GPU-urile și TPU-urile sunt doi actori importanți în industria de calcul. Au schimbat complet modul în care gestionăm și analizăm datele.
Munca complexă de producere a graficelor și imaginilor este gestionată de GPU-uri sau unități de procesare grafică.
TPU-urile sau unitățile de procesare a tensorului, pe de altă parte, sunt procesoare personalizate create exclusiv pentru accelerarea sarcinilor de lucru de învățare automată.
A avea instrumentul potrivit pentru sarcină este esențială în lumea computerelor. Performanța, viteza și eficiența unei anumite operațiuni pot fi afectate dramatic prin selectarea tipului adecvat de unitate de procesare.
Din acest motiv, compararea GPU-urilor și TPU-urilor este crucială pentru oricine încearcă să-și maximizeze puterea de calcul.
Cu toate acestea, să începem cu elementele de bază.
Ce este un procesor?
Un procesor este o parte esențială a unui computer. Face calculele necesare pentru ca computerul să funcționeze.
Efectuează procese fundamentale matematice, logice și de intrare/ieșire urmând comenzile din sistemul de operare.
Expresiile „procesor”, „unitate centrală de procesare (CPU)” și „microprocesor” sunt frecvent folosite în mod interschimbabil între ele. Cu toate acestea, procesorul este doar un alt tip de procesor. Nu este singurul procesor din computer. Este totuși una importantă.
CPU face majoritatea operațiunilor de calcul și procesare. Funcționează ca „creierul” computerului.
În acest articol, vom vorbi despre două procesoare diferite; TPU și GPU.
Ce diferențiază GPU-urile de TPU și de ce ar trebui să știți despre ele? /p>
unități de procesare grafică
GPU-urile sau unitățile de procesare grafică sunt circuite sofisticate. Sunt construite în special pentru procesarea imaginilor și a graficelor. GPU-urile sunt o compoziție din multe nuclee minuscule. Aceste nuclee colaborează pentru a gestiona simultan cantități masive de date.
Sunt extrem de eficiente în producerea de imagini, videoclipuri și grafică 3D.
Este ca și cum artistul lucrează în culise pentru a crea imaginile pe care le vedeți pe ecran. GPU-ul convertește datele brute în imagini și filme atractive pe care le vedeți.
TPU-uri
Unitățile de procesare a tensorului, sau TPU, sunt circuite specializate. Sunt construite exclusiv pentru masina de învățare. TPU-urile sunt excelente pentru nevoile aplicațiilor de învățare automată la scară largă. Prin urmare, le putem folosi în învățarea profundă și formarea rețelelor neuronale.
În acest caz, ele sunt spre deosebire de GPU-urile, care sunt construite pentru calcularea de uz general.
Este ca geniul matematicii care rezolvă probleme complicate și face ca AI să funcționeze. Luați în considerare acest lucru: atunci când utilizați un asistent virtual precum Siri sau Alexa, TPU funcționează neobosit în culise. Îți interpretează instrucțiunile vocale și răspunde în consecință.
Acesta este responsabil de finalizarea calculelor sofisticate necesare pentru a interpreta intrarea vocală. Și, înțelege ceea ce cereți și răspunde cu acuratețe.
GPU vs TPU
Înțelegerea elementelor fundamentale
GPU-urile (Graphics Processing Units) și TPU-urile (Tensor Processing Units) sunt două componente hardware critice care se găsesc în sistemele informatice.
Comparația valorilor de performanță
Ce ar trebui să comparăm?
Puterea de procesare, lățimea de bandă a memoriei și eficiența energetică sunt criterii critice de performanță. Ele influențează capacitățile GPU și TPU. Putem folosi aceste criterii atunci când comparăm GPU și TPU.
TPU-urile sunt realizate în special pentru activitățile de învățare automată. Au diverse avantaje față de GPU-uri, inclusiv viteze mai rapide de procesare, lățime de bandă mai bună a memoriei și consum redus de energie. În timp ce GPU-urile sunt bine cunoscute pentru că oferă niveluri ridicate de performanță.
