GPU-të dhe TPU-të janë dy aktorë të rëndësishëm në industrinë e informatikës. Ata kanë ndryshuar plotësisht mënyrën se si ne trajtojmë dhe analizojmë të dhënat.
Puna komplekse e prodhimit të grafikëve dhe fotografive trajtohet nga GPU-të, ose njësitë e përpunimit të grafikës.
TPU-të, ose Njësitë e Përpunimit Tensor, nga ana tjetër, janë procesorë të bërë me porosi të krijuar ekskluzivisht për të shpejtuar ngarkesat e punës së mësimit të makinerive.
Të kesh mjetin e duhur për detyrën është thelbësore në botën e kompjuterëve. Performanca, shpejtësia dhe efikasiteti i një operacioni specifik mund të ndikohet në mënyrë dramatike duke zgjedhur llojin e duhur të njësisë së përpunimit.
Për shkak të kësaj, krahasimi i GPU-ve dhe TPU-ve është thelbësor për këdo që përpiqet të maksimizojë fuqinë e tyre llogaritëse.
Megjithatë, le të fillojmë me bazat.
Çfarë është një procesor?
Një procesor është një pjesë thelbësore e një kompjuteri. Ai bën llogaritjet e nevojshme që kompjuteri të funksionojë.
Ai kryen procese themelore matematikore, logjike dhe hyrje/dalje duke ndjekur komandat nga sistemi operativ.
Frazat "procesor", "njësia qendrore e përpunimit (CPU)" dhe "mikroprocesor" përdoren shpesh në mënyrë të ndërsjellë me njëri-tjetrin. Sidoqoftë, CPU është vetëm një lloj tjetër procesori. Nuk është i vetmi procesor në kompjuter. Megjithatë është një gjë e rëndësishme.
CPU bën shumicën e operacioneve llogaritëse dhe përpunuese. Ai funksionon si "truri" i kompjuterit.
Në këtë artikull, ne do të flasim për dy procesorë të ndryshëm; TPU dhe GPU.
Çfarë i dallon GPU-të nga TPU-të dhe pse duhet të dini rreth tyre? /p>
GPU
GPU-të, ose Njësitë e Përpunimit Grafik, janë qarqe të sofistikuara. Ato janë ndërtuar veçanërisht për përpunimin e fotografive dhe grafikëve. GPU-të janë një përbërje e shumë bërthamave të vogla. Këto bërthama bashkëpunojnë për të trajtuar sasi masive të dhënash në të njëjtën kohë.
Ato janë jashtëzakonisht efikase në prodhimin e fotografive, videove dhe grafikave 3D.
Është sikur artisti që punon prapa skenave për të krijuar imazhet që shihni në ekranin tuaj. GPU i konverton të dhënat e papërpunuara në imazhe dhe filma tërheqës që shihni.
TPU-të
Njësitë e përpunimit të tensoreve, ose TPU-të, janë qarqe të specializuara. Ato janë ndërtuar ekskluzivisht për Mësimi makinë. TPU-të janë të shkëlqyera për nevojat e aplikacioneve të mësimit të makinerive në shkallë të gjerë. Prandaj, ne mund t'i përdorim ato në mësimin e thellë dhe trajnimin e rrjeteve nervore.
Në këtë rast, ato janë ndryshe nga GPU-të, të cilat janë ndërtuar për llogaritje më të përgjithshme.
Është si gjeniu i matematikës që zgjidh probleme të ndërlikuara dhe bën që AI të funksionojë. Merrni parasysh këtë: kur përdorni një asistent virtual si Siri ose Alexa, TPU punon pa u lodhur prapa skenave. Ai interpreton udhëzimet tuaja zanore dhe përgjigjet në përputhje me rrethanat.
Ai është përgjegjës për kompletimin e llogaritjeve të sofistikuara të kërkuara për të interpretuar hyrjen zanore. Dhe, ai kupton atë që po kërkoni dhe përgjigjet me saktësi.
GPU kundrejt TPU-ve
Kuptimi i Bazave
GPU-të (njësitë e përpunimit grafik) dhe TPU-të (njësitë e përpunimit tensor) janë dy komponentë kritikë të harduerit që gjenden në sistemet kompjuterike.
Krahasimi i Metrikës së Performancës
Çfarë duhet të krahasojmë?
Fuqia e përpunimit, gjerësia e brezit të memories dhe efikasiteti i energjisë janë kritere kritike të performancës. Ato ndikojnë në aftësitë GPU dhe TPU. Ne mund t'i përdorim këto kritere kur krahasojmë GPU dhe TPU.
TPU-të janë krijuar veçanërisht për aktivitetet e mësimit të makinerive. Ata kanë avantazhe të ndryshme ndaj GPU-ve, duke përfshirë shpejtësi më të shpejtë të përpunimit, gjerësi më të mirë të brezit të memories dhe konsum të reduktuar të energjisë. Ndërsa GPU-të janë të njohura për ofrimin e niveleve të larta të performancës.
