GPU และ TPU เป็นสองส่วนสำคัญในอุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์ พวกเขาเปลี่ยนวิธีจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลของเราอย่างสิ้นเชิง
งานที่ซับซ้อนในการผลิตกราฟิกและรูปภาพได้รับการจัดการโดย GPU หรือหน่วยประมวลผลกราฟิก
ในทางกลับกัน TPU หรือ Tensor Processing Unit เป็นตัวประมวลผลแบบกำหนดเองที่สร้างขึ้นเพื่อเร่งความเร็วเวิร์กโหลดแมชชีนเลิร์นนิงโดยเฉพาะ
การมีเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับงานเป็นสิ่งสำคัญในโลกของคอมพิวเตอร์ ประสิทธิภาพ ความเร็ว และประสิทธิภาพของการทำงานบางอย่างอาจได้รับผลกระทบอย่างมากจากการเลือกประเภทของหน่วยประมวลผลที่เหมาะสม
ด้วยเหตุนี้ การเปรียบเทียบ GPU และ TPU จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับใครก็ตามที่พยายามเพิ่มพลังการคำนวณให้สูงสุด
อย่างไรก็ตาม เรามาเริ่มกันที่พื้นฐาน
โปรเซสเซอร์คืออะไร?
โปรเซสเซอร์เป็นส่วนสำคัญของคอมพิวเตอร์ มันทำการคำนวณที่จำเป็นสำหรับคอมพิวเตอร์ในการทำงาน
ดำเนินกระบวนการทางคณิตศาสตร์ ตรรกะ และอินพุต/เอาต์พุตพื้นฐานตามคำสั่งจากระบบปฏิบัติการ
วลี "โปรเซสเซอร์" "หน่วยประมวลผลกลาง (CPU)" และ "ไมโครโปรเซสเซอร์" มักใช้แทนกันได้ อย่างไรก็ตาม CPU เป็นเพียงโปรเซสเซอร์ประเภทอื่น ไม่ใช่โปรเซสเซอร์เดียวในคอมพิวเตอร์ มันเป็นสิ่งสำคัญแม้ว่า
CPU ทำหน้าที่ประมวลผลและประมวลผลเป็นส่วนใหญ่ ทำงานเป็นเสมือน “สมอง” ของคอมพิวเตอร์
ในบทความนี้ เราจะพูดถึงโปรเซสเซอร์สองตัวที่แตกต่างกัน ทีพียูและจีพียู
GPU แตกต่างจาก TPU อย่างไร และเหตุใดคุณจึงควรรู้เกี่ยวกับสิ่งเหล่านี้ /p>
GPUs
GPU หรือหน่วยประมวลผลกราฟิกเป็นวงจรที่ซับซ้อน สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับการประมวลผลรูปภาพและกราฟิก GPU เป็นส่วนประกอบของคอร์ขนาดเล็กจำนวนมาก คอร์เหล่านี้ทำงานร่วมกันเพื่อจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลพร้อมกัน
มีประสิทธิภาพอย่างมากในการผลิตรูปภาพ วิดีโอ และกราฟิก 3 มิติ
มันเหมือนกับว่าศิลปินทำงานอยู่เบื้องหลังเพื่อสร้างภาพที่คุณเห็นบนหน้าจอของคุณ GPU แปลงข้อมูลดิบเป็นภาพและภาพยนตร์ที่สวยงามที่คุณเห็น
TPU
Tensor Processing Units หรือ TPU เป็นวงจรพิเศษ พวกเขาถูกสร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับ เรียนรู้เครื่อง. TPU นั้นยอดเยี่ยมสำหรับความต้องการของแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงขนาดใหญ่ ดังนั้นเราจึงสามารถใช้มันในการเรียนรู้เชิงลึกและการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม
ในกรณีนี้ จะไม่เหมือนกับ GPU ซึ่งสร้างขึ้นเพื่อการประมวลผลทั่วไป
มันเหมือนกับอัจฉริยะทางคณิตศาสตร์ที่แก้ปัญหาที่ซับซ้อนและทำให้ AI ทำงานได้ ลองพิจารณาสิ่งนี้: เมื่อคุณใช้ผู้ช่วยเสมือนอย่าง Siri หรือ Alexa TPU จะทำงานอยู่เบื้องหลังอย่างไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย มันตีความคำสั่งเสียงของคุณและตอบสนองตามนั้น
มีหน้าที่รับผิดชอบในการคำนวณที่ซับซ้อนที่จำเป็นในการตีความการป้อนข้อมูลด้วยเสียง และเข้าใจสิ่งที่คุณขอและตอบสนองได้อย่างถูกต้อง
GPU กับ TPU
การทำความเข้าใจพื้นฐาน
GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) และ TPU (หน่วยประมวลผล Tensor) เป็นส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ที่สำคัญสองอย่างที่พบในระบบคอมพิวเตอร์
การเปรียบเทียบเมตริกประสิทธิภาพ
เราควรเปรียบเทียบอะไร?
