GPU na TPU ni wahusika wawili muhimu katika tasnia ya kompyuta. Wamebadilisha kabisa jinsi tunavyoshughulikia na kuchanganua data.
Kazi changamano ya kutengeneza michoro na picha inashughulikiwa na GPU, au vitengo vya kuchakata michoro.
TPU, au Vitengo vya Uchakataji wa Tensor, kwa upande mwingine, ni vichakataji vilivyoundwa maalum kwa ajili ya kuharakisha mzigo wa kazi wa kujifunza kwa mashine.
Kuwa na chombo sahihi kwa kazi ni muhimu katika ulimwengu wa kompyuta. Utendaji, kasi na ufanisi wa operesheni mahususi inaweza kuathiriwa sana kwa kuchagua aina sahihi ya kitengo cha usindikaji.
Kwa sababu hii, kulinganisha GPU na TPU ni muhimu kwa mtu yeyote anayejaribu kuongeza nguvu zao za hesabu.
Hata hivyo, hebu tuanze na misingi.
Processor ni nini?
Processor ni sehemu muhimu ya kompyuta. Inafanya hesabu zinazohitajika kwa kompyuta kufanya kazi.
Hutekeleza michakato ya kimsingi ya hisabati, kimantiki, na ingizo/pato kufuatia amri kutoka kwa mfumo wa uendeshaji.
Maneno "kichakataji," "kitengo cha usindikaji cha kati (CPU)," na "microprocessor" hutumiwa mara kwa mara kwa kubadilishana. Walakini, CPU ni aina nyingine ya processor. Sio processor pekee kwenye kompyuta. Ni muhimu ingawa.
CPU hufanya shughuli nyingi za kompyuta na usindikaji. Inafanya kazi kama "ubongo" wa kompyuta.
Katika makala hii, tutazungumzia kuhusu wasindikaji wawili tofauti; TPU na GPU.
Ni nini hutofautisha GPU na TPU, na kwa nini unapaswa kujua kuzihusu? /p>
GPU
GPU, au Vitengo vya Uchakataji wa Michoro, ni saketi za kisasa. Zimeundwa haswa kwa usindikaji wa picha na michoro. GPU ni muundo wa cores nyingi ndogo. Misingi hii hushirikiana kushughulikia idadi kubwa ya data kwa wakati mmoja.
Wao ni bora sana katika kutoa picha, video, na michoro ya 3D.
Ni kama msanii anayefanya kazi nyuma ya pazia ili kuunda picha unazoziona kwenye skrini yako. GPU hubadilisha data ghafi kuwa picha na filamu zinazovutia unazoziona.
TPU
Vitengo vya Uchakataji wa Tensor, au TPU, ni saketi maalum. Zimejengwa kwa ajili ya pekee mashine kujifunza. TPU ni nzuri kwa mahitaji ya programu kubwa za kujifunza mashine. Kwa hivyo, tunaweza kuzitumia katika kujifunza kwa kina na mafunzo ya mtandao wa neva.
Katika kesi hii, ni tofauti na GPU, ambazo zimeundwa kwa matumizi ya jumla ya kompyuta.
Ni kama mtaalamu wa hesabu ambaye hutatua matatizo magumu na kufanya AI ifanye kazi. Fikiria hili: unapotumia msaidizi pepe kama Siri au Alexa, TPU hufanya kazi bila kuchoka nyuma ya pazia. Inatafsiri maagizo yako ya sauti na kujibu ipasavyo.
Inasimamia kukamilisha hesabu za hali ya juu zinazohitajika ili kufasiri uingizaji wa sauti. Na, inaelewa kile unachouliza, na inajibu kwa usahihi.
GPU dhidi ya TPU
Kuelewa Misingi
GPU (Vitengo vya Uchakataji wa Michoro) na TPU (Vitengo vya Uchakataji wa Tensor) ni vipengele viwili muhimu vya maunzi vinavyopatikana katika mifumo ya kompyuta.
Ulinganisho wa Vipimo vya Utendaji
Tunapaswa Kulinganisha Nini?
Nguvu ya kuchakata, kipimo data cha kumbukumbu, na ufanisi wa nishati ni vigezo muhimu vya utendakazi. Wanaathiri uwezo wa GPU na TPU. Tunaweza kutumia vigezo hivi tunapolinganisha GPU na TPU.
TPU zimeundwa haswa kwa shughuli za kujifunza kwa mashine. Zina manufaa mbalimbali juu ya GPU, ikiwa ni pamoja na kasi ya uchakataji wa haraka, kipimo data cha kumbukumbu, na kupunguza matumizi ya nishati. Ingawa GPU zinajulikana sana kwa kutoa viwango vya juu vya utendakazi.
