Porównując GPU i TPU do szkolenia AI, wchodzi kilka czynników, w tym wydajność, efektywność energetyczna, wszechstronność i określone przypadki użycia.
Przegląd GPU i TPU
- GPU (jednostki przetwarzania grafiki): pierwotnie zaprojektowane do renderowania grafiki, GPU ewoluowały, aby stać się potężnymi równoległymi procesorami odpowiednimi do szerokiej gamy zadań obliczeniowych, w tym uczenia maszynowego i AI. Obsługują wiele frameworków, takich jak TensorFlow, Pytorch i Caffe, co czyni je wszechstronnymi dla różnych zadań AI [1] [2] [4].
- TPU (jednostki przetwarzania tensorów): opracowane przez Google, TPUS są wyspecjalizowanymi ASICS zaprojektowanymi specjalnie do przyspieszania obciążeń uczenia maszynowego, szczególnie tych obejmujących duże operacje tensorowe. Są one zoptymalizowane pod kątem TensorFlow i Jax, oferując wysoką wydajność i wydajność energetyczną do zadań głębokiego uczenia się [1] [2] [3].
Kluczowe różnice
Wydajność
- TPU: Excel w zadaniach obejmujących duże operacje tensora na dużą skalę, zapewniając szybszy czas treningu i wyższą przepustowość dla modeli głębokiego uczenia się. Są one szczególnie skuteczne w zakresie szkolenia i wnioskowania sieci neuronowej [1] [2] [3].- GPU: Choć ogólnie szybciej niż PROPUS dla zadań głębokiego uczenia się, GPU mogą nie pasować do TPU w określonych zadaniach zoptymalizowanych do operacji tensorowych. Jednak GPU oferują konkurencyjne wyniki w szerszym zakresie aplikacji [1] [3].
Efektywność energetyczna
- TPUS: Zaprojektowany tak, aby był bardziej energooszczędny niż GPU, TPU zapewnia wysoką wydajność na wat, zmniejszając koszty operacyjne i wpływ na środowisko [2] [3].- GPU: Podczas gdy GPU poczyniły postępy w zakresie wydajności energetycznej, zazwyczaj zużywają więcej mocy niż TPU dla równoważnych zadań ze względu na ich ogólny projekt [3].
Wszechstronność i kompatybilność
- GPU: Obsługuj szeroką gamę ram uczenia maszynowego i są odpowiednie do różnych obciążeń obliczeniowych poza AI, takie jak renderowanie grafiki i symulacje naukowe [1] [4].- TPUS: Zoptymalizowane przede wszystkim pod kątem TensorFlow i Jax, TPU są mniej wszechstronne, ale wysoce skuteczne w przypadku zadań, które są zaprojektowane dla [1] [3].
koszt i dostępność
- GPU: ogólnie dostępne od wielu producentów, oferując zakres punktów cenowych i konfiguracji [3].- TPUS: Zastrzeżone w Google i przede wszystkim dostępne za pośrednictwem Google Cloud Services, które mogą wprowadzić konkretne rozważania dotyczące kosztów [3].
Wybór między GPU i TPU na szkolenie AI
Wybór między GPU i TPU zależy od konkretnych wymagań aplikacji AI:
- Użyj TPU do zadań głębokiego uczenia się na dużą skalę, które w dużej mierze opierają się na operacjach tensorowych, takich jak szkolenie i wnioskowanie sieci neuronowej, gdzie wysoka wydajność i efektywność energetyczna są kluczowe [1] [2] [3].
- Użyj GPU do aplikacji wymagających wszechstronności, obsługi wielu ram lub zadań poza uczeniem maszynowym, takich jak renderowanie grafiki lub obliczenia naukowe [1] [3] [4].
Ostatecznie decyzja powinna uwzględniać czynniki takie jak rodzaj zaangażowanych obliczeń, skala operacji, potrzeby w zakresie efektywności energetycznej i preferencje ekosystemu rozwoju [3].
Cytaty:[1] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[2] https://blog.purestorage.com/pureely-educactation/tpus-vs-gpus-whats-the-difference/
[3] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehens-guide-to-thetholes-and-impact-on-artificial-intelligence
[4] https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gpu-vs-tpu-vs-npu/
[5] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-floud/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/