GPE in TPE sta dva pomembna akterja v računalniški industriji. Popolnoma so spremenili način obdelave in analiziranja podatkov.
Kompleksno delo izdelave grafike in slik opravljajo grafični procesorji ali grafične procesne enote.
TPU-ji ali tenzorske procesne enote pa so procesorji, izdelani po meri, ustvarjeni izključno za pospeševanje delovnih obremenitev strojnega učenja.
V svetu računalnikov je nujno imeti pravo orodje za nalogo. Zmogljivost, hitrost in učinkovitost določene operacije lahko močno vplivate z izbiro ustrezne vrste procesne enote.
Zaradi tega je primerjava grafičnih procesorjev in procesorjev TPU ključnega pomena za vsakogar, ki želi povečati svojo računalniško moč.
Vendar pa začnimo pri osnovah.
Kaj je procesor?
Procesor je bistveni del računalnika. Izvaja izračune, potrebne za delovanje računalnika.
Izvaja temeljne matematične, logične in vhodno/izhodne procese po ukazih iz operacijskega sistema.
Besedne zveze "procesor", "centralna procesna enota (CPE)" in "mikroprocesor" se med seboj pogosto uporabljajo izmenično. Vendar je CPE samo druga vrsta procesorja. To ni edini procesor v računalniku. Je pa pomemben.
CPE opravi večino računalniških in procesnih operacij. Deluje kot "možgani" računalnika.
V tem članku bomo govorili o dveh različnih procesorjih; TPU in GPU.
Kaj razlikuje grafične procesorje od TPU in zakaj bi morali vedeti o njih? /p>
Grafične kartice
GPU-ji ali grafične procesne enote so sofisticirana vezja. Zgrajeni so posebej za obdelavo slik in grafik. Grafični procesorji so sestava številnih drobnih jeder. Ta jedra sodelujejo pri hkratni obdelavi ogromnih količin podatkov.
So izjemno učinkoviti pri ustvarjanju slik, video posnetkov in 3D grafike.
Kot bi umetnik delal v ozadju in ustvarjal slike, ki jih vidite na zaslonu. GPU pretvori neobdelane podatke v privlačne slike in filme, ki jih vidite.
TPU-ji
Tenzorske procesne enote ali TPU so specializirana vezja. Zgrajeni so izključno za strojno učenje. TPU-ji so odlični za potrebe obsežnih aplikacij strojnega učenja. Zato jih lahko uporabimo pri poglobljenem učenju in usposabljanju nevronskih mrež.
V tem primeru se razlikujejo od grafičnih procesorjev, ki so zgrajeni za bolj splošne namene računalništva.
Je kot matematični genij, ki rešuje zapletene probleme in poskrbi, da AI deluje. Razmislite o tem: ko uporabljate virtualnega pomočnika, kot sta Siri ali Alexa, TPU neumorno deluje v ozadju. Razlaga vaša glasovna navodila in se ustrezno odzove.
Zadolžen je za dokončanje sofisticiranih izračunov, potrebnih za interpretacijo glasovnega vnosa. Razume, kaj sprašujete, in se natančno odzove.
GPU proti TPE
Razumevanje osnov
GPE (grafične procesne enote) in TPU (tenzorske procesne enote) sta dve kritični komponenti strojne opreme v računalniških sistemih.
Primerjava meritev uspešnosti
Kaj naj primerjamo?
Procesorska moč, pasovna širina pomnilnika in energetska učinkovitost so kritična merila zmogljivosti. Vplivajo na zmogljivosti GPE in TPE. Ta merila lahko uporabimo pri primerjavi GPE in TPU.
TPU-ji so posebej narejeni za dejavnosti strojnega učenja. Imajo različne prednosti pred grafičnimi procesorji, vključno z večjo hitrostjo obdelave, boljšo pasovno širino pomnilnika in zmanjšano porabo energije. Medtem ko so grafični procesorji dobro znani po zagotavljanju visoke ravni zmogljivosti.
