GPU 和 TPU 是计算行业的两个重要参与者。 它们彻底改变了我们处理和分析数据的方式。
生成图形和图片的复杂工作由 GPU 或图形处理单元处理。
另一方面,TPU 或张量处理单元是专门为加速机器学习工作负载而创建的定制处理器。
在计算机世界中,拥有完成任务的正确工具是必不可少的。 通过选择合适的处理单元类型,可以显着影响特定操作的性能、速度和效率。
因此,比较 GPU 和 TPU 对于任何试图最大化其计算能力的人来说都是至关重要的。
但是,让我们从基础开始。
什么是处理器?
处理器是计算机的重要组成部分。 它执行计算机工作所需的计算。
它根据操作系统的命令执行基本的数学、逻辑和输入/输出过程。
“处理器”、“中央处理器 (CPU)”和“微处理器”这三个词经常可以互换使用。 然而,CPU 只是另一种类型的处理器。 它不是计算机中唯一的处理器。 不过这很重要。
CPU 执行大部分计算和处理操作。 它充当计算机的“大脑”。
在本文中,我们将讨论两种不同的处理器; TPU 和 GPU。
GPU 与 TPU 有什么区别,您为什么要了解它们? /p>
图形处理器
GPU 或图形处理单元是复杂的电路。 它们专为处理图片和图形而构建。 GPU 是由许多微型内核组成的。 这些核心协作以同时处理大量数据。
它们在制作图片、视频和 3D 图形方面效率极高。
这就像艺术家在幕后工作以创建您在屏幕上看到的图像。 GPU 将原始数据转换为您所看到的有吸引力的图像和电影。
热塑性聚氨酯
张量处理单元或 TPU 是专用电路。 它们专为 机器学习. TPU 非常适合大规模机器学习应用程序的需求。 因此,我们可以将它们用于深度学习和神经网络训练。
在这种情况下,它们不同于 GPU,后者是为更通用的计算而构建的。
这就像解决复杂问题并让 AI 发挥作用的数学天才。 考虑一下:当你使用像 Siri 或 Alexa 这样的虚拟助手时,TPU 在幕后不知疲倦地工作。 它会解释您的语音指令并做出相应的响应。
它负责完成解释语音输入所需的复杂计算。 而且,它理解您的要求并准确响应。
GPU 与 TPU
了解基本原理
GPU(图形处理单元)和 TPU(张量处理单元)是计算机系统中的两个关键硬件组件。
性能指标比较
我们应该比较什么?
处理能力、内存带宽和能效是关键的性能标准。 它们会影响 GPU 和 TPU 的功能。 我们可以在比较 GPU 和 TPU 时使用这些标准。
TPU 专为机器学习活动而设计。 与 GPU 相比,它们具有多种优势,包括更快的处理速度、更好的内存带宽和更低的功耗。 虽然 GPU 以提供高性能而闻名。
节能
在计算领域,能源效率是一个至关重要的问题。 将 GPU 与 TPU 进行比较时应考虑到这一点。 硬件组件的能耗会显着影响系统的价格和性能。
在能源效率方面,TPU 比 GPU 具有显着优势。 从长远来看,它们更经济、更环保,因为它们使用更少的电力。
软件支持
您的选择还应取决于软件支持和编程模型。 选择与您的组件兼容的硬件至关重要。 而且,它应该提供您需要的软件支持。
GPU 是更好的选择。 它们提供多种编程模型和软件支持。 另一方面,TPU 是专门为机器学习工作负载创建的。 因此,它们不提供与 GPU 相同程度的互操作性和支持。
成本和可用性
在成本方面,GPU 比 TPU 更容易获得且更便宜。 GPU 由许多公司生产,包括 Nvidia、AMD 和 Intel。 我们在从游戏到科学计算的各种应用中使用 GPU。
因此,他们拥有一个巨大且竞争激烈的市场。 这当然有助于价格便宜。
另一方面,TPU 仅由谷歌制造,并且只能通过谷歌云获得。 由于供应有限,TPU 比 GPU 更昂贵。 此外,它还受到机器学习学者和从业者的强烈需求。
但是,您可能需要 TPU 为训练 ML 模型提供的特定性能。 那么,高成本和有限的可用性可能是值得的。
哪种硬件组件最适合您的需求?
这个问题的答案取决于许多变量。 你应该检查你的预算、你的表现需求,以及你想要进行的活动种类。
如果价格是您的关键因素,GPU 是更经济的选择。 TPU'至少贵5倍。
您的特定需求和要求将最终决定哪种硬件组件最适合您。 在做出选择之前评估所有可访问选项的优缺点至关重要。
我们也可以使用 GPU 进行机器学习吗?
机器学习可以在 GPU 上执行。 由于他们有能力进行复杂的数学计算 训练机器学习模型, GPU 实际上是很多机器学习从业者的首选。
流行的深度学习框架,如 TensorFlow 和 PyTorch 与 GPU 上的各种软件工具兼容。 TPU 可能无法与其他软件程序和库一起运行。 它们专为与 Google 的 TensorFlow 框架配合使用而创建。
总之,对于寻求更易于访问、更经济的机器学习解决方案的消费者而言,GPU 可能更可取。 对于需要专门性能来构建和执行机器学习模型的客户,TPU 仍然是最佳选择。
未来将会什么?
处理器将在不久的将来继续发展。
我们期望它们具有更高的性能、能源经济性和更快的时钟速率。
人工智能和机器学习的进步将推动为某些应用程序创建定制处理器。
还预计会出现多核 CPU 和更大缓存容量的趋势。
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