GPU va TPU kompyuter sanoatining ikkita muhim ishtirokchisidir. Ular ma'lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish uslubimizni butunlay o'zgartirdi.
Grafika va rasmlarni ishlab chiqarish bo'yicha murakkab ish GPU yoki grafik ishlov berish bloklari tomonidan amalga oshiriladi.
Boshqa tomondan, TPU yoki Tensor ishlov berish birliklari maxsus ishlab chiqarilgan protsessorlar bo'lib, ular faqat mashinani o'rganish ish yuklarini tezlashtirish uchun yaratilgan.
Kompyuterlar dunyosida vazifa uchun to'g'ri vositaga ega bo'lish juda muhimdir. Muayyan operatsiyaning ishlashi, tezligi va samaradorligi to'g'ri turdagi ishlov berish blokini tanlash orqali sezilarli darajada ta'sir qilishi mumkin.
Shu sababli, GPU va TPU-larni taqqoslash hisoblash quvvatini maksimal darajada oshirishga harakat qilayotgan har bir kishi uchun juda muhimdir.
Biroq, keling, asoslardan boshlaylik.
Protsessor nima?
Protsessor kompyuterning muhim qismidir. U kompyuterning ishlashi uchun zarur bo'lgan hisob-kitoblarni amalga oshiradi.
Operatsion tizim buyruqlari asosida fundamental matematik, mantiqiy va kiritish/chiqarish jarayonlarini amalga oshiradi.
"Protsessor", "markaziy protsessor" va "mikroprotsessor" iboralari ko'pincha bir-birining o'rnida ishlatiladi. Biroq, protsessor boshqa turdagi protsessordir. Bu kompyuterdagi yagona protsessor emas. Bu muhim bo'lsa-da.
Protsessor hisoblash va qayta ishlash operatsiyalarining aksariyat qismini bajaradi. U kompyuterning "miyasi" sifatida ishlaydi.
Ushbu maqolada biz ikki xil protsessor haqida gapiramiz; TPU va GPU.
GPU-larni TPU-lardan nimasi bilan ajratib turadi va nima uchun ular haqida bilishingiz kerak? /p>
GPU'lar
GPU yoki grafik ishlov berish birliklari murakkab sxemalardir. Ular rasm va grafiklarni qayta ishlash uchun maxsus yaratilgan. GPU-lar ko'plab mayda yadrolardan iborat. Ushbu yadrolar bir vaqtning o'zida katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash uchun hamkorlik qiladi.
Ular rasmlar, videolar va 3D grafiklarni ishlab chiqarishda juda samarali.
Bu sizning ekraningizda ko'rgan tasvirlarni yaratish uchun sahna ortida ishlaydigan rassomga o'xshaydi. GPU xom ma'lumotlarni siz ko'radigan jozibali tasvirlar va filmlarga aylantiradi.
TPUlar
Tensor ishlov berish birliklari yoki TPUlar ixtisoslashgan sxemalardir. Ular faqat uchun qurilgan kompyuterni o'rganish. TPUlar keng ko'lamli mashinani o'rganish dasturlari ehtiyojlari uchun juda yaxshi. Shunday qilib, biz ulardan chuqur o'rganish va neyron tarmoqlarni o'qitishda foydalanishimiz mumkin.
Bunday holda, ular ko'proq umumiy maqsadli hisoblash uchun qurilgan GPU'lardan farq qiladi.
Bu murakkab masalalarni yechadigan va sun’iy intellektni ishga tushiradigan matematik dahoga o‘xshaydi. Buni o'ylab ko'ring: Siri yoki Alexa kabi virtual yordamchidan foydalansangiz, TPU sahna ortida tinimsiz ishlaydi. U sizning ovozli ko'rsatmalaringizni sharhlaydi va shunga mos ravishda javob beradi.
U ovozli kiritishni izohlash uchun zarur bo'lgan murakkab hisob-kitoblarni bajarish uchun javobgardir. Va u siz so'ragan narsani tushunadi va to'g'ri javob beradi.
GPU va TPUlar
Asoslarni tushunish
GPU (Grafik ishlov berish birliklari) va TPU (Tensor ishlov berish birliklari) kompyuter tizimlarida joylashgan ikkita muhim apparat komponentidir.
Ishlash ko'rsatkichlarini taqqoslash
Nimani solishtirishimiz kerak?
Qayta ishlash quvvati, xotira tarmoqli kengligi va energiya samaradorligi muhim ishlash mezonlari hisoblanadi. Ular GPU va TPU imkoniyatlariga ta'sir qiladi. GPU va TPU ni solishtirganda ushbu mezonlardan foydalanishimiz mumkin.
TPUlar, ayniqsa, mashinani o'rganish uchun mo'ljallangan. Ular grafik protsessorlarga nisbatan turli afzalliklarga ega, jumladan, tezroq ishlov berish tezligi, yaxshi xotira tarmoqli kengligi va kam quvvat sarfi. GPUlar yuqori darajadagi ishlashni ta'minlash bilan mashhur.
