GPUs او TPUs د کمپیوټري صنعت کې دوه مهم لوبغاړي دي. دوی په بشپړ ډول بدل شوي چې موږ څنګه ډاټا اداره کوو او تحلیل کوو.
د ګرافیک او انځورونو د تولید پیچلي کار د GPUs، یا د ګرافیک پروسس کولو واحدونو لخوا اداره کیږي.
TPUs، یا د ټینسر پروسس کولو واحدونه، له بلې خوا، د ګمرک جوړ شوي پروسیسرونه دي چې په ځانګړي ډول د ماشین زده کړې کاري بار ګړندي کولو لپاره رامینځته شوي.
د کار لپاره د سمې وسیلې درلودل د کمپیوټر نړۍ کې اړین دي. د یو ځانګړي عملیات فعالیت، سرعت، او موثریت په ډراماتیک ډول د مناسب ډول پروسس واحد په غوره کولو سره اغیزمن کیدی شي.
د دې له امله، د GPUs او TPUs پرتله کول د هر هغه چا لپاره خورا مهم دي چې هڅه کوي د دوی کمپیوټري ځواک اعظمي کړي.
په هرصورت، راځئ چې د اساساتو سره پیل وکړو.
پروسیسر څه شی دی؟
پروسیسر د کمپیوټر یوه اړینه برخه ده. دا د کمپیوټر د کار کولو لپاره اړین حسابونه ترسره کوي.
دا د عملیاتي سیسټم څخه د کمانډونو لاندې بنسټیز ریاضياتي، منطقي، او ان پټ/آؤټ پټ پروسې ترسره کوي.
د "پروسیسر"، "مرکزي پروسس کولو واحد (CPU)،" او "مایکرو پروسیسر" عبارتونه په مکرر ډول د یو بل سره د تبادلې وړ کارول کیږي. په هرصورت، CPU یوازې یو بل ډول پروسیسر دی. دا په کمپیوټر کې یوازینی پروسیسر ندی. که څه هم دا یو مهم دی.
CPU د کمپیوټري او پروسس کولو ډیری عملیات ترسره کوي. دا د کمپیوټر د "دماغ" په توګه کار کوي.
پدې مقاله کې به موږ د دوه مختلف پروسیسرونو په اړه وغږیږو؛ TPU او GPU.
څه شی د TPUs څخه GPUs توپیر کوي، او ولې تاسو باید د دوی په اړه پوه شئ؟ </p>
GPUs
GPUs، یا د ګرافیک پروسس کولو واحدونه، پیچلي سرکیټونه دي. دوی په ځانګړي توګه د عکسونو او ګرافیک پروسس کولو لپاره جوړ شوي. GPUs د ډیری کوچنیو کورونو ترکیب دی. دا کورونه په ورته وخت کې د ډیټا لوی مقدار اداره کولو کې همکاري کوي.
دوی د عکسونو، ویډیوګانو او 3D ګرافیکونو په تولید کې خورا اغیزمن دي.
دا د هنرمند په څیر دی چې د پردې تر شا کار کوي ترڅو هغه عکسونه رامینځته کړي چې تاسو یې په سکرین کې ګورئ. GPU خام معلومات په زړه پورې عکسونو او فلمونو بدلوي چې تاسو یې ګورئ.
TPUs
د ټینسر پروسس کولو واحدونه، یا TPUs، ځانګړي سرکیټونه دي. دوی په ځانګړې توګه د دې لپاره جوړ شوي دي ماشین زده کړه. TPUs د لوی پیمانه ماشین زده کړې غوښتنلیکونو اړتیاو لپاره عالي دي. له همدې امله ، موږ کولی شو دوی د ژورې زده کړې او عصبي شبکې روزنې کې وکاروو.
په دې حالت کې، دوی د GPUs برعکس دي، کوم چې د عمومي هدف کمپیوټر لپاره جوړ شوي.
دا د ریاضی جینیس په څیر دی چې پیچلې ستونزې حل کوي او AI کار کوي. دې ته پام وکړئ: کله چې تاسو د سری یا الیکسا په څیر مجازی معاون کاروئ ، TPU د پردې ترشا نه ستړي کیدونکي کار کوي. دا ستاسو د غږ لارښوونې تشریح کوي او د هغې مطابق ځواب ورکوي.
دا د غږ ان پټ تشریح کولو لپاره اړین پیچلي کمپیوټري بشپړولو مسؤلیت لري. او، دا هغه څه پوهیږي چې تاسو یې غوښتنه کوئ، او دقیق ځواب ورکوي.
GPU vs TPUs
د اساساتو درک کول
GPUs (د ګرافیک پروسس کولو واحدونه) او TPUs (د ټینسر پروسس کولو واحدونه) د کمپیوټر سیسټمونو کې موندل شوي دوه مهم هارډویر برخې دي.
د فعالیت میټریکونو پرتله کول
څه باید پرتله کړو؟
د پروسس کولو ځواک، د حافظې بینډ ویت، او د انرژۍ موثریت د فعالیت مهم معیارونه دي. دوی د GPU او TPU وړتیا اغیزه کوي. موږ کولی شو دا معیارونه وکاروو کله چې د GPU او TPU پرتله کول.
TPUs په ځانګړې توګه د ماشین زده کړې فعالیتونو لپاره جوړ شوي. دوی د GPUs په اړه مختلفې ګټې لري ، پشمول د ګړندي پروسس سرعت ، د حافظې غوره بینډ ویت ، او د بریښنا کم مصرف. پداسې حال کې چې GPUs د لوړې کچې فعالیت چمتو کولو لپاره ښه پیژندل شوي.
