Κατά τη σύγκριση των GPU και των TPUs για την εκπαίδευση AI, πολλοί παράγοντες τίθενται σε λειτουργία, συμπεριλαμβανομένης της απόδοσης, της ενεργειακής απόδοσης, της ευελιξίας και των ειδικών περιπτώσεων χρήσης.
Επισκόπηση των GPU και TPU
- GPU (μονάδες επεξεργασίας γραφικών): Αρχικά σχεδιασμένες για απόδοση γραφικών, οι GPU έχουν εξελιχθεί για να γίνουν ισχυροί παράλληλοι επεξεργαστές κατάλληλοι για ένα ευρύ φάσμα υπολογιστικών καθηκόντων, συμπεριλαμβανομένης της μηχανικής μάθησης και της AI. Υποστηρίζουν πολλαπλά πλαίσια όπως TensorFlow, Pytorch και Caffe, καθιστώντας τα ευέλικτα για διάφορα καθήκοντα AI [1] [2] [4].
- TPUs (μονάδες επεξεργασίας Tensor): Αναπτύχθηκαν από την Google, TPU είναι εξειδικευμένα ASICs σχεδιασμένα ειδικά για την επιτάχυνση των φορτίων εργασίας μηχανικής μάθησης, ιδιαίτερα εκείνες που αφορούν μεγάλες λειτουργίες τανυστή. Είναι βελτιστοποιημένα για Tensorflow και Jax, προσφέροντας υψηλή απόδοση και ενεργειακή απόδοση για εργασίες βαθιάς μάθησης [1] [2] [3].
βασικές διαφορές
απόδοση
- TPU: Excel σε εργασίες που περιλαμβάνουν μεγάλες λειτουργίες τανυστή, παρέχοντας ταχύτερους χρόνους εκπαίδευσης και υψηλότερη απόδοση για μοντέλα βαθιάς μάθησης. Είναι ιδιαίτερα αποτελεσματικά για την κατάρτιση και το συμπέρασμα των νευρωνικών δικτύων [1] [2] [3].- GPUs: Ενώ γενικά ταχύτερα από τις CPU για εργασίες βαθιάς μάθησης, οι GPU ενδέχεται να μην ταιριάζουν με TPU σε συγκεκριμένες εργασίες βελτιστοποιημένες για λειτουργίες tensor. Ωστόσο, οι GPU προσφέρουν ανταγωνιστικές επιδόσεις σε ένα ευρύτερο φάσμα εφαρμογών [1] [3].
ενεργειακή απόδοση
- TPU: Σχεδιασμένο να είναι πιο ενεργειακά αποδοτικό από τα GPU, οι TPU παρέχουν υψηλές επιδόσεις ανά watt, μειώνοντας το λειτουργικό κόστος και το περιβαλλοντικό αντίκτυπο [2] [3].- GPU: Ενώ οι GPU έχουν κάνει βήματα στην ενεργειακή απόδοση, καταναλώνουν συνήθως περισσότερη ισχύ από τα TPU για ισοδύναμα καθήκοντα λόγω του σχεδίου γενικής χρήσης [3].
ευελιξία και συμβατότητα
- GPU: Υποστηρίξτε ένα ευρύ φάσμα πλαισίων μηχανικής μάθησης και είναι κατάλληλα για διάφορα υπολογιστικά φόρτου εργασίας πέρα από το AI, όπως η απόδοση γραφικών και οι επιστημονικές προσομοιώσεις [1] [4].- TPU: κυρίως βελτιστοποιημένες για TensorFlow και JAX, TPU είναι λιγότερο ευέλικτες αλλά εξαιρετικά αποτελεσματικές για εργασίες που έχουν σχεδιαστεί για [1] [3].
Κόστος και διαθεσιμότητα
- GPU: Γενικά διαθέσιμα από πολλούς κατασκευαστές, προσφέροντας μια σειρά σημείων τιμών και διαμορφώσεων [3].- TPUs: ιδιόκτητο στο Google και κυρίως προσβάσιμο μέσω των υπηρεσιών Google Cloud, οι οποίες μπορούν να εισαγάγουν συγκεκριμένες εκτιμήσεις κόστους [3].
Επιλογή μεταξύ GPU και TPU για εκπαίδευση AI
Η επιλογή μεταξύ GPU και TPU εξαρτάται από τις συγκεκριμένες απαιτήσεις της εφαρμογής AI:
- Χρησιμοποιήστε TPU για εργασίες βαθιάς μάθησης μεγάλης κλίμακας που βασίζονται σε μεγάλο βαθμό σε λειτουργίες τανυστή, όπως η κατάρτιση και το συμπέρασμα των νευρωνικών δικτύων, όπου η υψηλή απόδοση και η ενεργειακή απόδοση είναι κρίσιμες [1] [2] [3].
- Χρησιμοποιήστε GPU για εφαρμογές που απαιτούν ευελιξία, υποστήριξη για πολλαπλά πλαίσια ή εργασίες πέρα από τη μηχανική μάθηση, όπως η απόδοση γραφικών ή η επιστημονική πληροφορική [1] [3] [4].
Τελικά, η απόφαση θα πρέπει να εξετάσει παράγοντες όπως ο τύπος των εμπλεκομένων υπολογισμών, η κλίμακα των εργασιών, οι ανάγκες ενεργειακής απόδοσης και οι προτιμήσεις του οικοσυστήματος ανάπτυξης [3].
Αναφορές:[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-gpu-in-ai-a-a-comphenhence-guide-to-their-and-impact-on-artficial-intelligence
[4] https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gpu-vs-tpu-vs-npu/
[5] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-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-trillium/