GPU:er och TPU:er är två betydande aktörer inom datorbranschen. De har helt förändrat hur vi hanterar och analyserar data.
Det komplexa arbetet med att producera grafik och bilder hanteras av GPU:er, eller grafikbearbetningsenheter.
TPU, eller Tensor Processing Units, å andra sidan, är skräddarsydda processorer skapade exklusivt för att påskynda arbetsbelastningar för maskininlärning.
Att ha rätt verktyg för uppgiften är viktigt i datorvärlden. En specifik operations prestanda, hastighet och effektivitet kan påverkas dramatiskt genom att välja rätt typ av bearbetningsenhet.
På grund av detta är det avgörande att jämföra GPU:er och TPU:er för alla som försöker maximera sin beräkningskraft.
Men låt oss börja med grunderna.
Vad är en processor?
En processor är en viktig del av en dator. Den gör de beräkningar som krävs för att datorn ska fungera.
Den utför grundläggande matematiska, logiska och inmatnings-/utdataprocesser efter kommandon från operativsystemet.
Fraserna "processor", "central processing unit (CPU)" och "mikroprocessor" används ofta omväxlande med varandra. CPU är dock bara en annan typ av processor. Det är inte den enda processorn i datorn. Det är dock en viktig sådan.
CPU:n gör majoriteten av beräknings- och bearbetningsoperationer. Den fungerar som datorns "hjärna".
I den här artikeln kommer vi att prata om två olika processorer; TPU och GPU.
Vad skiljer GPU:er från TPU:er, och varför ska du känna till dem? /p>
GPUs
GPU:er, eller Graphics Processing Units, är sofistikerade kretsar. De är byggda speciellt för att bearbeta bilder och grafik. GPU:er är en sammansättning av många små kärnor. Dessa kärnor samarbetar för att hantera enorma mängder data samtidigt.
De är extremt effektiva på att producera bilder, videor och 3D-grafik.
Det är som att konstnären arbetar bakom kulisserna för att skapa bilderna du ser på din skärm. GPU:n konverterar rådata till attraktiva bilder och filmer som du ser.
TPU: er
Tensor Processing Units, eller TPU, är specialiserade kretsar. De är byggda exklusivt för maskininlärning. TPU:er är bra för behoven hos storskaliga maskininlärningsapplikationer. Därför kan vi använda dem i djupinlärning och utbildning i neurala nätverk.
I det här fallet är de till skillnad från GPU:er, som är byggda för mer allmänt brukade datorer.
Det är som matematikgeniet som löser komplicerade problem och får AI att fungera. Tänk på detta: när du använder en virtuell assistent som Siri eller Alexa, fungerar TPU outtröttligt bakom kulisserna. Den tolkar dina röstinstruktioner och svarar därefter.
Den ansvarar för att slutföra de sofistikerade beräkningarna som krävs för att tolka röstinmatningen. Och den förstår vad du ber om och svarar exakt.
GPU vs TPU:er
Förstå grunderna
GPU:er (Graphics Processing Units) och TPU:er (Tensor Processing Units) är två kritiska hårdvarukomponenter som finns i datorsystem.
Jämförelse av prestandamått
Vad ska vi jämföra?
Processorkraft, minnesbandbredd och energieffektivitet är kritiska prestandakriterier. De påverkar GPU- och TPU-kapaciteten. Vi kan använda dessa kriterier när vi jämför GPU och TPU.
TPU:er är speciellt gjorda för maskininlärningsaktiviteter. De har olika fördelar jämfört med GPU:er, inklusive snabbare bearbetningshastigheter, bättre minnesbandbredd och minskad strömförbrukning. Medan GPU:er är välkända för att ge höga prestandanivåer.
Energieffektivitet
Inom datorområdet är energieffektivitet en avgörande fråga. Det bör beaktas när man jämför GPU:er med TPU:er. Energiförbrukningen för en hårdvarukomponent kan avsevärt påverka priset och prestanda för ditt system.
När det kommer till energieffektivitet har TPU:er betydande fördelar jämfört med GPU:er. På lång sikt är de mer ekonomiska och miljövänliga eftersom de drar mindre ström.
Programvaru Support
Ditt val bör också bero på mjukvarustöd och programmeringsmodeller. Det är viktigt att välja hårdvara som är kompatibel med dina komponenter. Och det bör ge det programvarustöd som du behöver.
GPU:er är det bättre valet här. De tillhandahåller en mängd olika programmeringsmodeller och mjukvarustöd. TPU:er, å andra sidan, är skapade specifikt för maskininlärningsarbetsbelastningar. Så de ger inte samma grad av interoperabilitet och stöd som GPU:er.
Kostnad och tillgänglighet
När det gäller kostnad är GPU:er mer allmänt tillgängliga och billigare än TPU:er. GPU:er tillverkas av många företag, inklusive Nvidia, AMD och Intel. Vi använder GPU:er i en mängd olika applikationer, allt från spel till vetenskaplig datoranvändning.
Som ett resultat har de en stor och konkurrensutsatt marknad. Detta bidrar säkert till billiga priser.
TPU:er, å andra sidan, tillverkas endast av Google och är endast tillgängliga via Google Cloud. TPU:er är dyrare än GPU:er på grund av deras begränsade utbud. Det har också en stark efterfrågan från maskininlärning akademiker och praktiker.
Du kan dock behöva den specifika prestanda som TPU:er ger för att träna ML-modeller. Då kan den höga kostnaden och begränsade tillgängligheten vara värt det.
Vilken hårdvarukomponent passar dina behov bäst?
Svaret på denna fråga bygger på många variabler. Du bör kontrollera din budget, dina prestationsbehov och vilka typer av aktiviteter du vill utföra.
GPU:er är ett mer ekonomiskt val om priset är din nyckelfaktor. TPU' är minst 5 gånger dyrare.
Dina specifika krav och krav kommer i slutändan att avgöra vilken hårdvarukomponent som är idealisk för dig. Det är viktigt att bedöma fördelarna och nackdelarna med alla tillgängliga val innan du väljer ett val.
Kan vi använda GPU för maskininlärning också?
Maskininlärning kan utföras på GPU:er. På grund av deras förmåga att utföra de komplicerade matematiska beräkningar som krävs för träna maskininlärningsmodeller, GPU:er är faktiskt ett föredraget alternativ för många maskininlärningsutövare.
Populära ramar för djupinlärning som TensorFlow och PyTorch är kompatibla med ett brett utbud av mjukvaruverktyg på GPU:er. TPU:er kanske inte fungerar med andra program och bibliotek. De skapades speciellt för att arbeta med Googles TensorFlow-ramverk.
Sammanfattningsvis kan GPU:er vara att föredra för konsumenter som letar efter en mer tillgänglig och mer ekonomisk lösning för maskininlärning. För kunder som kräver specialiserad prestanda för att bygga och utföra maskininlärningsmodeller är TPU:er fortfarande det bästa valet.
Vad har framtiden att erbjuda?
Processorer kommer att fortsätta att utvecklas inom en snar framtid.
Vi förväntar oss att de har högre prestanda, energiekonomi och snabbare klockfrekvenser.
Framsteg med artificiell intelligens och maskininlärning kommer att driva på skapandet av skräddarsydda processorer för vissa applikationer.
Det förväntas också att trenden mot flerkärniga processorer och större cachekapacitet.
Kommentera uppropet