د بریښنا وړتیا
د کمپیوټر په برخه کې، د انرژۍ موثریت یوه مهمه مسله ده. دا باید په پام کې ونیول شي کله چې د TPUs سره GPUs پرتله کړئ. د هارډویر برخې انرژي مصرف کولی شي د پام وړ ستاسو د سیسټم نرخ او فعالیت اغیزه وکړي.
کله چې دا د انرژي موثریت ته راځي ، TPUs د GPUs په پرتله د پام وړ ګټې لري. په اوږد مهال کې، دوی ډیر اقتصادي او د چاپیریال له پلوه ښه دي ځکه چې دوی لږ بریښنا کاروي.
د سافټویر ملاتړ
ستاسو انتخاب باید د سافټویر ملاتړ او برنامه کولو ماډلونو پورې اړه ولري. دا مهمه ده چې هغه هارډویر غوره کړئ چې ستاسو د اجزاوو سره مطابقت لري. او، دا باید د سافټویر ملاتړ چمتو کړي چې تاسو ورته اړتیا لرئ.
GPUs دلته غوره انتخاب دی. دوی د پروګرام کولو مختلف ماډلونه او سافټویر ملاتړ چمتو کوي. له بلې خوا TPUs په ځانګړي ډول د ماشین زده کړې کاري بارونو لپاره رامینځته شوي. نو، دوی د GPUs په څیر د مداخلې او ملاتړ ورته درجې نه وړاندې کوي.
لګښت او شتون
د لګښت په شرایطو کې، GPUs د TPUs په پرتله ډیر د لاسرسي وړ او لږ ګران دي. GPUs د ډیری شرکتونو لخوا تولید شوي، پشمول د Nvidia، AMD، او Intel. موږ GPUs په مختلفو غوښتنلیکونو کې کاروو چې د لوبو څخه تر ساینسي کمپیوټر پورې اړه لري.
د پایلې په توګه، دوی یو لوی او سیالي بازار لري. دا یقینا د ارزانه نرخونو سره مرسته کوي.
له بلې خوا TPUs یوازې د ګوګل لخوا تولید شوي او یوازې د ګوګل کلاوډ له لارې شتون لري. TPUs د دوی د محدود عرضه کولو له امله د GPUs په پرتله خورا ګران دي. همچنان ، دا د ماشین زده کړې اکادمیکانو او متخصصینو څخه قوي غوښتنه لري.
په هرصورت، تاسو ممکن ځانګړي فعالیت ته اړتیا ولرئ چې TPUs د ML ماډلونو روزنې لپاره چمتو کوي. بیا، لوړ لګښت او محدود شتون ممکن د دې ارزښت ولري.
د هارډویر کوم برخه ستاسو اړتیاو سره مناسبه ده؟
د دې پوښتنې ځواب په ډیری متغیرونو پورې اړه لري. تاسو باید خپله بودیجه وګورئ، ستاسو د فعالیت اړتیاوې، او هغه ډول فعالیتونه چې تاسو یې ترسره کول غواړئ.
GPUs یو ډیر اقتصادي انتخاب دی که چیرې قیمت ستاسو کلیدي فاکتور وي. TPU' لږترلږه 5 ځله ډیر ګران دی.
ستاسو ځانګړي غوښتنې او اړتیاوې به په نهایت کې وټاکي چې کوم هارډویر برخه ستاسو لپاره غوره ده. دا مهمه ده چې د انتخاب غوره کولو دمخه د ټولو لاسرسي وړ انتخابونو ګټې او زیانونه وارزوئ.
ایا موږ کولی شو د ماشین زده کړې لپاره GPU هم وکاروو؟
د ماشین زده کړه په GPUs کې ترسره کیدی شي. د دوی د وړتیا له امله د پیچلي ریاضيکي محاسبې ترسره کولو لپاره اړین دي د روزنې ماشین زده کړې ماډلونه، GPUs په حقیقت کې د ډیری ماشین زده کړې متخصصینو لپاره غوره انتخاب دی.
د ژورې زده کړې مشهور چوکاټونه لکه ټیسسر فولډ او PyTorch په GPUs کې د سافټویر وسیلو پراخه لړۍ سره مطابقت لري. TPUs ممکن د نورو سافټویر پروګرامونو او کتابتونونو سره کار ونکړي. دوی په ځانګړي توګه د ګوګل د TensorFlow چوکاټ سره کار کولو لپاره رامینځته شوي.
په پایله کې، د مصرف کونکو لپاره چې د لاسرسي وړ ، ډیر اقتصادي ماشین زده کړې حل لټوي ، GPUs ممکن غوره وي. د پیرودونکو لپاره چې د ماشین زده کړې ماډلونو جوړولو او اجرا کولو لپاره ځانګړي فعالیت ته اړتیا لري ، TPUs لاهم غوره انتخاب دی.
راتلونکی څه شی لري؟
پروسس کونکي به په نږدې راتلونکي کې پراختیا ته دوام ورکړي.
موږ تمه لرو چې دوی به لوړ فعالیت ، د انرژي اقتصاد ، او د ساعت ګړندي نرخونه ولري.
مصنوعي استخبارات او د ماشین زده کړې پرمختګونه به د ځانګړو غوښتنلیکونو لپاره د دودیز پروسیسرونو رامینځته کولو فشار راوړي.
دا هم وړاندوینه کیږي چې د ملټي کور CPUs او لوی کیچ ظرفیتونو په لور تمایل.
یو ځواب ورکړئ ووځي