GPUகள் மற்றும் TPUகள் கணிப்பொறி துறையில் இரண்டு குறிப்பிடத்தக்க நடிகர்கள். நாங்கள் தரவை எவ்வாறு கையாளுகிறோம் மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்கிறோம் என்பதை அவை முற்றிலும் மாற்றியுள்ளன.
கிராபிக்ஸ் மற்றும் படங்களை உருவாக்கும் சிக்கலான வேலை GPUகள் அல்லது கிராபிக்ஸ் செயலாக்க அலகுகளால் கையாளப்படுகிறது.
மறுபுறம், TPUகள் அல்லது டென்சர் ப்ராசசிங் யூனிட்கள், இயந்திர கற்றல் பணிச்சுமைகளை விரைவுபடுத்துவதற்காக பிரத்தியேகமாக உருவாக்கப்பட்ட தனிப்பயனாக்கப்பட்ட செயலிகள்.
கணினி உலகில் பணிக்கான சரியான கருவியை வைத்திருப்பது அவசியம். ஒரு குறிப்பிட்ட செயல்பாட்டின் செயல்திறன், வேகம் மற்றும் செயல்திறன் ஆகியவை முறையான செயலாக்க அலகு ஒன்றைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலம் வியத்தகு முறையில் பாதிக்கப்படலாம்.
இதன் காரணமாக, GPUகள் மற்றும் TPUகளை ஒப்பிடுவது அவர்களின் கணக்கீட்டு சக்தியை அதிகரிக்க முயற்சிக்கும் எவருக்கும் முக்கியமானது.
இருப்பினும், அடிப்படைகளுடன் ஆரம்பிக்கலாம்.
செயலி என்றால் என்ன?
செயலி என்பது கணினியின் இன்றியமையாத பகுதியாகும். இது கணினி வேலை செய்ய தேவையான கணக்கீடுகளை செய்கிறது.
இது இயங்குதளத்திலிருந்து வரும் கட்டளைகளைப் பின்பற்றி அடிப்படை கணித, தருக்க மற்றும் உள்ளீடு/வெளியீட்டு செயல்முறைகளை மேற்கொள்கிறது.
"செயலி," "மத்திய செயலாக்க அலகு (CPU)" மற்றும் "நுண்செயலி" என்ற சொற்றொடர்கள் ஒன்றுக்கொன்று மாற்றாக அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இருப்பினும், CPU என்பது மற்றொரு வகை செயலியாகும். இது கணினியில் உள்ள ஒரே செயலி அல்ல. இருந்தாலும் இது முக்கியமான ஒன்றாகும்.
CPU ஆனது பெரும்பாலான கணினி மற்றும் செயலாக்க செயல்பாடுகளை செய்கிறது. இது கணினியின் "மூளையாக" செயல்படுகிறது.
இந்த கட்டுரையில், இரண்டு வெவ்வேறு செயலிகளைப் பற்றி பேசுவோம்; TPU மற்றும் GPU.
TPUகளிலிருந்து GPUகளை வேறுபடுத்துவது எது, அவற்றைப் பற்றி நீங்கள் ஏன் தெரிந்து கொள்ள வேண்டும்? /p>
ஜி.பீ.யூகள்
GPUகள், அல்லது கிராபிக்ஸ் செயலாக்க அலகுகள், அதிநவீன சுற்றுகள். அவை குறிப்பாக படங்கள் மற்றும் கிராபிக்ஸ் செயலாக்கத்திற்காக கட்டப்பட்டுள்ளன. GPUகள் பல சிறிய கோர்களின் கலவையாகும். இந்த மையங்கள் ஒரே நேரத்தில் பாரிய அளவிலான தரவுகளைக் கையாள ஒத்துழைக்கின்றன.
படங்கள், வீடியோக்கள் மற்றும் 3D கிராபிக்ஸ் தயாரிப்பதில் அவை மிகவும் திறமையானவை.
உங்கள் திரையில் நீங்கள் பார்க்கும் படங்களை உருவாக்க திரைக்குப் பின்னால் கலைஞர் வேலை செய்வது போன்றது. GPU மூல தரவை நீங்கள் பார்க்கும் கவர்ச்சிகரமான படங்கள் மற்றும் திரைப்படங்களாக மாற்றுகிறது.
TPUகள்
டென்சர் ப்ராசசிங் யூனிட்கள், அல்லது TPUகள், சிறப்பு சுற்றுகள். அவை பிரத்தியேகமாக கட்டப்பட்டுள்ளன இயந்திர கற்றல். பெரிய அளவிலான இயந்திரக் கற்றல் பயன்பாடுகளின் தேவைகளுக்கு TPUகள் சிறந்தவை. எனவே, ஆழமான கற்றல் மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க் பயிற்சியில் அவற்றைப் பயன்படுத்தலாம்.