Energetska učinkovitost
Na področju računalništva je energetska učinkovitost ključnega pomena. To je treba upoštevati pri primerjavi grafičnih procesorjev s TPE. Poraba energije strojne komponente lahko bistveno vpliva na ceno in zmogljivost vašega sistema.
Kar zadeva energijsko učinkovitost, imajo TPE znatne prednosti pred GPE. Dolgoročno so bolj ekonomični in okolju prijazni, saj porabijo manj energije.
Podpora za programsko opremo
Vaša izbira naj bo odvisna tudi od programske podpore in modelov programiranja. Ključnega pomena je, da izberete strojno opremo, ki je združljiva z vašimi komponentami. Poleg tega mora nuditi programsko podporo, ki jo potrebujete.
GPE so tukaj boljša izbira. Zagotavljajo različne modele programiranja in programsko podporo. Po drugi strani pa so TPU ustvarjeni posebej za delovne obremenitve strojnega učenja. Torej ne zagotavljajo enake stopnje interoperabilnosti in podpore kot GPU.
Stroški in razpoložljivost
Kar zadeva stroške, so grafični procesorji bolj pogosto dostopni in cenejši od procesorjev TPU. GPE proizvajajo številna podjetja, vključno z Nvidia, AMD in Intel. GPU uporabljamo v različnih aplikacijah, od iger do znanstvenega računalništva.
Posledično imajo velik in konkurenčen trg. To zagotovo prispeva k nizkim cenam.
TPU-je po drugi strani izdeluje samo Google in so na voljo samo prek Google Cloud. TPE so zaradi omejene ponudbe dražji od GPE. Prav tako ima veliko povpraševanje akademikov in praktikov strojnega učenja.
Vendar pa boste morda potrebovali posebno zmogljivost, ki jo zagotavljajo TPU-ji za usposabljanje modelov ML. Potem se morda splačajo visoki stroški in omejena razpoložljivost.
Katera komponenta strojne opreme najbolj ustreza vašim potrebam?
Odgovor na to vprašanje je odvisen od številnih spremenljivk. Preverite svoj proračun, svoje potrebe po uspešnosti in vrste dejavnosti, ki jih želite izvajati.
GPE so bolj ekonomična izbira, če je cena vaš ključni dejavnik. TPU' je vsaj 5x dražji.
Vaše posebne zahteve in zahteve bodo na koncu določile, katera strojna komponenta je idealna za vas. Ključnega pomena je oceniti prednosti in slabosti vseh dostopnih možnosti, preden se odločite za izbiro.
Ali lahko GPU uporabljamo tudi za strojno učenje?
Strojno učenje se lahko izvaja na grafičnih procesorjih. Zaradi njihove zmožnosti izvajanja zapletenih matematičnih izračunov, potrebnih za usposabljanje modelov strojnega učenja, so grafični procesorji pravzaprav prednostna možnost za številne strokovnjake za strojno učenje.
Priljubljeni okviri globokega učenja, kot je TensorFlow in PyTorch sta združljiva s široko paleto programskih orodij na grafičnih procesorjih. TPU-ji morda ne bodo delovali z drugimi programi in knjižnicami. Ustvarjeni so bili posebej za delo z Googlovim ogrodjem TensorFlow.
Skratka, za potrošnike, ki iščejo dostopnejšo in bolj ekonomično rešitev za strojno učenje, so GPU morda boljša izbira. Za stranke, ki potrebujejo posebno zmogljivost za gradnjo in izvajanje modelov strojnega učenja, so TPU še vedno najboljša izbira.
Kaj ima prihodnost?
Procesorji se bodo v bližnji prihodnosti še razvijali.
Pričakujemo, da bodo imeli višjo zmogljivost, varčnost z energijo in hitrejši takt.
Napredek umetne inteligence in strojnega učenja bo spodbudil ustvarjanje prilagojenih procesorjev za nekatere aplikacije.
Predviden je tudi trend k večjedrnim procesorjem in večjim zmogljivostim predpomnilnika.
Pustite Odgovori