GPUలు మరియు TPUలు కంప్యూటింగ్ పరిశ్రమలో రెండు ముఖ్యమైన నటులు. మేము డేటాను ఎలా నిర్వహించాలో మరియు విశ్లేషించే విధానాన్ని వారు పూర్తిగా మార్చారు.
గ్రాఫిక్స్ మరియు చిత్రాలను రూపొందించే సంక్లిష్టమైన పని GPUలు లేదా గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లచే నిర్వహించబడుతుంది.
TPUలు, లేదా టెన్సర్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు, మరోవైపు, మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్లోడ్లను వేగవంతం చేయడం కోసం ప్రత్యేకంగా సృష్టించబడిన అనుకూల-నిర్మిత ప్రాసెసర్లు.
కంప్యూటర్ల ప్రపంచంలో పని కోసం సరైన సాధనాన్ని కలిగి ఉండటం చాలా అవసరం. ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ యొక్క సరైన రకాన్ని ఎంచుకోవడం ద్వారా నిర్దిష్ట ఆపరేషన్ యొక్క పనితీరు, వేగం మరియు సామర్థ్యం నాటకీయంగా ప్రభావితం కావచ్చు.
దీని కారణంగా, GPUలు మరియు TPUలను పోల్చడం అనేది వారి గణన శక్తిని పెంచుకోవడానికి ప్రయత్నిస్తున్న ఎవరికైనా కీలకం.
అయితే, ప్రాథమిక అంశాలతో ప్రారంభిద్దాం.
ప్రాసెసర్ అంటే ఏమిటి?
ప్రాసెసర్ అనేది కంప్యూటర్లో ముఖ్యమైన భాగం. ఇది కంప్యూటర్ పని చేయడానికి అవసరమైన గణనలను చేస్తుంది.
ఇది ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ నుండి ఆదేశాలను అనుసరించి ప్రాథమిక గణిత, తార్కిక మరియు ఇన్పుట్/అవుట్పుట్ ప్రక్రియలను నిర్వహిస్తుంది.
"ప్రాసెసర్," "సెంట్రల్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ (CPU), మరియు "మైక్రోప్రాసెసర్" అనే పదబంధాలు తరచుగా ఒకదానితో ఒకటి పరస్పరం మార్చుకోబడతాయి. అయితే, CPU అనేది మరొక రకమైన ప్రాసెసర్. ఇది కంప్యూటర్లోని ప్రాసెసర్ మాత్రమే కాదు. అయినప్పటికీ ఇది ముఖ్యమైనది.
CPU మెజారిటీ కంప్యూటింగ్ మరియు ప్రాసెసింగ్ కార్యకలాపాలను చేస్తుంది. ఇది కంప్యూటర్ యొక్క "మెదడు" వలె పనిచేస్తుంది.
ఈ వ్యాసంలో, మేము రెండు వేర్వేరు ప్రాసెసర్ల గురించి మాట్లాడుతాము; TPU మరియు GPU.
TPUల నుండి GPUలను ఏది వేరు చేస్తుంది మరియు వాటి గురించి మీరు ఎందుకు తెలుసుకోవాలి? /p>
GPUs
GPUలు, లేదా గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు, అధునాతన సర్క్యూట్లు. అవి ప్రత్యేకంగా చిత్రాలు మరియు గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ కోసం నిర్మించబడ్డాయి. GPUలు అనేక చిన్న కోర్ల కూర్పు. ఈ కోర్లు భారీ మొత్తంలో డేటాను ఏకకాలంలో నిర్వహించడానికి సహకరిస్తాయి.
చిత్రాలు, వీడియోలు మరియు 3D గ్రాఫిక్లను రూపొందించడంలో ఇవి చాలా సమర్థవంతంగా పనిచేస్తాయి.
మీరు మీ స్క్రీన్పై చూసే చిత్రాలను రూపొందించడానికి తెరవెనుక పనిచేసే కళాకారుడు లాంటిది. GPU ముడి డేటాను మీరు చూసే ఆకర్షణీయమైన చిత్రాలు మరియు చలనచిత్రాలుగా మారుస్తుంది.
TPUలు
టెన్సర్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు లేదా TPUలు ప్రత్యేక సర్క్యూట్లు. అవి ప్రత్యేకంగా నిర్మించబడ్డాయి యంత్ర అభ్యాసం. పెద్ద-స్థాయి మెషిన్-లెర్నింగ్ అప్లికేషన్ల అవసరాలకు TPUలు గొప్పవి. అందువల్ల, మేము వాటిని లోతైన అభ్యాసం మరియు న్యూరల్ నెట్వర్క్ శిక్షణలో ఉపయోగించవచ్చు.