இந்த வழக்கில், அவை GPU களைப் போலல்லாமல், பொது நோக்கத்திற்காகக் கட்டமைக்கப்பட்டவை.
சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்த்து, AI-யை செயல்பட வைக்கும் கணித மேதை போல. இதைக் கவனியுங்கள்: நீங்கள் Siri அல்லது Alexa போன்ற மெய்நிகர் உதவியாளரைப் பயன்படுத்தும் போது, TPU திரைக்குப் பின்னால் அயராது வேலை செய்யும். இது உங்கள் குரல் வழிமுறைகளை விளக்குகிறது மற்றும் அதற்கேற்ப பதிலளிக்கிறது.
குரல் உள்ளீட்டை விளக்குவதற்குத் தேவையான அதிநவீன கணக்கீடுகளை நிறைவு செய்யும் பொறுப்பை இது கொண்டுள்ளது. மேலும், நீங்கள் என்ன கேட்கிறீர்கள் என்பதைப் புரிந்துகொண்டு துல்லியமாக பதிலளிக்கிறது.
GPU vs TPUகள்
அடிப்படைகளைப் புரிந்துகொள்வது
GPUகள் (கிராபிக்ஸ் ப்ராசஸிங் யூனிட்கள்) மற்றும் TPUகள் (டென்சர் ப்ராசஸிங் யூனிட்ஸ்) ஆகியவை கணினி அமைப்புகளில் காணப்படும் இரண்டு முக்கியமான வன்பொருள் கூறுகளாகும்.
செயல்திறன் அளவீடுகளின் ஒப்பீடு
நாம் எதை ஒப்பிட வேண்டும்?
செயலாக்க சக்தி, நினைவக அலைவரிசை மற்றும் ஆற்றல் திறன் ஆகியவை முக்கியமான செயல்திறன் அளவுகோல்கள். அவை GPU மற்றும் TPU திறன்களை பாதிக்கின்றன. GPU மற்றும் TPU ஆகியவற்றை ஒப்பிடும்போது இந்த அளவுகோல்களைப் பயன்படுத்தலாம்.
TPUகள் குறிப்பாக இயந்திர கற்றல் நடவடிக்கைகளுக்காக உருவாக்கப்படுகின்றன. வேகமான செயலாக்க வேகம், சிறந்த நினைவக அலைவரிசை மற்றும் குறைக்கப்பட்ட மின் நுகர்வு உட்பட, GPU களை விட அவை பல்வேறு நன்மைகளைக் கொண்டுள்ளன. GPU கள் அதிக அளவிலான செயல்திறனை வழங்குவதில் நன்கு அறியப்பட்டவை.
ஆற்றல் திறன்
கம்ப்யூட்டிங் துறையில், ஆற்றல் திறன் ஒரு முக்கியமான பிரச்சினை. GPU களை TPU களுடன் ஒப்பிடும் போது இது கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ளப்பட வேண்டும். வன்பொருள் கூறுகளின் ஆற்றல் நுகர்வு உங்கள் கணினியின் விலை மற்றும் செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கும்.
ஆற்றல் திறன் என்று வரும்போது, GPUகளை விட TPUகள் குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளைக் கொண்டுள்ளன. நீண்ட காலத்திற்கு, அவை குறைந்த சக்தியைப் பயன்படுத்துவதால் அவை மிகவும் சிக்கனமானவை மற்றும் சுற்றுச்சூழலுக்கு நல்லது.
மென்பொருள் ஆதரவு
உங்கள் தேர்வு மென்பொருள் ஆதரவு மற்றும் நிரலாக்க மாதிரிகளைப் பொறுத்தது. உங்கள் கூறுகளுடன் இணக்கமான வன்பொருளைத் தேர்ந்தெடுப்பது மிகவும் முக்கியமானது. மேலும், இது உங்களுக்கு தேவையான மென்பொருள் ஆதரவை வழங்க வேண்டும்.
GPUகள் இங்கே சிறந்த தேர்வாகும். அவை பல்வேறு நிரலாக்க மாதிரிகள் மற்றும் மென்பொருள் ஆதரவை வழங்குகின்றன. TPUகள், மறுபுறம், இயந்திர கற்றல் பணிச்சுமைகளுக்காக குறிப்பாக உருவாக்கப்படுகின்றன. எனவே, அவை ஜி.பீ.யூக்களைப் போன்று இயங்கக்கூடிய மற்றும் ஆதரவை வழங்குவதில்லை.
செலவு மற்றும் கிடைக்கும்
விலையைப் பொறுத்தவரை, GPUகள் TPUகளை விட பொதுவாக அணுகக்கூடியவை மற்றும் குறைந்த விலை கொண்டவை. என்விடியா, ஏஎம்டி மற்றும் இன்டெல் உள்ளிட்ட பல நிறுவனங்களால் ஜிபியுக்கள் தயாரிக்கப்படுகின்றன. கேமிங் முதல் அறிவியல் கம்ப்யூட்டிங் வரை பல்வேறு பயன்பாடுகளில் GPUகளைப் பயன்படுத்துகிறோம்.