Eficienţă energetică
În domeniul calculelor, eficiența energetică este o problemă crucială. Ar trebui luat în considerare atunci când se compară GPU-urile cu TPU-urile. Consumul de energie al unei componente hardware poate afecta semnificativ prețul și performanța sistemului dumneavoastră.
Când vine vorba de eficiența energetică, TPU-urile au avantaje semnificative față de GPU. Pe termen lung, sunt mai economice și mai bune din punct de vedere al mediului, deoarece folosesc mai puțină energie.
Suport pentru software
Alegerea dvs. ar trebui să depindă și de suportul software și modelele de programare. Este esențial să selectați hardware compatibil cu componentele dvs. Și ar trebui să ofere suportul software de care aveți nevoie.
GPU-urile sunt alegerea mai bună aici. Ele oferă o varietate de modele de programare și suport software. TPU-urile, pe de altă parte, sunt create special pentru sarcinile de lucru de învățare automată. Deci, ele nu oferă același grad de interoperabilitate și suport ca GPU-urile.
Cost și disponibilitate
În ceea ce privește costul, GPU-urile sunt mai frecvent accesibile și mai puțin costisitoare decât TPU-urile. GPU-urile sunt produse de multe companii, inclusiv Nvidia, AMD și Intel. Folosim GPU-uri într-o varietate de aplicații, de la jocuri până la calcul științific.
Drept urmare, au o piață mare și competitivă. Acest lucru contribuie cu siguranță la prețuri ieftine.
TPU-urile, pe de altă parte, sunt produse numai de Google și sunt disponibile numai prin Google Cloud. TPU-urile sunt mai costisitoare decât GPU-urile din cauza ofertei limitate. De asemenea, are o cerere puternică din partea academicilor și practicienilor de învățare automată.
Cu toate acestea, este posibil să aveți nevoie de performanța specifică pe care o oferă TPU-urile pentru antrenarea modelelor ML. Apoi, costul ridicat și disponibilitatea limitată ar putea merita.
Ce componentă hardware se potrivește cel mai bine nevoilor dumneavoastră?
Răspunsul la această întrebare se bazează pe multe variabile. Ar trebui să vă verificați bugetul, nevoile de performanță și tipurile de activități pe care doriți să le desfășurați.
GPU-urile sunt o alegere mai economică dacă prețul este factorul cheie. TPU' este de cel puțin 5 ori mai scump.
Cerințele și cerințele dvs. particulare vor determina în cele din urmă care componentă hardware este ideală pentru dvs. Este esențial să evaluați avantajele și dezavantajele tuturor opțiunilor accesibile înainte de a alege o alegere.
Putem folosi GPU și pentru învățarea automată?
Învățarea automată poate fi efectuată pe GPU-uri. Datorită capacității lor de a efectua calculele matematice complicate necesare pentru antrenarea modelelor de învățare automată, GPU-urile sunt de fapt o opțiune preferată pentru mulți practicanți de învățare automată.
Cadre populare de învățare profundă, cum ar fi TensorFlow și PyTorch sunt compatibile cu o gamă largă de instrumente software pe GPU. Este posibil ca TPU-urile să nu funcționeze cu alte programe software și biblioteci. Au fost create special pentru a lucra cu cadrul Google TensorFlow.
În concluzie, pentru consumatorii care caută o soluție de învățare automată mai accesibilă și mai economică, GPU-urile pot fi de preferat. Pentru clienții care necesită performanță specializată pentru construirea și executarea modelelor de învățare automată, TPU-urile sunt încă cea mai bună alegere.
Ce rezerva viitorul?
Procesoarele vor continua să se dezvolte în viitorul apropiat.
Ne așteptăm ca aceștia să aibă performanțe mai mari, economie de energie și rate de ceas mai rapide.
Inteligența artificială și progresele învățării automate vor împinge crearea de procesoare personalizate pentru anumite aplicații.
De asemenea, se estimează că tendința către procesoare multi-core și capacități mai mari de cache.
Lasă un comentariu