GPUs ۽ TPUs ڪمپيوٽنگ انڊسٽري ۾ ٻه اهم اداڪار آهن. انهن مڪمل طور تي تبديل ڪري ڇڏيو آهي ته اسان ڊيٽا کي ڪيئن سنڀاليو ۽ تجزيو ڪيو.
گرافڪس ۽ تصويرن جي پيداوار جو پيچيده ڪم GPUs، يا گرافڪس پروسيسنگ يونٽن پاران سنڀاليو ويندو آهي.
ٻئي طرف، TPUs، يا ٽينسر پروسيسنگ يونٽ، خاص طور تي تيز رفتار مشين لرننگ ڪم لوڊ ڪرڻ لاءِ ٺاهيل حسب ضرورت پروسيسر آهن.
ڪمپيوٽر جي دنيا ۾ ڪم لاءِ صحيح اوزار هجڻ ضروري آهي. هڪ مخصوص آپريشن جي ڪارڪردگي، رفتار ۽ ڪارڪردگيءَ تي اثر انداز ٿي سگھي ٿو مناسب قسم جي پروسيسنگ يونٽ کي چونڊڻ سان.
انهي جي ڪري، GPUs ۽ TPUs جو مقابلو ڪرڻ انتهائي ضروري آهي ڪنهن به ماڻهو لاء انهن جي ڪمپيوٽرائيڪل طاقت کي وڌائڻ جي ڪوشش ڪري.
بهرحال، اچو ته بنيادي ڳالهين سان شروع ڪريون.
هڪ پروسيسر ڇا آهي؟
پروسيسر ڪمپيوٽر جو هڪ لازمي حصو آهي. اهو ڪمپيوٽر جي ڪم ڪرڻ لاءِ گهربل حسابن کي انجام ڏئي ٿو.
اهو بنيادي رياضياتي، منطقي، ۽ ان پٽ/آئوٽ پُٽ عملن کي آپريٽنگ سسٽم مان ڏنل حڪمن تي عمل ڪري ٿو.
جملا "پروسيسر،" "سينٽرل پروسيسنگ يونٽ (سي پي يو)،" ۽ "مائڪرو پروسيسر" اڪثر استعمال ڪيا ويندا آهن هڪ ٻئي سان مٽائي. بهرحال، سي پي يو صرف هڪ ٻيو قسم جو پروسيسر آهي. اهو ڪمپيوٽر ۾ صرف پروسيسر ناهي. جيتوڻيڪ اهو هڪ اهم آهي.
سي پي يو ڪمپيوٽنگ ۽ پروسيسنگ عملن جي اڪثريت ڪندو آهي. اهو ڪمپيوٽر جي "دماغ" طور ڪم ڪري ٿو.
هن آرٽيڪل ۾، اسان ٻن مختلف پروسيسرز بابت ڳالهائينداسين؛ TPU ۽ GPU.
ڇا GPUs کي TPUs کان ڌار ڪري ٿو، ۽ توهان کي انهن بابت ڇو ڄاڻڻ گهرجي؟ </p>
GPUs
GPUs، يا گرافڪس پروسيسنگ يونٽ، نفيس سرڪٽ آهن. اهي خاص طور تي تصويرون ۽ گرافڪس پروسيسنگ لاءِ ٺاهيا ويا آهن. GPUs ڪيترن ئي ننڍڙن ڪورن جو ٺهيل آهن. اهي ڪور هڪ ئي وقت ڊيٽا جي وڏي مقدار کي سنڀالڻ لاءِ تعاون ڪن ٿا.
اهي تصويرون، وڊيوز، ۽ 3D گرافڪس پيدا ڪرڻ ۾ انتهائي موثر آهن.
اهو فنڪار وانگر آهي جيڪو پردي جي پويان ڪم ڪري رهيو آهي تصويرون ٺاهڻ لاءِ جيڪي توهان پنهنجي اسڪرين تي ڏسندا آهيو. GPU خام ڊيٽا کي پرڪشش تصويرن ۽ فلمن ۾ تبديل ڪري ٿو جيڪي توھان ڏسندا آھيو.
TPUs
ٽينسر پروسيسنگ يونٽ، يا TPUs، خاص سرڪٽ آهن. اهي خاص طور تي ٺهيل آهن مشين جي سکيا. TPUs وڏي پئماني تي مشين سکڻ واري ايپليڪيشنن جي ضرورتن لاءِ بهترين آهن. انهيء ڪري، اسان انهن کي استعمال ڪري سگهون ٿا گہرے سکيا ۽ نيورل نيٽورڪ ٽريننگ ۾.