Energieffektivitet
Katika uwanja wa kompyuta, ufanisi wa nishati ni suala muhimu. Inapaswa kuzingatiwa wakati wa kulinganisha GPU na TPU. Matumizi ya nishati ya kijenzi cha maunzi yanaweza kuathiri pakubwa bei na utendakazi wa mfumo wako.
Linapokuja suala la ufanisi wa nishati, TPU zina manufaa makubwa zaidi ya GPU. Kwa muda mrefu, ni nzuri zaidi kiuchumi na kimazingira kwani hutumia nguvu kidogo.
Msaada wa Programu
Chaguo lako linapaswa pia kutegemea usaidizi wa programu na mifano ya programu. Ni muhimu kuchagua maunzi ambayo yanaoana na vijenzi vyako. Na, inapaswa kutoa usaidizi wa programu unayohitaji.
GPU ndio chaguo bora hapa. Wanatoa mifano mbalimbali ya programu na usaidizi wa programu. TPU, kwa upande mwingine, zinaundwa mahsusi kwa mzigo wa kujifunza mashine. Kwa hivyo, hazitoi kiwango sawa cha ushirikiano na usaidizi kama GPU.
Gharama na Upatikanaji
Kwa upande wa gharama, GPU zinapatikana kwa urahisi na bei nafuu kuliko TPU. GPU zinatengenezwa na makampuni mengi, ikiwa ni pamoja na Nvidia, AMD, na Intel. Tunatumia GPU katika programu mbalimbali kuanzia michezo ya kubahatisha hadi kompyuta ya kisayansi.
Matokeo yake, wana soko kubwa na la ushindani. Hii hakika inachangia bei nafuu.
TPU, kwa upande mwingine, zinatengenezwa na Google pekee na zinapatikana tu kupitia Google Cloud. TPU ni ghali zaidi kuliko GPU kwa sababu ya usambazaji wao mdogo. Pia, ina mahitaji makubwa kutoka kwa wasomi wa kujifunza mashine na watendaji.
Hata hivyo, unaweza kuhitaji utendakazi mahususi ambao TPU hutoa kwa miundo ya ML ya mafunzo. Kisha, gharama ya juu na upatikanaji mdogo inaweza kuwa na thamani yake.
Ni sehemu gani ya maunzi inayofaa mahitaji yako?
Jibu la swali hili linategemea vigezo vingi. Unapaswa kuangalia bajeti yako, mahitaji yako ya utendaji, na aina za shughuli unazotaka kutekeleza.
GPU ni chaguo la kiuchumi zaidi ikiwa bei ndiyo sababu kuu yako. TPU' ni ghali angalau mara 5 zaidi.
Mahitaji na mahitaji yako mahususi yataamua ni sehemu gani ya maunzi ambayo ni bora kwako. Ni muhimu kutathmini faida na hasara za chaguzi zote zinazoweza kupatikana kabla ya kuchagua chaguo.
Je, Tunaweza Kutumia GPU kwa Kujifunza kwa Mashine vile vile?
Mafunzo ya mashine yanaweza kufanywa kwenye GPU. Kwa sababu ya uwezo wao wa kufanya hesabu ngumu za hesabu zinazohitajika mifano ya mashine za kujifunza, GPU kwa kweli ni chaguo linalopendelewa kwa wataalamu wengi wa kujifunza mashine.
Mifumo maarufu ya kujifunza kwa kina kama TensorFlow na PyTorch zinaoana na anuwai ya zana za programu kwenye GPU. TPU haziwezi kufanya kazi na programu na maktaba zingine. Ziliundwa hasa kufanya kazi na mfumo wa TensorFlow wa Google.
Kwa kumalizia, kwa watumiaji wanaotafuta suluhisho la kujifunza mashine linalofikiwa zaidi, na la kiuchumi zaidi, GPU zinaweza kufaa zaidi. Kwa wateja wanaohitaji utendakazi maalum wa kujenga na kutekeleza miundo ya kujifunza kwa mashine, TPU bado ni chaguo bora zaidi.
Je! Baadaye Inashikilia Nini?
Wachakataji wataendelea kuendeleza katika siku za usoni.
Tunatarajia kuwa na utendakazi wa juu zaidi, uchumi wa nishati na viwango vya kasi vya saa.
Uerevu Bandia na maendeleo ya kujifunza kwa mashine yatasukuma uundaji wa vichakataji vilivyobinafsishwa kwa programu fulani.
Pia inakadiriwa kuwa mwelekeo kuelekea CPU za msingi nyingi na uwezo mkubwa wa kache.
Acha Reply