GPU và TPU là hai tác nhân quan trọng trong ngành điện toán. Chúng đã thay đổi hoàn toàn cách chúng tôi xử lý và phân tích dữ liệu.
Công việc sản xuất đồ họa và hình ảnh phức tạp được xử lý bởi GPU hoặc đơn vị xử lý đồ họa.
Mặt khác, TPU, hay Bộ xử lý Tensor, là bộ xử lý tùy chỉnh được tạo riêng để tăng tốc khối lượng công việc học máy.
Có công cụ phù hợp cho nhiệm vụ là điều cần thiết trong thế giới máy tính. Hiệu suất, tốc độ và hiệu quả của một hoạt động cụ thể có thể bị ảnh hưởng đáng kể bằng cách chọn đúng loại đơn vị xử lý.
Do đó, việc so sánh GPU và TPU là rất quan trọng đối với bất kỳ ai đang cố gắng tối đa hóa sức mạnh tính toán của mình.
Tuy nhiên, hãy bắt đầu với những điều cơ bản.
Bộ xử lý là gì?
Bộ xử lý là một phần thiết yếu của máy tính. Nó thực hiện các tính toán cần thiết để máy tính hoạt động.
Nó thực hiện các quá trình toán học, logic và đầu vào/đầu ra cơ bản theo các lệnh từ hệ điều hành.
Các cụm từ “bộ xử lý”, “bộ xử lý trung tâm (CPU)” và “bộ vi xử lý” thường được sử dụng thay thế cho nhau. Tuy nhiên, CPU chỉ là một loại bộ xử lý khác. Nó không phải là bộ xử lý duy nhất trong máy tính. Nó là một trong những quan trọng mặc dù.
CPU thực hiện phần lớn các hoạt động tính toán và xử lý. Nó hoạt động như “bộ não” của máy tính.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ nói về hai bộ xử lý khác nhau; TPU và GPU.
Điều gì phân biệt GPU với TPU và tại sao bạn nên biết về chúng? /p>
GPU
GPU, hay Bộ xử lý đồ họa, là những mạch tinh vi. Chúng được xây dựng đặc biệt để xử lý hình ảnh và đồ họa. GPU là một thành phần của nhiều lõi nhỏ. Các lõi này hợp tác để xử lý đồng thời lượng dữ liệu khổng lồ.
Chúng cực kỳ hiệu quả trong việc tạo ra hình ảnh, video và đồ họa 3D.
Nó giống như một nghệ sĩ làm việc đằng sau hậu trường để tạo ra những hình ảnh mà bạn nhìn thấy trên màn hình của mình. GPU chuyển đổi dữ liệu thô thành hình ảnh và phim hấp dẫn mà bạn thấy.
TPU
Bộ xử lý Tensor, hay TPU, là các mạch chuyên dụng. Chúng được xây dựng dành riêng cho học máy. TPU rất phù hợp với nhu cầu của các ứng dụng máy học quy mô lớn. Do đó, chúng ta có thể sử dụng chúng trong học sâu và đào tạo mạng lưới thần kinh.
Trong trường hợp này, chúng không giống như GPU, vốn được xây dựng cho mục đích điện toán đa năng hơn.
Nó giống như thiên tài toán học giải quyết các vấn đề phức tạp và khiến AI hoạt động. Hãy xem xét điều này: khi bạn sử dụng một trợ lý ảo như Siri hoặc Alexa, TPU sẽ hoạt động không mệt mỏi ở hậu trường. Nó diễn giải hướng dẫn bằng giọng nói của bạn và trả lời tương ứng.
Nó chịu trách nhiệm hoàn thành các tính toán phức tạp cần thiết để diễn giải đầu vào bằng giọng nói. Và, nó hiểu những gì bạn đang yêu cầu và trả lời chính xác.
GPU so với TPU
Hiểu các nguyên tắc cơ bản
GPU (Bộ xử lý đồ họa) và TPU (Bộ xử lý Tensor) là hai thành phần phần cứng quan trọng được tìm thấy trong hệ thống máy tính.
So sánh các chỉ số hiệu suất
Chúng ta nên so sánh những gì?
Sức mạnh xử lý, băng thông bộ nhớ và hiệu quả năng lượng là những tiêu chí hiệu suất quan trọng. Chúng ảnh hưởng đến khả năng của GPU và TPU. Chúng ta có thể sử dụng các tiêu chí này khi so sánh GPU và TPU.
TPU được tạo ra đặc biệt cho các hoạt động học máy. Chúng có nhiều ưu điểm khác nhau so với GPU, bao gồm tốc độ xử lý nhanh hơn, băng thông bộ nhớ tốt hơn và giảm mức tiêu thụ điện năng. Trong khi GPU nổi tiếng với việc cung cấp mức hiệu suất cao.
