عند مقارنة وحدات معالجة الرسومات وحدات معالجة الرسومات و TPUs لتدريب الذكاء الاصطناعي ، يتم تشغيل العديد من العوامل ، بما في ذلك الأداء ، وكفاءة الطاقة ، والتنوع ، وحالات الاستخدام المحددة.
نظرة عامة على وحدات معالجة الرسومات و tpus
- وحدات معالجة الرسومات (وحدات معالجة الرسومات): تم تصميمها في الأصل لتقديم الرسومات ، وتطورت وحدات معالجة الرسومات لتصبح معالجات متوازية قوية مناسبة لمجموعة واسعة من المهام الحسابية ، بما في ذلك التعلم الآلي و AI. إنهم يدعمون أطر عمل متعددة مثل TensorFlow و Pytorch و Caffe ، مما يجعلها متعددة الاستخدامات لمختلف مهام الذكاء الاصطناعي [1] [2] [4].
- TPUS (وحدات معالجة الموتر): تم تطويره بواسطة Google ، TPUs هي ASICs متخصصة مصممة خصيصًا لتسريع أعباء عمل التعلم الآلي ، وخاصة تلك التي تتضمن عمليات الموتر الواسعة النطاق. يتم تحسينها لترنسورفورت وجاكس ، مما يوفر أداءً عالياً وكفاءة الطاقة لمهام التعلم العميقة [1] [2] [3].
الاختلافات الرئيسية
أداء
- TPUS: Excel في المهام التي تنطوي على عمليات الموتر على نطاق واسع ، وتوفير أوقات تدريب أسرع وإنتاجية أعلى لنماذج التعلم العميق. فهي فعالة بشكل خاص لتدريب الشبكة العصبية واستدلالها [1] [2] [3].- وحدات معالجة الرسومات: على الرغم من أسرع عمومًا من وحدات المعالجة المركزية لمهام التعلم العميق ، إلا أن وحدات معالجة الرسومات قد لا تتطابق مع TPUs في مهام محددة محسّنة لعمليات الموتر. ومع ذلك ، تقدم وحدات معالجة الرسومات أداءً تنافسيًا عبر مجموعة أوسع من التطبيقات [1] [3].
كفاءة الطاقة
- TPUS: مصممة لتكون أكثر كفاءة في الطاقة من وحدات معالجة الرسومات ، تقدم TPUs أداءً عالياً لكل واط ، مما يقلل من التكاليف التشغيلية والتأثير البيئي [2] [3].- وحدات معالجة الرسومات: على الرغم من أن وحدات معالجة الرسومات قد اخدرت خطوات في كفاءة الطاقة ، فإنها تستهلك عادة قوة أكثر من TPUs للمهام المكافئة بسبب تصميمها للأغراض العامة [3].
براعة وتوافق
- وحدات معالجة الرسومات: دعم مجموعة واسعة من أطر التعلم الآلي وهي مناسبة لمختلف أعباء العمل الحسابية التي تتجاوز الذكاء الاصطناعي ، مثل تقديم الرسومات والمحاكاة العلمية [1] [4].- tpus: تم تحسينه بشكل أساسي لـ Tensorflow و Jax ، TPUs أقل تنوعًا ولكنها فعالة للغاية للمهام التي تم تصميمها لـ [1] [3].
التكلفة والتوافر
- وحدات معالجة الرسومات: متوفرة بشكل عام من العديد من الشركات المصنعة ، مما يوفر مجموعة من نقاط الأسعار والتكوينات [3].- TPUS: ملكية إلى Google ويمكن الوصول إليها بشكل أساسي من خلال Google Cloud Services ، والتي يمكن أن تقدم اعتبارات تكلفة محددة [3].
الاختيار بين وحدات معالجة الرسومات و TPUs لتدريب الذكاء الاصطناعي
يعتمد الاختيار بين GPU و TPUS على المتطلبات المحددة لتطبيق الذكاء الاصطناعي:
- استخدم TPUs لمهام التعلم العميق على نطاق واسع تعتمد بشكل كبير على عمليات الموتر ، مثل التدريب على الشبكة العصبية واستدلالها ، حيث يكون الأداء العالي وكفاءة الطاقة أمرًا بالغ الأهمية [1] [2] [3].
- استخدم وحدات معالجة الرسومات في وحدات معالجة الرسومات للتطبيقات التي تتطلب التنوع ، أو دعم الأطر المتعددة ، أو المهام التي تتجاوز التعلم الآلي ، مثل تقديم الرسومات أو الحوسبة العلمية [1] [3] [4].
في نهاية المطاف ، يجب أن ينظر القرار في عوامل مثل نوع الحسابات المعنية ، وحجم العمليات ، واحتياجات كفاءة الطاقة ، وتفضيلات النظام الإيكولوجي للتطوير [3].
الاستشهادات:[1] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[2] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-gpus-whats-the-difference/
[3] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-mpu-in-ai-a-a-a-commrenment-to-their-droles-and-ipact-on-itificial-intelligence
[4]
[5]
[6]
[7] https://www.techtarget.com/whatis/feature/gpus-vs-tpus-vs-npus-comparing-ai-hardware-options
[8]