พลังการประมวลผล แบนด์วิธของหน่วยความจำ และประสิทธิภาพการใช้พลังงานเป็นเกณฑ์ประสิทธิภาพที่สำคัญ พวกเขามีอิทธิพลต่อความสามารถของ GPU และ TPU เราสามารถใช้เกณฑ์เหล่านี้เมื่อเปรียบเทียบ GPU และ TPU
TPU ทำขึ้นเป็นพิเศษสำหรับกิจกรรมแมชชีนเลิร์นนิง พวกเขามีข้อได้เปรียบหลายประการเหนือ GPU รวมถึงความเร็วในการประมวลผลที่เร็วกว่า แบนด์วิธหน่วยความจำที่ดีกว่า และการใช้พลังงานที่ลดลง ในขณะที่ GPU เป็นที่รู้จักกันดีในด้านประสิทธิภาพระดับสูง
ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน
ในด้านการคำนวณ ประสิทธิภาพการใช้พลังงานเป็นประเด็นสำคัญ ควรนำมาพิจารณาเมื่อเปรียบเทียบ GPU กับ TPU การใช้พลังงานของส่วนประกอบฮาร์ดแวร์อาจส่งผลต่อราคาและประสิทธิภาพของระบบของคุณอย่างมาก
เมื่อพูดถึงประสิทธิภาพการใช้พลังงาน TPU มีประโยชน์เหนือกว่า GPU อย่างเห็นได้ชัด ในระยะยาวจะประหยัดกว่าและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมเนื่องจากใช้พลังงานน้อยกว่า
การสนับสนุนซอฟต์แวร์
ทางเลือกของคุณควรขึ้นอยู่กับการรองรับซอฟต์แวร์และรูปแบบการเขียนโปรแกรมด้วย การเลือกฮาร์ดแวร์ที่เข้ากันได้กับส่วนประกอบของคุณเป็นสิ่งสำคัญ และควรให้การสนับสนุนซอฟต์แวร์ที่คุณต้องการ
GPU เป็นตัวเลือกที่ดีกว่าที่นี่ มีรูปแบบการเขียนโปรแกรมและการสนับสนุนซอฟต์แวร์ที่หลากหลาย ในทางกลับกัน TPU ถูกสร้างขึ้นมาโดยเฉพาะสำหรับเวิร์กโหลดแมชชีนเลิร์นนิง ดังนั้นจึงไม่ได้ให้การทำงานร่วมกันและการสนับสนุนในระดับเดียวกับ GPU
ต้นทุนและความพร้อมใช้งาน
ในแง่ของราคา GPU สามารถเข้าถึงได้ทั่วไปและราคาถูกกว่า TPU GPU ผลิตโดยหลายบริษัท รวมถึง Nvidia, AMD และ Intel เราใช้ GPU ในการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่การเล่นเกมไปจนถึงการคำนวณทางวิทยาศาสตร์
เป็นผลให้พวกเขามีตลาดที่ใหญ่และมีการแข่งขันสูง สิ่งนี้มีส่วนช่วยในราคาถูกอย่างแน่นอน
ในทางกลับกัน TPU ผลิตโดย Google เท่านั้นและพร้อมใช้งานผ่าน Google Cloud เท่านั้น TPU มีราคาแพงกว่า GPU เนื่องจากอุปทานมีจำกัด นอกจากนี้ยังมีความต้องการอย่างมากจากนักวิชาการและผู้ปฏิบัติงานด้านแมชชีนเลิร์นนิง
อย่างไรก็ตาม คุณอาจต้องการประสิทธิภาพเฉพาะที่ TPU มีให้สำหรับการฝึกโมเดล ML จากนั้นราคาที่สูงและจำนวนจำกัดอาจคุ้มค่า
ส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ใดที่เหมาะกับความต้องการของคุณมากที่สุด
คำตอบสำหรับคำถามนี้ขึ้นอยู่กับตัวแปรหลายอย่าง คุณควรตรวจสอบงบประมาณ ความต้องการด้านประสิทธิภาพ และประเภทของกิจกรรมที่คุณต้องการดำเนินการ
GPU เป็นตัวเลือกที่ประหยัดกว่าหากราคาเป็นปัจจัยสำคัญของคุณ TPU' มีราคาแพงกว่าอย่างน้อย 5 เท่า
ความต้องการและข้อกำหนดเฉพาะของคุณจะกำหนดส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ที่เหมาะกับคุณในที่สุด การประเมินข้อดีและข้อเสียของตัวเลือกที่สามารถเข้าถึงได้ทั้งหมดเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งก่อนที่จะเลือกตัวเลือกใดตัวเลือกหนึ่ง
เราสามารถใช้ GPU สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องได้หรือไม่?
การเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำได้บน GPU เนื่องจากความสามารถในการคำนวณทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนที่จำเป็นสำหรับ โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการฝึกอบรมอันที่จริงแล้ว GPU เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับผู้ปฏิบัติงานด้านแมชชีนเลิร์นนิงจำนวนมาก
กรอบการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยมเช่น TensorFlow และ PyTorch เข้ากันได้กับเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่หลากหลายบน GPU TPU อาจไม่ทำงานกับโปรแกรมซอฟต์แวร์และไลบรารีอื่น ซึ่งสร้างขึ้นเพื่อทำงานร่วมกับเฟรมเวิร์ก TensorFlow ของ Google โดยเฉพาะ
โดยสรุป สำหรับผู้บริโภคที่ค้นหาโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงที่เข้าถึงได้และประหยัดกว่า GPU อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า สำหรับลูกค้าที่ต้องการประสิทธิภาพเฉพาะสำหรับการสร้างและดำเนินการโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง TPU ยังคงเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด
อนาคตจะเป็นอย่างไร?
โปรเซสเซอร์จะยังคงพัฒนาต่อไปในอนาคตอันใกล้นี้
เราคาดหวังว่าพวกเขาจะมีประสิทธิภาพที่สูงขึ้น ประหยัดพลังงาน และอัตราสัญญาณนาฬิกาที่เร็วขึ้น
ความก้าวหน้าด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจะผลักดันการสร้างโปรเซสเซอร์ที่กำหนดเองสำหรับแอปพลิเคชันบางอย่าง
นอกจากนี้ยังคาดการณ์ว่าแนวโน้มไปสู่ซีพียูแบบมัลติคอร์และความจุแคชที่มากขึ้น
เขียนความเห็น