GPU a TPU sú dvaja významní aktéri vo výpočtovom priemysle. Úplne zmenili spôsob, akým narábame s údajmi a ako ich analyzujeme.
Zložitú prácu pri vytváraní grafiky a obrázkov zabezpečujú GPU alebo jednotky na spracovanie grafiky.
Na druhej strane TPU alebo Tensor Processing Units sú na mieru vyrobené procesory vytvorené výlučne na urýchlenie úloh strojového učenia.
Mať správny nástroj pre danú úlohu je vo svete počítačov nevyhnutné. Výkon, rýchlosť a efektívnosť konkrétnej operácie môže byť dramaticky ovplyvnená výberom správneho typu procesorovej jednotky.
Z tohto dôvodu je porovnávanie GPU a TPU kľúčové pre každého, kto sa snaží maximalizovať svoj výpočtový výkon.
Začnime však od základov.
Čo je to procesor?
Procesor je nevyhnutnou súčasťou počítača. Vykonáva výpočty potrebné na fungovanie počítača.
Vykonáva základné matematické, logické a vstupno-výstupné procesy podľa príkazov z operačného systému.
Výrazy „procesor“, „centrálna procesorová jednotka (CPU)“ a „mikroprocesor“ sa často používajú vzájomne zameniteľne. CPU je však len iný typ procesora. Nie je to jediný procesor v počítači. Je to však dôležité.
CPU vykonáva väčšinu výpočtových a spracovateľských operácií. Funguje ako „mozog“ počítača.
V tomto článku budeme hovoriť o dvoch rôznych procesoroch; TPU a GPU.
Čo odlišuje GPU od TPU a prečo by ste o nich mali vedieť? /p>
GPU
GPU alebo Graphics Processing Units sú sofistikované obvody. Sú určené najmä na spracovanie obrázkov a grafiky. GPU sú zložením mnohých malých jadier. Tieto jadrá spolupracujú pri spracovávaní obrovského množstva údajov súčasne.
Sú mimoriadne efektívne pri vytváraní obrázkov, videí a 3D grafiky.
Je to ako keď umelec pracuje v zákulisí a vytvára obrázky, ktoré vidíte na obrazovke. GPU prevádza nespracované dáta na atraktívne obrázky a filmy, ktoré vidíte.
TPU
Tensor Processing Units alebo TPU sú špecializované obvody. Sú postavené výhradne pre strojové učenie. TPU sú skvelé pre potreby rozsiahlych aplikácií strojového učenia. Preto ich môžeme použiť pri hlbokom učení a tréningu neurónových sietí.
V tomto prípade sú na rozdiel od GPU, ktoré sú skonštruované pre všeobecnejšie výpočty.
Je to ako matematický génius, ktorý rieši komplikované problémy a umožňuje umelú inteligenciu fungovať. Zvážte toto: keď používate virtuálneho asistenta, ako je Siri alebo Alexa, TPU neúnavne pracuje v zákulisí. Interpretuje vaše hlasové pokyny a podľa toho reaguje.
Má na starosti dokončenie sofistikovaných výpočtov potrebných na interpretáciu hlasového vstupu. A rozumie tomu, čo požadujete, a odpovedá presne.
GPU vs TPU
Pochopenie základov
GPU (Graphics Processing Units) a TPU (Tensor Processing Units) sú dve kritické hardvérové komponenty nachádzajúce sa v počítačových systémoch.
Porovnanie metrík výkonnosti
Čo by sme mali porovnávať?
Výkon spracovania, šírka pásma pamäte a energetická účinnosť sú kritickými kritériami výkonu. Ovplyvňujú schopnosti GPU a TPU. Tieto kritériá môžeme použiť pri porovnávaní GPU a TPU.
TPU sú špeciálne vyrobené pre aktivity strojového učenia. Majú rôzne výhody oproti GPU, vrátane rýchlejšej rýchlosti spracovania, lepšej šírky pásma pamäte a zníženej spotreby energie. Zatiaľ čo GPU sú dobre známe tým, že poskytujú vysokú úroveň výkonu.
