GPUs e TPUs são dois atores importantes na indústria de computação. Eles mudaram completamente a forma como lidamos e analisamos os dados.
O complexo trabalho de produção de gráficos e imagens é realizado por GPUs, ou unidades de processamento gráfico.
TPUs, ou Tensor Processing Units, por outro lado, são processadores personalizados criados exclusivamente para acelerar cargas de trabalho de aprendizado de máquina.
Ter a ferramenta certa para a tarefa é essencial no mundo da informática. O desempenho, a velocidade e a eficiência de uma operação específica podem ser drasticamente afetados pela seleção do tipo adequado de unidade de processamento.
Por isso, comparar GPUs e TPUs é crucial para qualquer um que esteja tentando maximizar seu poder computacional.
No entanto, vamos começar com o básico.
O que é um processador?
Um processador é uma parte essencial de um computador. Ele faz os cálculos necessários para o funcionamento do computador.
Ele executa processos matemáticos, lógicos e de entrada/saída fundamentais seguindo comandos do sistema operacional.
As frases “processador”, “unidade central de processamento (CPU)” e “microprocessador” são freqüentemente usadas de forma intercambiável. No entanto, a CPU é apenas outro tipo de processador. Não é o único processador do computador. É importante embora.
A CPU faz a maioria das operações de computação e processamento. Funciona como o “cérebro” do computador.
Neste artigo, falaremos sobre dois processadores diferentes; TPU e GPU.
O que distingue as GPUs das TPUs e por que você deveria conhecê-las? /p>
GPUs
GPUs, ou Unidades de Processamento Gráfico, são circuitos sofisticados. Eles são construídos especialmente para processar imagens e gráficos. As GPUs são uma composição de muitos núcleos minúsculos. Esses núcleos colaboram para lidar com grandes quantidades de dados simultaneamente.
Eles são extremamente eficientes na produção de imagens, vídeos e gráficos 3D.
É como o artista trabalhando nos bastidores para criar as imagens que você vê na tela. A GPU converte dados brutos em imagens e filmes atraentes que você vê.
TPU
Unidades de processamento tensor, ou TPUs, são circuitos especializados. Eles são construídos exclusivamente para aprendizado de máquina. As TPUs são ótimas para as necessidades de aplicativos de aprendizado de máquina em larga escala. Portanto, podemos usá-los em aprendizado profundo e treinamento de rede neural.
Nesse caso, eles são diferentes das GPUs, que são construídas para computação de uso mais geral.
É como o gênio da matemática que resolve problemas complicados e faz a IA funcionar. Considere o seguinte: quando você usa um assistente virtual como Siri ou Alexa, o TPU trabalha incansavelmente nos bastidores. Ele interpreta suas instruções de voz e responde de acordo.
É responsável por completar os cálculos sofisticados necessários para interpretar a entrada de voz. E compreende o que você está pedindo e responde com precisão.
GPU x TPUs
Compreendendo os fundamentos
GPUs (Graphics Processing Units) e TPUs (Tensor Processing Units) são dois componentes críticos de hardware encontrados em sistemas de computador.
Comparação de métricas de desempenho
O que devemos comparar?
Poder de processamento, largura de banda de memória e eficiência energética são critérios críticos de desempenho. Eles influenciam os recursos de GPU e TPU. Podemos usar esses critérios ao comparar GPU e TPU.
As TPUs são feitas especialmente para atividades de aprendizado de máquina. Eles têm várias vantagens sobre GPUs, incluindo velocidades de processamento mais rápidas, melhor largura de banda de memória e consumo de energia reduzido. Embora as GPUs sejam bem conhecidas por fornecer altos níveis de desempenho.
Eficiência energética
No campo da computação, a eficiência energética é uma questão crucial. Isso deve ser levado em consideração ao comparar GPUs com TPUs. O consumo de energia de um componente de hardware pode afetar significativamente o preço e o desempenho do seu sistema.
Quando se trata de eficiência energética, as TPUs apresentam vantagens significativas em relação às GPUs. A longo prazo, são mais econômicos e ecologicamente corretos, pois consomem menos energia.
Suporte de software
Sua escolha também deve depender do suporte de software e dos modelos de programação. É fundamental selecionar hardware compatível com seus componentes. E deve fornecer o suporte de software necessário.
GPUs são a melhor escolha aqui. Eles fornecem uma variedade de modelos de programação e suporte de software. As TPUs, por outro lado, são criadas especificamente para cargas de trabalho de aprendizado de máquina. Portanto, eles não fornecem o mesmo grau de interoperabilidade e suporte que as GPUs.
Custo e Disponibilidade
Em termos de custo, as GPUs são mais acessíveis e mais baratas do que as TPUs. As GPUs são fabricadas por muitas empresas, incluindo Nvidia, AMD e Intel. Usamos GPUs em uma variedade de aplicações, desde jogos até computação científica.
Como resultado, eles têm um mercado grande e competitivo. Isso certamente contribui para preços baratos.
As TPUs, por outro lado, são fabricadas apenas pelo Google e estão disponíveis apenas por meio do Google Cloud. As TPUs são mais caras do que as GPUs devido ao seu suprimento limitado. Além disso, tem uma forte demanda de acadêmicos e profissionais de aprendizado de máquina.
No entanto, você pode precisar do desempenho específico que as TPUs fornecem para treinar modelos de ML. Então, o alto custo e a disponibilidade limitada podem valer a pena.
Qual componente de hardware atende melhor às suas necessidades?
A resposta a esta pergunta depende de muitas variáveis. Você deve verificar seu orçamento, suas necessidades de desempenho e os tipos de atividades que deseja realizar.
As GPUs são uma escolha mais econômica se o preço for o fator principal. TPU' é pelo menos 5 vezes mais caro.
Suas demandas e requisitos específicos determinarão qual componente de hardware é ideal para você. É fundamental avaliar as vantagens e desvantagens de todas as opções acessíveis antes de escolher uma opção.
Também podemos usar GPU para aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina pode ser executado em GPUs. Devido à sua capacidade de realizar os intrincados cálculos matemáticos necessários para modelos de aprendizado de máquina de treinamento, GPUs são de fato uma opção preferida para muitos praticantes de aprendizado de máquina.
Estruturas populares de aprendizado profundo, como TensorFlow e PyTorch são compatíveis com uma ampla variedade de ferramentas de software em GPUs. As TPUs podem não operar com outros programas de software e bibliotecas. Eles foram criados especialmente para trabalhar com a estrutura TensorFlow do Google.
Em conclusão, para os consumidores que procuram uma solução de aprendizado de máquina mais acessível e econômica, as GPUs podem ser preferíveis. Para clientes que exigem desempenho especializado para criar e executar modelos de aprendizado de máquina, as TPUs ainda são a melhor escolha.
O que o futuro guarda?
Os processadores continuarão a se desenvolver em um futuro próximo.
Esperamos que eles tenham um desempenho superior, economia de energia e taxas de clock mais rápidas.
Os avanços da inteligência artificial e do aprendizado de máquina impulsionarão a criação de processadores personalizados para determinados aplicativos.
Também é projetado que a tendência para CPUs multi-core e maiores capacidades de cache.
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