AI 훈련을위한 GPU vs. TPU

GPU 및 TPU의 개요

-GPU (그래픽 처리 장치) : 원래 그래픽 렌더링을 위해 설계된 GPU는 기계 학습 및 AI를 포함한 광범위한 계산 작업에 적합한 강력한 병렬 프로세서가되도록 진화했습니다. 그것들은 Tensorflow, Pytorch 및 Caffe와 같은 여러 프레임 워크를 지원하여 다양한 AI 작업에 대한 다재다능합니다 [1] [2] [4].

-TPU (Tensor Processing Units) : Google에서 개발 한 TPU는 기계 학습 워크로드, 특히 대규모 텐서 작업과 관련된 기계 학습 워크로드를위한 특수 ASIC입니다. 그것들은 텐서 플로 및 JAX에 최적화되어 딥 러닝 작업에 고성능과 에너지 효율을 제공합니다 [1] [2] [3].

주요 차이점

성능

에너지 효율

다양성 및 호환성

비용 및 가용성

AI 교육을 위해 GPU와 TPU 중에서 선택합니다

GPU와 TPU 사이의 선택은 AI 응용 프로그램의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다.

- 고성능 및 에너지 효율이 중요한 신경망 훈련 및 추론과 같은 텐서 운영에 크게 의존하는 대규모 딥 러닝 작업에 TPU를 사용하십시오 [1] [2] [3].
- 다양한 프레임 워크에 대한 지원이 필요한 응용 프로그램에는 GPU를 사용하거나 그래픽 렌더링 또는 과학 컴퓨팅과 같은 기계 학습 이외의 작업 [1] [3] [4]와 같은 기계 학습 이외의 작업에 GPU를 사용하십시오.

궁극적으로, 결정은 관련 계산 유형, 운영 규모, 에너지 효율 요구 및 개발 생태계 선호도와 같은 요소를 고려해야합니다 [3].