انهي حالت ۾، اهي GPUs جي برعڪس آهن، جيڪي وڌيڪ عام مقصدن واري ڪمپيوٽنگ لاء ٺهيل آهن.
اهو رياضي جي ذهين وانگر آهي جيڪو پيچيده مسئلا حل ڪري ٿو ۽ AI ڪم ڪري ٿو. ھن تي غور ڪريو: جڏھن توھان ورچوئل اسسٽنٽ استعمال ڪندا آھيو سري يا Alexa وانگر، TPU بيحد ڪم ڪري ٿو پردي جي پويان. اهو توهان جي آواز جي هدايتن جي وضاحت ڪري ٿو ۽ ان جي مطابق جواب ڏئي ٿو.
اهو آواز ان پٽ جي تشريح لاءِ گهربل نفيس ڪمپيوٽيشنز کي مڪمل ڪرڻ جو انچارج آهي. ۽، اھو سمجھي ٿو جيڪو توھان پڇي رھيا آھيو، ۽ صحيح جواب ڏئي ٿو.
GPU بمقابله TPUs
بنيادي اصولن کي سمجھڻ
GPUs (گرافڪس پروسيسنگ يونٽس) ۽ TPUs (ٽينسر پروسيسنگ يونٽ) ٻه نازڪ هارڊويئر حصا آهن جيڪي ڪمپيوٽر سسٽم ۾ مليا آهن.
ڪارڪردگي ميٽرڪس جو مقابلو
اسان کي ڇا مقابلو ڪرڻ گهرجي؟
پروسيسنگ پاور، ميموري بينڊوڊٿ، ۽ توانائي جي ڪارڪردگي اهم ڪارڪردگي جا معيار آهن. اهي GPU ۽ TPU صلاحيتن کي متاثر ڪن ٿا. اسان انهن معيارن کي استعمال ڪري سگهون ٿا جڏهن GPU ۽ TPU جي مقابلي ۾.
TPUs خاص طور تي مشين سکيا جي سرگرمين لاء ٺهيل آهن. انهن وٽ GPUs تي مختلف فائدا آهن، جن ۾ تيز پروسيسنگ جي رفتار، بهتر ميموري بينڊوڊٿ، ۽ گھٽ پاور واپرائڻ شامل آهن. جڏهن ته GPUs اعلي سطحي ڪارڪردگي مهيا ڪرڻ لاء مشهور آهن.
توانائي جي تڪليف
ڪمپيوٽنگ جي ميدان ۾، توانائي جي ڪارڪردگي هڪ اهم مسئلو آهي. اهو حساب ۾ ورتو وڃي جڏهن GPUs سان TPUs جي مقابلي ۾. هارڊويئر جزو جي توانائي جو استعمال توهان جي سسٽم جي قيمت ۽ ڪارڪردگي کي خاص طور تي متاثر ڪري سگهي ٿو.
جڏهن اهو توانائي جي ڪارڪردگي تي اچي ٿو، TPUs کي GPUs تي اهم فائدا آهن. ڊگهي مدت ۾، اهي وڌيڪ اقتصادي ۽ ماحولياتي طور تي سٺا آهن ڇو ته اهي گهٽ طاقت استعمال ڪن ٿا.
سافٽ ويئر سپورٽ
توهان جي پسند کي پڻ انحصار ڪرڻ گهرجي سافٽ ويئر سپورٽ ۽ پروگرامنگ ماڊل. اهو ضروري آهي ته هارڊويئر کي چونڊيو جيڪو توهان جي اجزاء سان مطابقت هجي. ۽، اهو مهيا ڪرڻ گهرجي سافٽ ويئر سپورٽ جيڪا توهان کي گهربل هجي.
GPUs هتي بهتر انتخاب آهن. اهي مختلف قسم جا پروگرامنگ ماڊل ۽ سافٽ ويئر سپورٽ مهيا ڪن ٿا. TPUs، ٻئي طرف، خاص طور تي مشين سکيا جي ڪم جي لوڊ لاء ٺاهيا ويا آهن. تنهن ڪري، اهي GPUs وانگر مداخلت ۽ سپورٽ جي ساڳئي درجي مهيا نٿا ڪن.
