Bardzo ważne jest, aby przed dokonaniem wyboru ocenić zalety i wady wszystkich dostępnych opcji.
Czy możemy używać GPU również do uczenia maszynowego?
Uczenie maszynowe może odbywać się na procesorach graficznych. Ze względu na ich zdolność do wykonywania skomplikowanych obliczeń matematycznych wymaganych do modele uczenia maszynowegoGPU są w rzeczywistości preferowaną opcją dla wielu praktyków uczenia maszynowego.
Popularne frameworki do głębokiego uczenia się, takie jak TensorFlow i PyTorch są kompatybilne z szeroką gamą narzędzi programowych na GPU. Jednostki TPU mogą nie działać z innymi programami i bibliotekami. Zostały stworzone specjalnie do pracy z frameworkiem TensorFlow firmy Google.
Podsumowując, dla konsumentów poszukujących bardziej dostępnego, bardziej ekonomicznego rozwiązania do uczenia maszynowego preferowane mogą być procesory graficzne. Dla klientów, którzy wymagają specjalistycznej wydajności do budowania i wykonywania modeli uczenia maszynowego, TPU są nadal najlepszym wyborem.
Co przyniesie przyszłość?
Procesory będą się rozwijać w najbliższej przyszłości.
Oczekujemy, że będą miały wyższą wydajność, oszczędność energii i szybsze taktowanie.
Rozwój sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego przyspieszy tworzenie procesorów dostosowanych do potrzeb niektórych aplikacji.
Przewiduje się również trend w kierunku wielordzeniowych procesorów i większych pojemności pamięci podręcznej.
Dodaj komentarz