ГПУ и ТПУ су два значајна актера у рачунарској индустрији. Потпуно су променили начин на који рукујемо и анализирамо податке.
Сложен посао производње графике и слика обављају ГПУ-ови или јединице за обраду графике.
ТПУ, или Тенсор Процессинг Унитс, с друге стране, су процесори направљени по мери направљени искључиво за убрзавање радних оптерећења машинског учења.
Имати прави алат за задатак је од суштинског значаја у свету рачунара. На перформансе, брзину и ефикасност одређене операције може се драматично утицати одабиром одговарајућег типа процесорске јединице.
Због тога је поређење ГПУ-а и ТПУ-а кључно за све који покушавају да максимизирају своју рачунарску снагу.
Међутим, почнимо са основама.
Шта је процесор?
Процесор је суштински део рачунара. Он врши прорачуне потребне за рад рачунара.
Он спроводи основне математичке, логичке и улазно/излазне процесе пратећи команде оперативног система.
Изрази „процесор“, „централна процесорска јединица (ЦПУ)“ и „микропроцесор“ се често користе наизменично. Међутим, ЦПУ је само још један тип процесора. То није једини процесор у рачунару. Ипак је то важно.
ЦПУ обавља већину рачунарских и процесних операција. Ради као „мозак“ рачунара.
У овом чланку ћемо говорити о два различита процесора; ТПУ и ГПУ.
Шта разликује ГПУ од ТПУ-а и зашто би требало да знате о њима? /п>
ГПУ-ови
ГПУ-и, или јединице за графичку обраду, су софистицирана кола. Направљени су посебно за обраду слика и графике. ГПУ-ови су састав од много малих језгара. Ова језгра сарађују како би истовремено руковала огромним количинама података.
Изузетно су ефикасни у производњи слика, видео записа и 3Д графике.
То је као да уметник ради иза сцене да креира слике које видите на екрану. ГПУ конвертује необрађене податке у атрактивне слике и филмове које видите.
ТПУ
Тенсор Процессинг Унитс, или ТПУ, су специјализована кола. Изграђени су искључиво за Машина учење. ТПУ-ови су одлични за потребе великих апликација за машинско учење. Дакле, можемо их користити у дубоком учењу и обуци неуронских мрежа.
У овом случају, они су за разлику од ГПУ-а, који су направљени за рачунарство опште намене.
То је као математички геније који решава компликоване проблеме и тера АИ да ради. Узмите у обзир ово: када користите виртуелног асистента као што је Сири или Алека, ТПУ неуморно ради иза сцене. Он тумачи ваша гласовна упутства и реагује у складу са тим.
Он је задужен за довршавање софистицираних прорачуна потребних за тумачење гласовног уноса. И, разуме шта тражите и тачно одговара.
ГПУ против ТПУ-а
Разумевање основа
ГПУ (Јединице за графичку обраду) и ТПУ (Тензорске процесорске јединице) су две критичне хардверске компоненте које се налазе у рачунарским системима.
Поређење метрика учинка
Шта треба да упоредимо?
Снага обраде, пропусни опсег меморије и енергетска ефикасност су критични критеријуми перформанси. Они утичу на ГПУ и ТПУ могућности. Ове критеријуме можемо користити када упоредимо ГПУ и ТПУ.
ТПУ су посебно направљени за активности машинског учења. Имају различите предности у односу на ГПУ, укључујући веће брзине обраде, бољи меморијски пропусни опсег и смањену потрошњу енергије. Док су ГПУ-ови добро познати по томе што пружају високе нивое перформанси.
Енергетска ефикасност
У области рачунарства, енергетска ефикасност је кључно питање. То треба узети у обзир када упоређујете ГПУ са ТПУ-овима. Потрошња енергије хардверске компоненте може значајно утицати на цену и перформансе вашег система.
Када је у питању енергетска ефикасност, ТПУ-ови имају значајне предности у односу на ГПУ-ове. Дугорочно, они су економичнији и еколошки прихватљивији јер троше мање енергије.
Софтверска подршка
Ваш избор такође треба да зависи од софтверске подршке и модела програмирања. Веома је важно одабрати хардвер који је компатибилан са вашим компонентама. И требало би да обезбеди софтверску подршку која вам је потребна.
ГПУ-ови су овде бољи избор. Они пружају различите моделе програмирања и софтверску подршку. ТПУ-ови су, с друге стране, креирани посебно за радна оптерећења машинског учења. Дакле, они не пружају исти степен интероперабилности и подршке као ГПУ-ови.
Цена и доступност
Што се тиче цене, ГПУ-ови су доступнији и јефтинији од ТПУ-а. ГПУ-ове производе многе компаније, укључујући Нвидиа, АМД и Интел. ГПУ-ове користимо у разним апликацијама, од игара до научних рачунара.
Као резултат тога, имају велико и конкурентно тржиште. То свакако доприноси нижим ценама.
ТПУ, с друге стране, производи само Гоогле и доступни су само преко Гоогле Цлоуд-а. ТПУ-ови су скупљи од ГПУ-а због ограничене понуде. Такође, има велику потражњу од стране академика и практичара за машинско учење.
Међутим, можда ће вам требати специфичне перформансе које ТПУ-ови пружају за обуку МЛ модела. Затим, висока цена и ограничена доступност могу бити вредни тога.
Која хардверска компонента најбоље одговара вашим потребама?
Одговор на ово питање зависи од многих варијабли. Требало би да проверите свој буџет, потребе за учинком и врсте активности које желите да обављате.
ГПУ-ови су економичнији избор ако је цена ваш кључни фактор. ТПУ' је најмање 5 пута скупљи.
Ваши специфични захтеви и захтеви ће на крају одредити која хардверска компонента је идеална за вас. Пре него што изаберете избор, важно је проценити предности и недостатке свих доступних избора.
Можемо ли користити ГПУ и за машинско учење?
Машинско учење се може изводити на ГПУ-овима. Због њиховог капацитета да изврше сложена математичка израчунавања потребна за обука модела машинског учења, ГПУ-ови су у ствари пожељна опција за многе практичаре машинског учења.
Популарни оквири дубоког учења попут ТенсорФлов и ПиТорцх су компатибилни са широким спектром софтверских алата на ГПУ-овима. ТПУ-ови можда неће радити са другим софтверским програмима и библиотекама. Направљени су посебно за рад са Гоогле-овим оквиром ТенсорФлов.
У закључку, за потрошаче који траже приступачније, економичније решење за машинско учење, ГПУ-ови могу бити пожељнији. За купце којима су потребне специјализоване перформансе за изградњу и извршавање модела машинског учења, ТПУ су и даље најбољи избор.
Шта доноси будућност?
Процесори ће наставити да се развијају у блиској будућности.
Очекујемо да ће имати боље перформансе, економичност енергије и брже тактове.
Вештачка интелигенција и напредак машинског учења ће подстаћи стварање прилагођених процесора за одређене апликације.
Такође се предвиђа тренд ка вишејезгарним ЦПУ-има и већим капацитетима кеша.
Ostavite komentar