قيمت ۽ دستياب
قيمت جي لحاظ کان، GPUs TPUs کان وڌيڪ عام طور تي پهچ ۽ گھٽ قيمتي آھن. GPUs ڪيترن ئي ڪمپنين پاران ٺاهيا ويا آهن، بشمول Nvidia، AMD، ۽ Intel. اسان GPUs استعمال ڪريون ٿا مختلف ايپليڪيشنن ۾ جن ۾ گيمنگ کان وٺي سائنسي ڪمپيوٽنگ تائين.
نتيجي طور، انهن وٽ هڪ وڏو ۽ مقابلي واري بازار آهي. اهو يقيني طور تي سستي قيمتن ۾ مدد ڪري ٿو.
ٻئي طرف، TPUs، صرف گوگل طرفان ٺاهيا ويا آهن ۽ صرف گوگل ڪلائوڊ ذريعي دستياب آهن. TPUs انهن جي محدود فراهمي جي ڪري GPUs کان وڌيڪ قيمتي آهن. انهي سان گڏ، هن کي مشين لرننگ جي تعليمي ماهرن ۽ عملي کان سخت گهرج آهي.
تنهن هوندي، توهان کي شايد مخصوص ڪارڪردگي جي ضرورت هجي جيڪا TPUs مهيا ڪن ٿيون ٽريننگ ML ماڊلز لاءِ. پوء، اعلي قيمت ۽ محدود دستيابي ان جي قابل ٿي سگھي ٿي.
ڪهڙو هارڊويئر جزو توهان جي ضرورتن کي بهتر بڻائي ٿو؟
هن سوال جو جواب ڪيترن ئي variables تي دارومدار. توھان کي پنھنجي بجيٽ، توھان جي ڪارڪردگي جي ضرورتن، ۽ سرگرمين جا قسم جيڪي توھان کڻڻ چاھيو ٿا چيڪ ڪرڻ گھرجي.
GPUs هڪ وڌيڪ اقتصادي پسند آهن جيڪڏهن قيمت توهان جي اهم عنصر آهي. TPU 'گهٽ ۾ گهٽ 5 ڀيرا وڌيڪ قيمتي آهي.
توهان جا خاص مطالبا ۽ گهرجون آخرڪار اهو طئي ڪندا ته ڪهڙو هارڊويئر جزو توهان لاءِ مثالي آهي. اهو ضروري آهي ته چونڊ ڪرڻ کان پهريان سڀني پهچ جي فائدن ۽ نقصانن جو جائزو وٺو.
ڇا اسان مشين لرننگ لاءِ پڻ GPU استعمال ڪري سگھون ٿا؟
مشين لرننگ GPUs تي ٿي سگھي ٿي. انهن جي صلاحيت جي ڪري پيچيده رياضياتي حسابن کي انجام ڏيڻ جي ضرورت آهي ٽريننگ مشين سکيا جا ماڊل, GPUs حقيقت ۾ ڪيترن ئي مشين سکيا عملي لاء هڪ ترجيح اختيار آهن.
مشهور گہرے سکيا فريم ورڪ وانگر TensorFlow ۽ PyTorch GPUs تي سافٽ ويئر اوزار جي وسيع رينج سان مطابقت رکن ٿا. TPUs شايد ٻين سافٽ ويئر پروگرامن ۽ لائبريرين سان ڪم نه ڪن. اهي خاص طور تي گوگل جي TensorFlow فريم ورڪ سان ڪم ڪرڻ لاءِ ٺاهيا ويا.
نتيجي ۾، صارفين لاءِ وڌيڪ رسائي لائق، وڌيڪ اقتصادي مشين لرننگ حل ڳولڻ لاءِ، GPUs کي ترجيح ڏئي سگهجي ٿي. گراهڪن لاءِ جن کي مشين لرننگ ماڊلز جي تعمير ۽ عمل ڪرڻ لاءِ خاص ڪارڪردگي جي ضرورت آهي، TPUs اڃا تائين بهترين انتخاب آهن.
مستقبل ڇا سنڀاليندو آهي؟
پروسيسرز ويجهي مستقبل ۾ ترقي جاري رکندا.
اسان انهن کي اعلي ڪارڪردگي، توانائي جي معيشت، ۽ تيز ڪلاڪ جي شرح جي اميد رکون ٿا.
مصنوعي ذهانت ۽ مشيني سکيا جي واڌاري کي ڪجهه خاص ايپليڪيشنن لاءِ ڪسٽمائيز پروسيسرز جي تخليق کي زور ڏيندو.
اهو پڻ پيش ڪيو ويو آهي ته رجحان ملٽي-ڪور سي پي يوز ۽ وڏي ڪيش جي صلاحيت جي طرف.
جواب ڇڏي وڃو