இதன் விளைவாக, அவர்களுக்கு ஒரு பெரிய மற்றும் போட்டி சந்தை உள்ளது. இது நிச்சயமாக மலிவான விலைக்கு பங்களிக்கிறது.
மறுபுறம், TPUகள் Google ஆல் மட்டுமே தயாரிக்கப்படுகின்றன, மேலும் அவை Google Cloud வழியாக மட்டுமே கிடைக்கும். TPUகள் அவற்றின் வரம்புக்குட்பட்ட விநியோகத்தால் GPUகளை விட அதிக விலை கொண்டவை. மேலும், இது இயந்திர கற்றல் கல்வியாளர்கள் மற்றும் பயிற்சியாளர்களிடமிருந்து வலுவான தேவையைக் கொண்டுள்ளது.
இருப்பினும், பயிற்சி ML மாடல்களுக்கு TPUகள் வழங்கும் குறிப்பிட்ட செயல்திறன் உங்களுக்குத் தேவைப்படலாம். பின்னர், அதிக விலை மற்றும் குறைந்த கிடைக்கும் தன்மை மதிப்புக்குரியதாக இருக்கலாம்.
எந்த வன்பொருள் கூறு உங்கள் தேவைகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது?
இந்த கேள்விக்கான பதில் பல மாறிகள் சார்ந்துள்ளது. உங்கள் பட்ஜெட், உங்கள் செயல்திறன் தேவைகள் மற்றும் நீங்கள் மேற்கொள்ள விரும்பும் செயல்பாடுகளை நீங்கள் சரிபார்க்க வேண்டும்.
விலை உங்கள் முக்கிய காரணியாக இருந்தால் GPU கள் மிகவும் சிக்கனமான தேர்வாகும். TPU' குறைந்தது 5 மடங்கு விலை அதிகம்.
உங்கள் குறிப்பிட்ட கோரிக்கைகள் மற்றும் தேவைகள் இறுதியில் எந்த வன்பொருள் கூறு உங்களுக்கு ஏற்றது என்பதை தீர்மானிக்கும். ஒரு தேர்வைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு முன், அணுகக்கூடிய அனைத்து தேர்வுகளின் நன்மைகள் மற்றும் தீமைகளை மதிப்பிடுவது மிகவும் முக்கியமானது.
மெஷின் லேர்னிங்கிற்கும் GPU பயன்படுத்தலாமா?
இயந்திர கற்றலை GPU களில் மேற்கொள்ளலாம். அதற்குத் தேவையான சிக்கலான கணிதக் கணக்கீடுகளைச் செய்யும் திறன் காரணமாக பயிற்சி இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள், GPUகள் உண்மையில் பல இயந்திர கற்றல் பயிற்சியாளர்களுக்கு விருப்பமான விருப்பமாகும்.
போன்ற பிரபலமான ஆழ்ந்த கற்றல் கட்டமைப்புகள் TensorFlow மற்றும் PyTorch ஆகியவை GPU களில் பரந்த அளவிலான மென்பொருள் கருவிகளுடன் இணக்கமாக உள்ளன. மற்ற மென்பொருள் நிரல்கள் மற்றும் நூலகங்களுடன் TPUகள் செயல்படாமல் இருக்கலாம். அவை குறிப்பாக கூகுளின் டென்சர்ஃப்ளோ கட்டமைப்புடன் வேலை செய்ய உருவாக்கப்பட்டன.
முடிவில், மிகவும் அணுகக்கூடிய, அதிக சிக்கனமான இயந்திர கற்றல் தீர்வைத் தேடும் நுகர்வோருக்கு, GPUகள் விரும்பத்தக்கதாக இருக்கலாம். இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் செயல்படுத்துவதற்கும் சிறப்பு செயல்திறன் தேவைப்படும் வாடிக்கையாளர்களுக்கு, TPUகள் இன்னும் சிறந்த தேர்வாக இருக்கும்.
எதிர்காலம் என்ன?
எதிர்காலத்தில் செயலிகள் தொடர்ந்து உருவாகும்.
அவை அதிக செயல்திறன், ஆற்றல் பொருளாதாரம் மற்றும் வேகமான கடிகார விகிதங்களைக் கொண்டிருக்கும் என்று நாங்கள் எதிர்பார்க்கிறோம்.
செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் முன்னேற்றங்கள் சில பயன்பாடுகளுக்கு தனிப்பயனாக்கப்பட்ட செயலிகளை உருவாக்கத் தூண்டும்.
மல்டி-கோர் CPUகள் மற்றும் அதிக கேச் திறன்களை நோக்கிய போக்கு என்றும் கணிக்கப்பட்டுள்ளது.
ஒரு பதில் விடவும்