ఈ సందర్భంలో, అవి మరింత సాధారణ-ప్రయోజన కంప్యూటింగ్ కోసం రూపొందించబడిన GPUల వలె కాకుండా ఉంటాయి.
ఇది సంక్లిష్టమైన సమస్యలను పరిష్కరించి, AI పని చేసేలా చేసే గణిత మేధావి లాంటిది. దీన్ని పరిగణించండి: మీరు సిరి లేదా అలెక్సా వంటి వర్చువల్ అసిస్టెంట్ని ఉపయోగించినప్పుడు, TPU తెర వెనుక అవిశ్రాంతంగా పనిచేస్తుంది. ఇది మీ వాయిస్ సూచనలను అర్థం చేసుకుంటుంది మరియు తదనుగుణంగా ప్రతిస్పందిస్తుంది.
ఇది వాయిస్ ఇన్పుట్ను అర్థం చేసుకోవడానికి అవసరమైన అధునాతన గణనలను పూర్తి చేయడానికి బాధ్యత వహిస్తుంది. మరియు, మీరు ఏమి అడుగుతున్నారో అది అర్థం చేసుకుంటుంది మరియు ఖచ్చితంగా ప్రతిస్పందిస్తుంది.
GPU vs TPUలు
ఫండమెంటల్స్ అర్థం చేసుకోవడం
GPUలు (గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు) మరియు TPUలు (టెన్సర్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు) కంప్యూటర్ సిస్టమ్స్లో కనిపించే రెండు క్లిష్టమైన హార్డ్వేర్ భాగాలు.
పనితీరు కొలమానాల పోలిక
మనం దేనిని పోల్చాలి?
ప్రాసెసింగ్ పవర్, మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్ మరియు శక్తి సామర్థ్యం కీలకమైన పనితీరు ప్రమాణాలు. అవి GPU మరియు TPU సామర్థ్యాలను ప్రభావితం చేస్తాయి. GPU మరియు TPUలను పోల్చినప్పుడు మనం ఈ ప్రమాణాలను ఉపయోగించవచ్చు.
TPUలు ప్రత్యేకంగా మెషిన్ లెర్నింగ్ కార్యకలాపాల కోసం తయారు చేయబడ్డాయి. వేగవంతమైన ప్రాసెసింగ్ వేగం, మెరుగైన మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్ మరియు తగ్గిన విద్యుత్ వినియోగంతో సహా GPUల కంటే వాటికి వివిధ ప్రయోజనాలు ఉన్నాయి. GPUలు అధిక స్థాయి పనితీరును అందించడంలో ప్రసిద్ధి చెందాయి.
శక్తి సామర్థ్యం
కంప్యూటింగ్ రంగంలో, శక్తి సామర్థ్యం కీలకమైన అంశం. GPUలను TPUలతో పోల్చినప్పుడు ఇది పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి. హార్డ్వేర్ భాగం యొక్క శక్తి వినియోగం మీ సిస్టమ్ ధర మరియు పనితీరును గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తుంది.
శక్తి సామర్థ్యం విషయానికి వస్తే, GPUల కంటే TPUలు గణనీయమైన ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంటాయి. దీర్ఘకాలికంగా, అవి తక్కువ శక్తిని ఉపయోగిస్తాయి కాబట్టి అవి మరింత పొదుపుగా మరియు పర్యావరణపరంగా మంచివి.
సాఫ్ట్వేర్ మద్దతు
మీ ఎంపిక సాఫ్ట్వేర్ మద్దతు మరియు ప్రోగ్రామింగ్ మోడల్లపై కూడా ఆధారపడి ఉండాలి. మీ భాగాలకు అనుకూలంగా ఉండే హార్డ్వేర్ను ఎంచుకోవడం చాలా కీలకం. మరియు, ఇది మీకు అవసరమైన సాఫ్ట్వేర్ మద్దతును అందించాలి.
GPUలు ఇక్కడ ఉత్తమ ఎంపిక. వారు వివిధ రకాల ప్రోగ్రామింగ్ మోడల్లు మరియు సాఫ్ట్వేర్ మద్దతును అందిస్తారు. మరోవైపు, TPUలు ప్రత్యేకంగా మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్లోడ్ల కోసం సృష్టించబడతాయి. కాబట్టి, అవి GPUల మాదిరిగానే ఇంటర్ఆపరేబిలిటీ మరియు సపోర్ట్ని అందించవు.
ఖర్చు మరియు లభ్యత
ధర పరంగా, GPUలు TPUల కంటే సాధారణంగా అందుబాటులో ఉంటాయి మరియు తక్కువ ఖర్చుతో ఉంటాయి. GPUలు Nvidia, AMD మరియు Intelతో సహా అనేక కంపెనీలచే తయారు చేయబడ్డాయి. మేము గేమింగ్ నుండి సైంటిఫిక్ కంప్యూటింగ్ వరకు వివిధ రకాల అప్లికేషన్లలో GPUలను ఉపయోగిస్తాము.