Energetická účinnosť
V oblasti výpočtovej techniky je energetická efektívnosť kľúčovou otázkou. Malo by sa to vziať do úvahy pri porovnávaní GPU s TPU. Spotreba energie hardvérového komponentu môže výrazne ovplyvniť cenu a výkon vášho systému.
Pokiaľ ide o energetickú účinnosť, TPU majú oproti GPU značné výhody. Z dlhodobého hľadiska sú hospodárnejšie a ekologickejšie, pretože spotrebujú menej energie.
Softvérová podpora
Váš výber by mal závisieť aj od softvérovej podpory a programovacích modelov. Je dôležité vybrať hardvér, ktorý je kompatibilný s vašimi komponentmi. A mal by poskytovať softvérovú podporu, ktorú požadujete.
GPU sú tu lepšou voľbou. Poskytujú rôzne programovacie modely a softvérovú podporu. Na druhej strane sú TPU vytvorené špeciálne pre úlohy strojového učenia. Neposkytujú teda rovnaký stupeň interoperability a podpory ako GPU.
Cena a dostupnosť
Pokiaľ ide o náklady, GPU sú bežnejšie dostupné a lacnejšie ako TPU. GPU vyrába mnoho spoločností vrátane Nvidia, AMD a Intel. GPU používame v rôznych aplikáciách, od hier až po vedecké výpočty.
Výsledkom je, že majú veľký a konkurenčný trh. To určite prispieva k nízkym cenám.
Na druhej strane TPU vyrába iba Google a sú dostupné iba cez Google Cloud. TPU sú drahšie ako GPU kvôli ich obmedzenej ponuke. Má tiež silný dopyt od akademikov a odborníkov z oblasti strojového učenia.
Možno však budete potrebovať špecifický výkon, ktorý poskytujú TPU pre tréningové modely ML. Potom sa vysoké náklady a obmedzená dostupnosť môžu vyplatiť.
Ktorý hardvérový komponent najlepšie vyhovuje vašim potrebám?
Odpoveď na túto otázku závisí od mnohých premenných. Mali by ste skontrolovať svoj rozpočet, svoje výkonnostné potreby a druhy činností, ktoré chcete vykonávať.
GPU sú ekonomickejšou voľbou, ak je vaším kľúčovým faktorom cena. TPU' je najmenej 5-krát drahšie.
Vaše konkrétne požiadavky a požiadavky v konečnom dôsledku určia, ktorý hardvérový komponent je pre vás ideálny. Pred výberom možnosti je dôležité posúdiť výhody a nevýhody všetkých dostupných možností.
Môžeme použiť GPU aj na strojové učenie?
Strojové učenie je možné vykonávať na GPU. Kvôli ich schopnosti vykonávať zložité matematické výpočty potrebné pre tréningové modely strojového učenia, GPU sú v skutočnosti preferovanou možnosťou pre mnohých odborníkov na strojové učenie.
Populárne rámce hlbokého učenia ako napr TensorFlow a PyTorch sú kompatibilné so širokou škálou softvérových nástrojov na GPU. Jednotky TPU nemusia fungovať s inými softvérovými programami a knižnicami. Boli vytvorené špeciálne pre prácu s rámcom TensorFlow spoločnosti Google.
Na záver, pre spotrebiteľov, ktorí hľadajú dostupnejšie a ekonomickejšie riešenie strojového učenia, môžu byť vhodnejšie GPU. Pre zákazníkov, ktorí vyžadujú špecializovaný výkon na vytváranie a vykonávanie modelov strojového učenia, sú TPU stále najlepšou voľbou.
Čo drží budúcnosť?
Procesory sa budú v blízkej budúcnosti ďalej rozvíjať.
Očakávame od nich vyšší výkon, úsporu energie a rýchlejšie taktovanie.
Pokroky v oblasti umelej inteligencie a strojového učenia budú tlačiť na vytváranie prispôsobených procesorov pre určité aplikácie.
Predpokladá sa tiež trend smerom k viacjadrovým procesorom a väčším kapacitám vyrovnávacej pamäte.
Nechaj odpoveď