Kun verrataan GPU: ta ja TPU: ta AI -koulutukseen, esiintyy useita tekijöitä, mukaan lukien suorituskyky, energiatehokkuus, monipuolisuus ja erityiset käyttötapaukset.
Yleiskatsaus GPU: sta ja TPU: sta
- GPU: t (grafiikan käsittelyyksiköt): Alun perin suunniteltu grafiikan renderointiin, GPU: t ovat kehittyneet voimakkaiksi rinnakkaisprosessoreiksi, jotka sopivat monenlaisiin laskennallisiin tehtäviin, mukaan lukien koneoppiminen ja AI. Ne tukevat useita kehyksiä, kuten Tensorflow, Pytorch ja Caffe, mikä tekee niistä monipuolisia erilaisille AI -tehtäville [1] [2] [4].
- TPU: t (tensoriprosessointiyksiköt): Googlen kehittämä TPU: t ovat erikoistuneita ASIC-arvoja, jotka on suunniteltu erityisesti koneoppimistyökuormien nopeuttamiseen, etenkin sellaisiin, jotka liittyvät laajamittaisten tensorin toimintoihin. Ne on optimoitu TensorFlowille ja Jaxille, tarjoamalla korkean suorituskyvyn ja energiatehokkuuden syvän oppimisen tehtäviin [1] [2] [3].
Tärkeimmät erot
Suorituskyky
- TPU: Excel tehtävissä, jotka sisältävät laajamittaisia tensoritoimintoja, tarjoamalla nopeammat koulutusajat ja suuremman läpimenon syvän oppimisen malleille. Ne ovat erityisen tehokkaita hermoverkkokoulutukseen ja päätelmiin [1] [2] [3].- GPUS: Vaikka GPU: t ovat yleensä nopeampia kuin syvän oppimisen tehtävien prosessorit, se ei välttämättä vastaa TPU: ta tietyissä tehtävissä, jotka on optimoitu tensorin toimintaan. GPU: t tarjoavat kuitenkin kilpailukykyisen suorituskyvyn laajemmassa sovellusvalikoimassa [1] [3].
energiatehokkuus
- TPU: Suunniteltu energiatehokkaammaksi kuin GPU: lla, TPU: t toimittavat korkean suorituskyvyn wattia kohti, mikä vähentää toimintakustannuksia ja ympäristövaikutuksia [2] [3].- GPUS: Vaikka GPU: t ovat edistyneet energiatehokkuudessa, ne kuluttavat tyypillisesti enemmän virtaa kuin TPU: t vastaaville tehtäville yleisen käytöksen suunnittelusta johtuen [3].
monipuolisuus ja yhteensopivuus
- GPU: Tukea laaja valikoima koneoppimiskehyksiä ja sopivat erilaisiin laskennallisiin työmääriin AI: n ulkopuolella, kuten grafiikan renderointi ja tieteelliset simulaatiot [1] [4].- TPUS: Ensisijaisesti optimoitu tensorflowille ja Jaxille, TPU: t ovat vähemmän monipuolisia, mutta erittäin tehokkaita tehtäviin, jotka ne on suunniteltu [1] [3].
kustannukset ja saatavuus
- GPU: Yleensä saatavana useilta valmistajilta, jotka tarjoavat valikoiman hintapisteitä ja kokoonpanoja [3].- TPU: Googlelle ja ensisijaisesti Google Cloud Services -palvelun avulla omistukseen, mikä voi tuoda esiin erityiset kustannusnäkökohdat [3].
GPU: n ja TPU: n välillä AI -koulutukseen
Valinta GPU: n ja TPU: n välillä riippuu AI -sovelluksen erityisvaatimuksista:
- Käytä TPU: ta laajamittaisiin syvän oppimisen tehtäviin, jotka luottavat voimakkaasti tensorin toimintaan, kuten hermoverkon koulutukseen ja päätelmiin, joissa korkea suorituskyky ja energiatehokkuus ovat ratkaisevia [1] [2] [3].
- Käytä GPU: ta sovelluksiin, jotka vaativat monipuolisuutta, tukea useille kehyksille tai koneoppimisen ulkopuolella, kuten grafiikan renderointi tai tieteellinen laskenta [1] [3] [4].
Viime kädessä päätöksessä tulisi harkita tekijöitä, kuten kyseessä olevien laskelmien tyyppiä, operaatioiden laajuutta, energiatehokkuuden tarpeita ja kehitysekosysteemien mieltymyksiä [3].
Viittaukset:[1] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[2] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-gpus-whats-the-defference/
.
[4] https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gpu-vs-tpu-vs-npu/
.
[6] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1dhy93q/why_are_gpus_more_preferable_than_tpus_for_dl/
.
[8] https://blog.google/technology/ai/difference-cpu-gpu-tpu--trillium/