ఫలితంగా, వారికి పెద్ద మరియు పోటీ మార్కెట్ ఉంది. ఇది ఖచ్చితంగా చౌక ధరలకు దోహదం చేస్తుంది.
మరోవైపు, TPUలు Google ద్వారా మాత్రమే తయారు చేయబడ్డాయి మరియు Google క్లౌడ్ ద్వారా మాత్రమే అందుబాటులో ఉంటాయి. పరిమిత సరఫరా కారణంగా GPUల కంటే TPUలు చాలా ఖరీదైనవి. అలాగే, దీనికి మెషీన్ లెర్నింగ్ విద్యావేత్తలు మరియు అభ్యాసకుల నుండి బలమైన డిమాండ్ ఉంది.
అయినప్పటికీ, ML మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి TPUలు అందించే నిర్దిష్ట పనితీరు మీకు అవసరం కావచ్చు. అప్పుడు, అధిక ధర మరియు పరిమిత లభ్యత విలువైనది కావచ్చు.
మీ అవసరాలకు ఏ హార్డ్వేర్ భాగం బాగా సరిపోతుంది?
ఈ ప్రశ్నకు సమాధానం అనేక వేరియబుల్స్పై ఆధారపడి ఉంటుంది. మీరు మీ బడ్జెట్, మీ పనితీరు అవసరాలు మరియు మీరు నిర్వహించాలనుకుంటున్న కార్యకలాపాల రకాలను తనిఖీ చేయాలి.
ధర మీ ముఖ్య అంశం అయితే GPUలు మరింత పొదుపుగా ఉండే ఎంపిక. TPU' కనీసం 5 రెట్లు ఎక్కువ ఖరీదైనది.
మీ నిర్దిష్ట డిమాండ్లు మరియు అవసరాలు చివరికి మీకు ఏ హార్డ్వేర్ భాగం అనువైనదో నిర్ణయిస్తాయి. ఎంపికను ఎంచుకునే ముందు అందుబాటులో ఉన్న అన్ని ఎంపికల యొక్క ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలను అంచనా వేయడం చాలా కీలకం.
మనం మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం కూడా GPUని ఉపయోగించవచ్చా?
GPUలలో మెషిన్ లెర్నింగ్ నిర్వహించవచ్చు. వారికి అవసరమైన క్లిష్టమైన గణిత గణనలను నిర్వహించగల సామర్థ్యం కారణంగా శిక్షణ యంత్ర అభ్యాస నమూనాలు, GPUలు నిజానికి చాలా మంది మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రాక్టీషనర్లకు ప్రాధాన్య ఎంపిక.
వంటి ప్రసిద్ధ లోతైన అభ్యాస ఫ్రేమ్వర్క్లు TensorFlow మరియు PyTorch GPUలలో విస్తృత శ్రేణి సాఫ్ట్వేర్ సాధనాలతో అనుకూలంగా ఉంటాయి. TPUలు ఇతర సాఫ్ట్వేర్ ప్రోగ్రామ్లు మరియు లైబ్రరీలతో పనిచేయకపోవచ్చు. అవి ప్రత్యేకంగా Google యొక్క TensorFlow ఫ్రేమ్వర్క్తో పని చేయడానికి సృష్టించబడ్డాయి.
ముగింపులో, మరింత ప్రాప్యత చేయగల, మరింత పొదుపుగా ఉండే మెషిన్ లెర్నింగ్ సొల్యూషన్ కోసం శోధించే వినియోగదారుల కోసం, GPUలు ఉత్తమం కావచ్చు. మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి ప్రత్యేక పనితీరు అవసరమయ్యే కస్టమర్ల కోసం, TPUలు ఇప్పటికీ ఉత్తమ ఎంపిక.
భవిష్యత్తు ఏమి చేస్తుంది?
సమీప భవిష్యత్తులో ప్రాసెసర్ల అభివృద్ధి కొనసాగుతుంది.
వారు అధిక పనితీరు, శక్తి ఎకానమీ మరియు వేగవంతమైన గడియార రేట్లు కలిగి ఉంటారని మేము ఆశిస్తున్నాము.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ అడ్వాన్స్మెంట్లు నిర్దిష్ట అప్లికేషన్ల కోసం అనుకూలీకరించిన ప్రాసెసర్ల సృష్టిని పుష్ చేస్తాయి.
మల్టీ-కోర్ CPUలు మరియు ఎక్కువ కాష్ సామర్థ్యాల వైపు ధోరణిని కూడా అంచనా వేయబడింది.
సమాధానం ఇవ్వూ