Hiệu quả năng lượng
Trong lĩnh vực điện toán, hiệu quả năng lượng là một vấn đề quan trọng. Nó nên được tính đến khi so sánh GPU với TPU. Tiêu thụ năng lượng của một thành phần phần cứng có thể ảnh hưởng đáng kể đến giá cả và hiệu suất của hệ thống của bạn.
Khi nói đến hiệu quả năng lượng, TPU có lợi ích đáng kể so với GPU. Về lâu dài, chúng tiết kiệm hơn và thân thiện với môi trường hơn vì chúng sử dụng ít năng lượng hơn.
Hỗ trợ phần mềm
Sự lựa chọn của bạn cũng nên phụ thuộc vào các mô hình lập trình và hỗ trợ phần mềm. Điều quan trọng là chọn phần cứng tương thích với các thành phần của bạn. Và, nó sẽ cung cấp hỗ trợ phần mềm mà bạn yêu cầu.
GPU là sự lựa chọn tốt hơn ở đây. Họ cung cấp nhiều mô hình lập trình và hỗ trợ phần mềm. Mặt khác, TPU được tạo riêng cho khối lượng công việc học máy. Vì vậy, chúng không cung cấp mức độ tương tác và hỗ trợ như GPU.
Chi phí và Tính khả dụng
Về chi phí, GPU phổ biến hơn và rẻ hơn TPU. GPU được sản xuất bởi nhiều công ty, bao gồm Nvidia, AMD và Intel. Chúng tôi sử dụng GPU trong nhiều ứng dụng khác nhau, từ chơi game đến điện toán khoa học.
Kết quả là họ có một thị trường lớn và cạnh tranh. Điều này chắc chắn góp phần vào giá rẻ.
Mặt khác, TPU chỉ được sản xuất bởi Google và chỉ khả dụng qua Google Cloud. TPU đắt hơn GPU do nguồn cung hạn chế. Ngoài ra, nó có nhu cầu mạnh mẽ từ các học giả và học viên máy học.
Tuy nhiên, bạn có thể cần hiệu suất cụ thể mà TPU cung cấp cho các mô hình ML đào tạo. Sau đó, chi phí cao và tính khả dụng hạn chế có thể đáng giá.
Thành phần phần cứng nào phù hợp nhất với nhu cầu của bạn?
Câu trả lời cho câu hỏi này phụ thuộc vào nhiều biến số. Bạn nên kiểm tra ngân sách, nhu cầu hiệu suất của mình và các loại hoạt động bạn muốn thực hiện.
GPU là lựa chọn kinh tế hơn nếu giá là yếu tố chính của bạn. TPU' đắt hơn ít nhất 5 lần.
Nhu cầu và yêu cầu cụ thể của bạn cuối cùng sẽ xác định thành phần phần cứng nào là lý tưởng cho bạn. Điều quan trọng là phải đánh giá những ưu điểm và nhược điểm của tất cả các lựa chọn có sẵn trước khi chọn một lựa chọn.
Chúng ta có thể sử dụng GPU cho Machine Learning không?
Học máy có thể được thực hiện trên GPU. Do khả năng của họ để thực hiện các tính toán toán học phức tạp cần thiết cho đào tạo mô hình máy học, GPU trên thực tế là một lựa chọn ưa thích của nhiều người thực hành máy học.
Các framework deep learning phổ biến như TensorFlow và PyTorch tương thích với nhiều công cụ phần mềm trên GPU. TPU có thể không hoạt động với các chương trình và thư viện phần mềm khác. Chúng được tạo đặc biệt để hoạt động với khung TensorFlow của Google.
Tóm lại, đối với những người tiêu dùng đang tìm kiếm một giải pháp máy học tiết kiệm hơn, dễ tiếp cận hơn, GPU có thể được ưu tiên hơn. Đối với những khách hàng yêu cầu hiệu suất chuyên biệt để xây dựng và thực hiện các mô hình máy học, TPU vẫn là lựa chọn tốt nhất.
Tương lai giữ gì?
Bộ vi xử lý sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai gần.
Chúng tôi hy vọng chúng sẽ có hiệu suất cao hơn, tiết kiệm năng lượng và tốc độ xung nhịp nhanh hơn.
Những tiến bộ về trí tuệ nhân tạo và máy học sẽ thúc đẩy việc tạo ra các bộ xử lý tùy chỉnh cho một số ứng dụng nhất định.
Người ta cũng dự đoán rằng xu hướng hướng tới CPU đa lõi và dung lượng bộ đệm lớn hơn.
Bình luận