Ang mga GPU at TPU ay dalawang makabuluhang aktor sa industriya ng computing. Ganap nilang binago kung paano namin pinangangasiwaan at sinusuri ang data.
Ang kumplikadong gawain ng paggawa ng mga graphics at mga larawan ay pinangangasiwaan ng mga GPU, o mga yunit ng pagpoproseso ng graphics.
Ang mga TPU, o Tensor Processing Units, sa kabilang banda, ay mga custom-made na processor na nilikha ng eksklusibo para sa pagpapabilis ng mga workload ng machine learning.
Ang pagkakaroon ng tamang tool para sa gawain ay mahalaga sa mundo ng mga computer. Ang pagganap, bilis, at kahusayan ng isang partikular na operasyon ay maaaring maapektuhan nang husto sa pamamagitan ng pagpili ng wastong uri ng yunit ng pagpoproseso.
Dahil dito, ang paghahambing ng mga GPU at TPU ay mahalaga para sa sinumang sumusubok na i-maximize ang kanilang kapangyarihan sa pag-compute.
Gayunpaman, magsimula tayo sa mga pangunahing kaalaman.
Ano ang isang Processor?
Ang processor ay isang mahalagang bahagi ng isang computer. Ginagawa nito ang mga computations na kinakailangan para gumana ang computer.
Nagsasagawa ito ng mga pangunahing proseso ng matematika, lohikal, at input/output kasunod ng mga utos mula sa operating system.
Ang mga pariralang "processor," "central processing unit (CPU)," at "microprocessor" ay madalas na ginagamit nang palitan sa isa't isa. Gayunpaman, ang CPU ay isa lamang uri ng processor. Ito ay hindi lamang ang processor sa computer. Ito ay isang mahalagang isa bagaman.
Ginagawa ng CPU ang karamihan sa mga operasyon sa pag-compute at pagproseso. Gumagana ito bilang "utak" ng computer.
Sa artikulong ito, pag-uusapan natin ang tungkol sa dalawang magkaibang mga processor; TPU at GPU.
Ano ang pinagkaiba ng mga GPU sa mga TPU, at bakit dapat mong malaman ang tungkol sa mga ito? /p>
GPUs
Ang mga GPU, o Graphics Processing Units, ay mga sopistikadong circuit. Ang mga ito ay partikular na binuo para sa pagproseso ng mga larawan at graphics. Ang mga GPU ay isang komposisyon ng maraming maliliit na core. Ang mga core na ito ay nagtutulungan upang mahawakan ang napakalaking dami ng data nang sabay-sabay.
Napakahusay ng mga ito sa paggawa ng mga larawan, video, at 3D graphics.
Ito ay tulad ng artist na nagtatrabaho sa likod ng mga eksena upang lumikha ng mga larawang nakikita mo sa iyong screen. Kino-convert ng GPU ang hilaw na data sa mga kaakit-akit na larawan at pelikulang nakikita mo.
Mga TPU
Ang Tensor Processing Units, o TPU, ay mga espesyal na circuit. Ang mga ito ay ginawa ng eksklusibo para sa machine learning. Ang mga TPU ay mahusay para sa mga pangangailangan ng malakihang machine-learning application. Kaya naman, magagamit natin ang mga ito sa malalim na pag-aaral at pagsasanay sa neural network.
Sa kasong ito, ang mga ito ay hindi katulad ng mga GPU, na binuo para sa mas pangkalahatang layunin na computing.
Ito ay tulad ng math genius na lumulutas ng mga kumplikadong problema at ginagawang gumagana ang AI. Isaalang-alang ito: kapag gumamit ka ng isang virtual na katulong tulad ng Siri o Alexa, ang TPU ay gumagana nang walang pagod sa likod ng mga eksena. Binibigyang-kahulugan nito ang iyong mga tagubilin sa boses at tumutugon nang naaayon.
Ito ang namamahala sa pagkumpleto ng mga sopistikadong computations na kinakailangan upang bigyang-kahulugan ang voice input. At, naiintindihan nito kung ano ang hinihiling mo, at tumutugon ito nang tumpak.
GPU kumpara sa mga TPU
Pag-unawa sa Mga Pangunahing Kaalaman
Ang mga GPU (Graphics Processing Units) at TPU (Tensor Processing Units) ay dalawang kritikal na bahagi ng hardware na matatagpuan sa mga computer system.
Paghahambing ng Mga Sukatan ng Pagganap
Ano ang Dapat Nating Paghambingin?
Ang kapangyarihan sa pagpoproseso, bandwidth ng memorya, at kahusayan sa enerhiya ay kritikal na pamantayan sa pagganap. Naiimpluwensyahan nila ang mga kakayahan ng GPU at TPU. Magagamit namin ang mga pamantayang ito kapag inihahambing ang GPU at TPU.
Ang mga TPU ay partikular na ginawa para sa mga aktibidad sa machine learning. Mayroon silang iba't ibang mga pakinabang sa mga GPU, kabilang ang mas mabilis na bilis ng pagproseso, mas mahusay na bandwidth ng memorya, at pinababang paggamit ng kuryente. Habang ang mga GPU ay kilala sa pagbibigay ng mataas na antas ng pagganap.