Efikasitetin e Energjisë
Në fushën e informatikës, efikasiteti i energjisë është një çështje thelbësore. Duhet të merret parasysh kur krahasohen GPU-të me TPU-të. Konsumi i energjisë i një komponenti harduerik mund të ndikojë ndjeshëm në çmimin dhe performancën e sistemit tuaj.
Kur bëhet fjalë për efikasitetin e energjisë, TPU-të kanë përfitime të konsiderueshme mbi GPU-të. Në terma afatgjatë, ato janë më ekonomike dhe më të mira për mjedisin pasi përdorin më pak energji.
Mbështetje Software
Zgjedhja juaj duhet të varet gjithashtu nga mbështetja e softuerit dhe modelet e programimit. Është e rëndësishme të zgjidhni harduerin që është në përputhje me komponentët tuaj. Dhe, ai duhet të sigurojë mbështetjen e softuerit që ju nevojitet.
GPU-të janë zgjidhja më e mirë këtu. Ato ofrojnë një shumëllojshmëri modelesh programimi dhe mbështetje softuerike. TPU-të, nga ana tjetër, janë krijuar posaçërisht për ngarkesat e punës së mësimit të makinerive. Pra, ato nuk ofrojnë të njëjtën shkallë ndërveprueshmërie dhe mbështetjeje si GPU-të.
Kostoja dhe Disponueshmëria
Për sa i përket kostos, GPU-të janë më të aksesueshme dhe më pak të kushtueshme se TPU-të. GPU-të prodhohen nga shumë kompani, duke përfshirë Nvidia, AMD dhe Intel. Ne përdorim GPU në një sërë aplikacionesh duke filluar nga lojërat e deri tek kompjuterët shkencorë.
Si rezultat, ata kanë një treg të madh dhe konkurrues. Kjo sigurisht kontribuon në çmime të lira.
TPU-të, nga ana tjetër, prodhohen vetëm nga Google dhe disponohen vetëm përmes Google Cloud. TPU-të janë më të kushtueshme se GPU-të për shkak të furnizimit të tyre të kufizuar. Gjithashtu, ajo ka një kërkesë të fortë nga akademikët dhe praktikuesit e mësimit të makinerive.
Sidoqoftë, mund t'ju duhet performanca specifike që ofrojnë TPU-të për modelet e trajnimit ML. Më pas, kostoja e lartë dhe disponueshmëria e kufizuar mund të jenë të vlefshme.
Cili komponent harduerësh i përshtatet më mirë nevojave tuaja?
Përgjigja për këtë pyetje mbështetet në shumë variabla. Ju duhet të kontrolloni buxhetin tuaj, nevojat tuaja të performancës dhe llojet e aktiviteteve që dëshironi të kryeni.
GPU-të janë një zgjedhje më ekonomike nëse çmimi është faktori juaj kryesor. TPU' është të paktën 5 herë më e shtrenjtë.
Kërkesat dhe kërkesat tuaja të veçanta do të përcaktojnë përfundimisht se cili komponent harduerësh është ideal për ju. Është e rëndësishme të vlerësohen avantazhet dhe disavantazhet e të gjitha zgjedhjeve të arritshme përpara se të zgjidhni një zgjedhje.
A mund të përdorim GPU edhe për mësimin e makinerisë?
Mësimi i makinerisë mund të kryhet në GPU. Për shkak të aftësisë së tyre për të kryer llogaritjet e ndërlikuara matematikore të kërkuara për trajnimi i modeleve të mësimit të makinerive, GPU-të janë në fakt një opsion i preferuar për shumë praktikues të mësimit të makinerive.
Kornizat e njohura të mësimit të thellë si TensorFlow dhe PyTorch janë në përputhje me një gamë të gjerë mjetesh softuerike në GPU. TPU-të mund të mos funksionojnë me programe dhe biblioteka të tjera softuerike. Ato u krijuan veçanërisht për të punuar me kornizën TensorFlow të Google.
Si përfundim, për konsumatorët që kërkojnë një zgjidhje më të aksesueshme dhe më ekonomike të mësimit të makinerive, GPU-të mund të jenë të preferueshme. Për klientët që kërkojnë performancë të specializuar për ndërtimin dhe ekzekutimin e modeleve të mësimit të makinerive, TPU-të janë ende zgjidhja më e mirë.
Çfarë mban e ardhmja?
Përpunuesit do të vazhdojnë të zhvillohen në të ardhmen e afërt.
Ne presim që ata të kenë një performancë më të lartë, ekonomi energjie dhe shpejtësi më të shpejtë të orës.
Përparimet e inteligjencës artificiale dhe të mësimit të makinerive do të shtyjnë krijimin e procesorëve të personalizuar për aplikacione të caktuara.
Parashikohet gjithashtu që prirja drejt CPU-ve me shumë bërthama dhe kapaciteteve më të mëdha të cache-it.
Lini një Përgjigju