Při porovnání GPU a TPU pro trénink AI se do hry vstoupí několik faktorů, včetně výkonu, energetické účinnosti, všestrannosti a konkrétních případů použití.
Přehled GPU a TPUS
- GPUS (jednotky pro zpracování grafiky): Původně navržené pro grafické vykreslování se GPU vyvinuly tak, aby se staly výkonnými paralelními procesory vhodnými pro širokou škálu výpočetních úkolů, včetně strojového učení a AI. Podporují více rámců, jako je tensorflow, pytorch a Caffe, díky čemuž jsou všestranné pro různé úkoly AI [1] [2] [4].
- TPUS (jednotky zpracování Tensoru): TPU vyvinuté společností Google jsou specializované ASICS navržené speciálně pro zrychlení pracovního vytížení strojového učení, zejména těch, které zahrnují rozsáhlé tenzorové operace. Jsou optimalizovány pro Tensorflow a JAX a nabízejí vysokou výkonnost a energetickou účinnost pro úkoly s hlubokým učením [1] [2] [3].
Klíčové rozdíly
Výkon
- TPUS: Excel v úkolech zahrnujících rozsáhlé tenzorové operace, poskytování rychlejších časů tréninku a vyšší propustnost pro modely hlubokého učení. Jsou zvláště účinné pro trénink a inference neuronových sítí [1] [2] [3].- GPU: I když obecně rychlejší než CPU pro úkoly s hlubokým učením, GPU nemusí odpovídat TPU v konkrétních úkolech optimalizovaných pro operace tenzoru. GPU však nabízejí konkurenční výkon v širším rozsahu aplikací [1] [3].
Energetická účinnost
- TPUS: Navrženo tak, aby byl energeticky účinnější než GPU, TPU poskytuje vysoký výkon na Watt, což snižuje provozní náklady a dopad na životní prostředí [2] [3].- GPU: Zatímco GPU učinily pokroky v oblasti energetické účinnosti, obvykle spotřebovávají více energie než TPU pro ekvivalentní úkoly kvůli jejich obecnému designu [3].
všestrannost a kompatibilita
- GPU: Podpořte širokou škálu rámců strojového učení a jsou vhodné pro různá výpočetní pracovní zatížení nad AI, jako je grafické vykreslování a vědecké simulace [1] [4].- TPUS: TPU jsou primárně optimalizované pro tensorflow a JAX méně univerzální, ale vysoce efektivní pro úkoly, které jsou navrženy pro [1] [3].
Náklady a dostupnost
- GPU: Obecně k dispozici od více výrobců nabízí řadu cenových bodů a konfigurací [3].- TPUS: Proprietární pro Google a především přístupné prostřednictvím Google Cloud Services, které mohou zavést konkrétní úvahy o nákladech [3].
Výběr mezi GPU a TPU pro trénink AI
Volba mezi GPU a TPU závisí na specifických požadavcích aplikace AI:
- Používejte TPU pro rozsáhlé hluboké učení, které se silně spoléhají na tenzorové operace, jako je školení neuronové sítě a závěr, kde je zásadní vysoká výkonnost a energetická účinnost [1] [2] [3].
- Používejte GPU pro aplikace vyžadující všestrannost, podporu pro více rámců nebo úkoly nad rámec strojového učení, jako je grafické vykreslování nebo vědecké výpočetní techniky [1] [3] [4].
Nakonec by rozhodnutí mělo zvážit faktory, jako je typ výpočtů, rozsah operací, potřeby energetické účinnosti a preference vývoje ekosystémů [3].
Citace:[1] https://tellnyx.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-g-in-ai-a-comprehyensive-guide-to-their-roles-and-impact-on-artficial-intelligence
[4] https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gs-vs-tpu-vs-npu/
[5] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-dos-and-cons/
[6] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1dhy93q/why_are_gpus_more_preferable_than_tpus_for_dl/
[7] https://www.techtarget.com/Whatis/feature/gpus-vs-tpus-vs-npus-comparing-ai-hardware-options
[8] https://blog.google/technology/ai/difference-cpu-gpu-tpu-tpu--tpu--tpu--tpu-tpurium/