Графічні процесори та TPU є двома важливими гравцями в обчислювальній індустрії. Вони повністю змінили те, як ми обробляємо та аналізуємо дані.
Складну роботу зі створення графіки та зображень виконують графічні процесори або блоки обробки графіки.
З іншого боку, TPU, або блоки обробки тензорів, — це виготовлені на замовлення процесори, створені виключно для прискорення робочих навантажень машинного навчання.
У світі комп’ютерів дуже важливо мати правильний інструмент для вирішення цього завдання. На продуктивність, швидкість і ефективність конкретної операції можна значно вплинути, якщо вибрати відповідний тип процесора.
Через це порівняння GPU і TPU є вирішальним для тих, хто намагається максимізувати свою обчислювальну потужність.
Однак почнемо з азів.
Що таке процесор?
Процесор є важливою частиною комп’ютера. Він виконує обчислення, необхідні для роботи комп’ютера.
Він виконує основні математичні, логічні процеси та процеси введення/виведення за командами операційної системи.
Фрази «процесор», «центральний процесор (CPU)» і «мікропроцесор» часто використовуються як синоніми. Однак центральний процесор — це лише інший тип процесора. Це не єдиний процесор в комп'ютері. Хоча це важливо.
ЦП виконує більшість обчислювальних і обробних операцій. Він працює як «мозок» комп’ютера.
У цій статті ми поговоримо про два різних процесори; TPU і GPU.
Чим GPU відрізняються від TPU і навіщо про них знати? /p>
Графічні процесори
Графічні процесори, або графічні процесори, є складними схемами. Вони створені спеціально для обробки зображень і графіки. Графічні процесори - це композиція з багатьох крихітних ядер. Ці ядра співпрацюють, щоб одночасно обробляти величезну кількість даних.
Вони надзвичайно ефективні у створенні зображень, відео та 3D-графіки.
Це ніби художник працює за лаштунками, щоб створити зображення, які ви бачите на екрані. Графічний процесор перетворює необроблені дані в привабливі зображення та відео, які ви бачите.
ТПУ
Тензорні процесори, або TPU, є спеціалізованими схемами. Вони створені виключно для навчання за допомогою машини. TPU чудово підходять для потреб великомасштабних програм машинного навчання. Отже, ми можемо використовувати їх у глибокому навчанні та навчанні нейронної мережі.
У цьому випадку вони відрізняються від графічних процесорів, які створені для обчислень більш загального призначення.
Це як математичний геній, який вирішує складні задачі та змушує ШІ працювати. Зверніть увагу на це: коли ви використовуєте віртуального помічника, як-от Siri або Alexa, TPU невтомно працює за лаштунками. Він інтерпретує ваші голосові вказівки та реагує відповідно.
Він відповідає за виконання складних обчислень, необхідних для інтерпретації голосового введення. І він розуміє, про що ви запитуєте, і точно відповідає.
GPU проти TPU
Розуміння основ
Графічні процесори (графічні процесори) і TPU (тензорні процесори) є двома критично важливими апаратними компонентами комп’ютерних систем.
Порівняння показників ефективності
Що нам порівняти?
Обчислювальна потужність, пропускна здатність пам'яті та енергоефективність є критичними критеріями продуктивності. Вони впливають на можливості GPU і TPU. Ми можемо використовувати ці критерії, порівнюючи GPU і TPU.
TPU спеціально створені для машинного навчання. Вони мають ряд переваг перед графічним процесором, зокрема вищу швидкість обробки, кращу пропускну здатність пам’яті та менше енергоспоживання. Хоча графічні процесори добре відомі тим, що забезпечують високі рівні продуктивності.
Енергоефективність
У сфері обчислювальної техніки енергоефективність є вирішальним питанням. Це слід враховувати при порівнянні GPU з TPU. Споживання енергії апаратним компонентом може суттєво вплинути на ціну та продуктивність вашої системи.
Що стосується енергоефективності, TPU мають значні переваги перед GPU. У довгостроковій перспективі вони є більш економічними та екологічними, оскільки споживають менше енергії.
Підтримка програмного забезпечення
Ваш вибір також має залежати від програмної підтримки та моделей програмування. Дуже важливо вибрати апаратне забезпечення, сумісне з вашими компонентами. І він повинен забезпечувати програмну підтримку, яка вам потрібна.
Графічні процесори тут є кращим вибором. Вони надають різноманітні моделі програмування та підтримку програмного забезпечення. TPU, з іншого боку, створені спеціально для навантажень машинного навчання. Таким чином, вони не забезпечують такий же рівень взаємодії та підтримки, як графічні процесори.
Вартість та доступність
З точки зору вартості, графічні процесори є більш доступними та дешевшими, ніж TPU. Графічні процесори виробляють багато компаній, включаючи Nvidia, AMD і Intel. Ми використовуємо графічні процесори в різноманітних додатках, починаючи від ігор і закінчуючи науковими обчисленнями.
Як наслідок, вони мають великий і конкурентний ринок. Це, безумовно, сприяє низьким цінам.
З іншого боку, TPU виробляє лише Google і доступні лише через Google Cloud. TPU є дорожчими за GPU через їх обмежену пропозицію. Крім того, він має високий попит серед науковців і практиків машинного навчання.
Однак вам може знадобитися певна продуктивність, яку TPU забезпечують для навчання моделей ML. Тоді висока вартість і обмежена доступність можуть того варті.
Який апаратний компонент найкраще відповідає вашим потребам?
Відповідь на це запитання залежить від багатьох змінних. Ви повинні перевірити свій бюджет, свої потреби в продуктивності та види діяльності, які ви хочете виконувати.
Графічні процесори є більш економічним вибором, якщо ціна є вашим ключовим фактором. ТПУ' як мінімум в 5 разів дорожче.
Ваші конкретні вимоги та вимоги остаточно визначатимуть, який апаратний компонент ідеально підходить для вас. Важливо оцінити переваги та недоліки всіх доступних варіантів, перш ніж зробити вибір.
Чи можемо ми також використовувати GPU для машинного навчання?
Машинне навчання можна виконувати на GPU. Завдяки їхній здатності виконувати складні математичні обчислення, необхідні для навчання моделей машинного навчання, графічні процесори насправді є кращим варіантом для багатьох практиків машинного навчання.
Такі популярні фреймворки глибокого навчання, як TensorFlow і PyTorch сумісні з широким спектром програмних засобів на GPU. TPU можуть не працювати з іншими програмами та бібліотеками. Вони були створені спеціально для роботи з фреймворком Google TensorFlow.
Підсумовуючи, для споживачів, які шукають більш доступне та економічне рішення машинного навчання, GPU можуть бути кращими. Для клієнтів, яким потрібна спеціальна продуктивність для створення та виконання моделей машинного навчання, TPU все ще є найкращим вибором.
Що має майбутнє?
Процесори продовжать розвиватися найближчим часом.
Ми очікуємо, що вони матимуть вищу продуктивність, економію енергії та вищу тактову частоту.
Розвиток штучного інтелекту та машинного навчання підштовхне до створення налаштованих процесорів для певних програм.
Також прогнозується тенденція до багатоядерних процесорів і збільшення ємності кеша.
залишити коментар