GPU и TPU являются двумя важными игроками в вычислительной индустрии. Они полностью изменили то, как мы обрабатываем и анализируем данные.
Сложная работа по созданию графики и изображений выполняется графическими процессорами или графическими процессорами.
С другой стороны, TPU или Tensor Processing Units — это специализированные процессоры, созданные исключительно для ускорения рабочих нагрузок машинного обучения.
Наличие правильного инструмента для задачи имеет важное значение в мире компьютеров. На производительность, скорость и эффективность конкретной операции можно существенно повлиять, выбрав правильный тип процессорного устройства.
Из-за этого сравнение GPU и TPU имеет решающее значение для всех, кто пытается максимизировать свою вычислительную мощность.
Однако начнем с основ.
Что такое процессор?
Процессор является неотъемлемой частью компьютера. Он выполняет вычисления, необходимые для работы компьютера.
Он выполняет фундаментальные математические, логические процессы и процессы ввода/вывода в соответствии с командами операционной системы.
Фразы «процессор», «центральный процессор (ЦП)» и «микропроцессор» часто используются как взаимозаменяемые. Тем не менее, ЦП — это просто другой тип процессора. Это не единственный процессор в компьютере. Хотя это важно.
Центральный процессор выполняет большинство вычислений и операций обработки. Он работает как «мозг» компьютера.
В этой статье мы поговорим о двух разных процессорах; ТПУ и ГП.
Что отличает GPU от TPU и зачем о них знать? /p>
Графические процессоры
Графические процессоры или графические процессоры представляют собой сложные схемы. Они созданы специально для обработки изображений и графики. Графические процессоры состоят из множества крошечных ядер. Эти ядра совместно обрабатывают огромные объемы данных одновременно.
Они чрезвычайно эффективны при создании изображений, видео и 3D-графики.
Это как художник, работающий за кулисами, чтобы создать изображения, которые вы видите на своем экране. Графический процессор преобразует необработанные данные в привлекательные изображения и видеоролики, которые вы смотрите.
ТПУ
Tensor Processing Units, или TPU, представляют собой специализированные схемы. Они созданы исключительно для обучение с помощью машины. TPU отлично подходят для нужд крупномасштабных приложений машинного обучения. Следовательно, мы можем использовать их в глубоком обучении и обучении нейронных сетей.
В этом случае они отличаются от графических процессоров, которые созданы для вычислений более общего назначения.
Это похоже на математического гения, который решает сложные задачи и заставляет работать ИИ. Подумайте об этом: когда вы используете виртуального помощника, такого как Siri или Alexa, TPU неустанно работает за кулисами. Он интерпретирует ваши голосовые инструкции и отвечает соответствующим образом.
Он отвечает за выполнение сложных вычислений, необходимых для интерпретации голосового ввода. И он понимает, о чем вы просите, и точно отвечает.
GPU против TPU
Понимание основ
GPU (графические процессоры) и TPU (тензорные процессоры) — два важнейших аппаратных компонента, которые можно найти в компьютерных системах.
Сравнение показателей производительности
Что мы должны сравнить?
Важнейшими критериями производительности являются вычислительная мощность, пропускная способность памяти и энергоэффективность. Они влияют на возможности GPU и TPU. Мы можем использовать эти критерии при сравнении GPU и TPU.
TPU специально созданы для машинного обучения. Они имеют различные преимущества перед графическими процессорами, в том числе более высокую скорость обработки, лучшую пропускную способность памяти и сниженное энергопотребление. В то время как графические процессоры хорошо известны тем, что обеспечивают высокий уровень производительности.
Энерго эффективность
В области вычислительной техники энергоэффективность является ключевым вопросом. Это следует учитывать при сравнении GPU с TPU. Энергопотребление аппаратного компонента может существенно повлиять на цену и производительность вашей системы.
Когда дело доходит до энергоэффективности, TPU имеют значительные преимущества перед графическими процессорами. В долгосрочной перспективе они более экономичны и экологичны, поскольку потребляют меньше энергии.
Поддержка программного обеспечения
Ваш выбор также должен зависеть от поддержки программного обеспечения и моделей программирования. Крайне важно выбрать аппаратное обеспечение, совместимое с вашими компонентами. Кроме того, он должен обеспечивать необходимую поддержку программного обеспечения.
Графические процессоры являются лучшим выбором здесь. Они предоставляют различные модели программирования и поддержку программного обеспечения. С другой стороны, TPU созданы специально для рабочих нагрузок машинного обучения. Таким образом, они не обеспечивают такой же степени совместимости и поддержки, как графические процессоры.
Стоимость и доступность
С точки зрения стоимости GPU более доступны и дешевле, чем TPU. Графические процессоры производятся многими компаниями, включая Nvidia, AMD и Intel. Мы используем графические процессоры в различных приложениях, от игр до научных вычислений.
В результате у них есть большой и конкурентный рынок. Это, безусловно, способствует низким ценам.
С другой стороны, TPU производятся только Google и доступны только через Google Cloud. TPU дороже, чем GPU, из-за их ограниченного предложения. Кроме того, он пользуется большим спросом у ученых и практиков в области машинного обучения.
Однако вам может понадобиться определенная производительность, которую TPU обеспечивают для обучения моделей машинного обучения. Тогда высокая стоимость и ограниченная доступность могут быть оправданы.
Какой аппаратный компонент лучше всего соответствует вашим потребностям?
Ответ на этот вопрос зависит от многих переменных. Вы должны проверить свой бюджет, свои потребности в производительности и виды деятельности, которые вы хотите выполнять.
Графические процессоры — более экономичный выбор, если цена является вашим ключевым фактором. ТПУ как минимум в 5 раз дороже.
Ваши конкретные запросы и требования в конечном итоге определят, какой аппаратный компонент идеально подходит для вас. Крайне важно оценить преимущества и недостатки всех доступных вариантов, прежде чем сделать выбор.
Можем ли мы использовать GPU для машинного обучения?
Машинное обучение может выполняться на графических процессорах. Из-за их способности выполнять сложные математические вычисления, необходимые для обучающие модели машинного обучения, графические процессоры на самом деле являются предпочтительным вариантом для многих специалистов по машинному обучению.
Популярные фреймворки для глубокого обучения, такие как TensorFlow и PyTorch совместимы с широким спектром программных инструментов на графических процессорах. TPU могут не работать с другими программами и библиотеками. Они были созданы специально для работы с фреймворком Google TensorFlow.
В заключение, для потребителей, которые ищут более доступное и экономичное решение для машинного обучения, графические процессоры могут быть предпочтительнее. Для клиентов, которым требуется специальная производительность для создания и выполнения моделей машинного обучения, TPU по-прежнему являются лучшим выбором.
Что день грядущий?
Процессоры будут продолжать развиваться в ближайшем будущем.
Мы ожидаем, что они будут иметь более высокую производительность, экономию энергии и более высокую тактовую частоту.
Развитие искусственного интеллекта и машинного обучения подтолкнет к созданию специализированных процессоров для определенных приложений.
Также прогнозируется тенденция к использованию многоядерных процессоров и большей емкости кэш-памяти.
Оставьте комментарий