Energy kahusayan
Sa larangan ng computing, ang kahusayan ng enerhiya ay isang mahalagang isyu. Dapat itong isaalang-alang kapag inihahambing ang mga GPU sa mga TPU. Ang pagkonsumo ng enerhiya ng isang bahagi ng hardware ay maaaring makabuluhang makaapekto sa presyo at pagganap ng iyong system.
Pagdating sa kahusayan sa enerhiya, ang mga TPU ay may malalaking benepisyo kaysa sa mga GPU. Sa pangmatagalang panahon, mas matipid at mabuti sa kapaligiran ang mga ito dahil mas kakaunting kuryente ang ginagamit nila.
Suporta sa Software
Ang iyong pinili ay dapat ding nakadepende sa suporta sa software at mga modelo ng programming. Mahalagang pumili ng hardware na tugma sa iyong mga bahagi. At, dapat itong magbigay ng suporta sa software na kailangan mo.
Ang mga GPU ay ang mas mahusay na pagpipilian dito. Nagbibigay sila ng iba't ibang mga modelo ng programming at suporta sa software. Ang mga TPU, sa kabilang banda, ay partikular na nilikha para sa mga workload ng machine learning. Kaya, hindi sila nagbibigay ng parehong antas ng interoperability at suporta gaya ng mga GPU.
Gastos at Pagkakaroon
Sa mga tuntunin ng gastos, ang mga GPU ay mas karaniwang naa-access at mas mura kaysa sa mga TPU. Ang mga GPU ay ginawa ng maraming kumpanya, kabilang ang Nvidia, AMD, at Intel. Gumagamit kami ng mga GPU sa iba't ibang mga application mula sa paglalaro hanggang sa scientific computing.
Bilang resulta, mayroon silang isang malaki at mapagkumpitensyang merkado. Ito ay tiyak na nag-aambag sa murang mga presyo.
Ang mga TPU, sa kabilang banda, ay ginawa lamang ng Google at magagamit lamang sa pamamagitan ng Google Cloud. Ang mga TPU ay mas mahal kaysa sa mga GPU dahil sa kanilang limitadong supply. Gayundin, mayroon itong malakas na pangangailangan mula sa mga akademiko at practitioner ng machine learning.
Gayunpaman, maaaring kailanganin mo ang partikular na pagganap na ibinibigay ng mga TPU para sa pagsasanay ng mga modelo ng ML. Pagkatapos, ang mataas na halaga at limitadong kakayahang magamit ay maaaring sulit.
Aling bahagi ng hardware ang pinakaangkop sa iyong mga pangangailangan?
Ang sagot sa tanong na ito ay nakasalalay sa maraming mga variable. Dapat mong suriin ang iyong badyet, ang iyong mga pangangailangan sa pagganap, at ang mga uri ng aktibidad na gusto mong isagawa.
Ang mga GPU ay isang mas matipid na pagpipilian kung ang presyo ang iyong pangunahing salik. Ang TPU' ay hindi bababa sa 5 beses na mas mahal.
Ang iyong mga partikular na pangangailangan at kinakailangan ay sa huli ay matukoy kung aling bahagi ng hardware ang perpekto para sa iyo. Mahalagang masuri ang mga pakinabang at disadvantage ng lahat ng naa-access na pagpipilian bago pumili ng isang pagpipilian.
Magagamit Naman ba Natin ang GPU para sa Machine Learning?
Maaaring isagawa ang machine learning sa mga GPU. Dahil sa kanilang kapasidad na isagawa ang masalimuot na pagkalkula ng matematika na kinakailangan para sa pagsasanay sa mga modelo ng machine learning, ang mga GPU ay sa katunayan isang ginustong opsyon para sa maraming machine learning practitioner.
Mga sikat na deep learning frameworks tulad ng TensorFlow at PyTorch ay tugma sa isang malawak na hanay ng mga tool ng software sa mga GPU. Maaaring hindi gumana ang mga TPU kasama ng ibang mga software program at library. Ang mga ito ay partikular na nilikha upang gumana sa TensorFlow framework ng Google.
Sa konklusyon, para sa mga consumer na naghahanap ng mas madaling ma-access, mas matipid na solusyon sa pag-aaral ng makina, maaaring mas mainam ang mga GPU. Para sa mga customer na nangangailangan ng espesyal na pagganap para sa pagbuo at pagpapatupad ng mga modelo ng machine learning, ang mga TPU pa rin ang pinakamahusay na pagpipilian.
Ano ang Hinaharap?
Ang mga processor ay patuloy na bubuo sa malapit na hinaharap.
Inaasahan naming magkakaroon sila ng mas mataas na performance, ekonomiya ng enerhiya, at mas mabilis na clock rate.
Ang mga pagsulong ng artificial intelligence at machine learning ay magtutulak sa paglikha ng mga customized na processor para sa ilang partikular na application.
Inaasahan din na ang trend patungo sa mga multi-core na CPU at mas malaking kapasidad ng cache.
Mag-iwan ng Sagot