Energiya samaradorligi
Hisoblash sohasida energiya samaradorligi hal qiluvchi masala hisoblanadi. GPU'larni TPU'lar bilan solishtirganda buni hisobga olish kerak. Uskuna komponentining energiya iste'moli tizimingizning narxi va ishlashiga sezilarli ta'sir ko'rsatishi mumkin.
Energiya samaradorligi haqida gap ketganda, TPUlar GPU'lardan sezilarli afzalliklarga ega. Uzoq muddatda ular tejamkor va ekologik jihatdan yaxshi, chunki ular kamroq quvvat sarflaydi.
Dastur ta'minoti
Sizning tanlovingiz dasturiy ta'minotni qo'llab-quvvatlash va dasturlash modellariga ham bog'liq bo'lishi kerak. Komponentlaringizga mos keladigan uskunani tanlash juda muhimdir. Va u sizga kerak bo'lgan dasturiy ta'minotni qo'llab-quvvatlashi kerak.
Bu erda GPUlar eng yaxshi tanlovdir. Ular turli xil dasturlash modellari va dasturiy ta'minotni qo'llab-quvvatlaydi. Boshqa tomondan, TPUlar mashinani o'rganish ish yuklari uchun maxsus yaratilgan. Shunday qilib, ular GPUlar bilan bir xil darajada o'zaro ishlash va qo'llab-quvvatlashni ta'minlamaydi.
Narxlari va mavjudligi
Narxlari nuqtai nazaridan, GPU-lar TPU-larga qaraganda ancha keng tarqalgan va arzonroq. GPU'lar Nvidia, AMD va Intel kabi ko'plab kompaniyalar tomonidan ishlab chiqariladi. Biz GPU'lardan o'yin o'ynashdan tortib ilmiy hisoblashgacha bo'lgan turli xil ilovalarda foydalanamiz.
Natijada ular katta va raqobatbardosh bozorga ega. Bu, albatta, arzon narxlarga hissa qo'shadi.
Boshqa tomondan, TPUlar faqat Google tomonidan ishlab chiqariladi va faqat Google Cloud orqali mavjud. TPUlar cheklangan ta'minot tufayli GPU'larga qaraganda qimmatroq. Bundan tashqari, u mashinani o'rganish bo'yicha akademiklar va amaliyotchilar tomonidan kuchli talabga ega.
Biroq, sizga ML modellarini o'rgatish uchun TPUlar taqdim etadigan maxsus ishlash kerak bo'lishi mumkin. Keyin, yuqori narx va cheklangan mavjudligi bunga arziydi.
Qaysi apparat komponenti sizning ehtiyojlaringizga eng mos keladi?
Bu savolga javob ko'plab o'zgaruvchilarga bog'liq. Siz o'z byudjetingizni, ishlash ehtiyojlaringizni va amalga oshirmoqchi bo'lgan faoliyat turlarini tekshirishingiz kerak.
Agar narx sizning asosiy omilingiz bo'lsa, GPU'lar yanada tejamkor tanlovdir. TPU' kamida 5 barobar qimmatroq.
Sizning maxsus talablaringiz va talablaringiz oxir-oqibat qaysi apparat komponenti siz uchun ideal ekanligini aniqlaydi. Tanlovni tanlashdan oldin barcha mavjud tanlovlarning afzalliklari va kamchiliklarini baholash juda muhimdir.
Mashinani o'rganish uchun GPUdan ham foydalana olamizmi?
Mashinani o'rganish GPU-larda amalga oshirilishi mumkin. Buning uchun zarur bo'lgan murakkab matematik hisob-kitoblarni bajarish qobiliyati tufayli mashinani o'rganish modellarini o'rgatish, GPU-lar aslida ko'plab mashina o'rganish amaliyotchilari uchun afzal qilingan variantdir.
Mashhur chuqur o'rganish ramkalari kabi TensorFlow va PyTorch GPU-lardagi keng ko'lamli dasturiy vositalar bilan mos keladi. TPUlar boshqa dasturiy ta'minot dasturlari va kutubxonalar bilan ishlamasligi mumkin. Ular Google'ning TensorFlow ramkasi bilan ishlash uchun maxsus yaratilgan.
Xulosa qilib aytganda, yanada qulayroq, tejamkorroq mashinani o'rganish yechimini qidirayotgan iste'molchilar uchun GPU-lar afzalroq bo'lishi mumkin. Mashinani o'rganish modellarini yaratish va amalga oshirish uchun maxsus ishlashni talab qiladigan mijozlar uchun TPUlar hali ham eng yaxshi tanlovdir.
Kelajak nima kutmoqda?
Protsessorlar yaqin kelajakda rivojlanishda davom etadi.
Biz ulardan yuqori ishlash, energiya tejamkorligi va tezroq soat tezligiga ega bo'lishini kutamiz.
Sun'iy intellekt va mashinani o'rganish yutuqlari ma'lum ilovalar uchun moslashtirilgan protsessorlarni yaratishga yordam beradi.
Shuningdek, ko'p yadroli protsessorlar va kattaroq kesh sig'imlari tendentsiyasi kutilmoqda.
Leave a Reply