Salīdzinot GPU un TPU AI apmācībā, tiek izmantoti vairāki faktori, ieskaitot veiktspēju, energoefektivitāti, daudzpusību un īpašus lietošanas gadījumus.
pārskats par GPU un TPUS
- GPU (grafikas apstrādes vienības): Sākotnēji paredzēts grafikas atveidošanai, GPU ir attīstījušies, lai kļūtu par jaudīgiem paralēliem procesoriem, kas piemēroti plašam skaitļošanas uzdevumu klāstam, ieskaitot mašīnu apguvi un AI. Viņi atbalsta vairākus ietvarus, piemēram, TensorFlow, Pytorch un Caffe, padarot tos daudzpusīgus dažādiem AI uzdevumiem [1] [2] [4].
- TPU (Tensora apstrādes vienības): Izstrādāts Google, TPU ir specializēti ASIC, kas īpaši izstrādāti, lai paātrinātu mašīnu apguves darba slodzi, jo īpaši tie, kas saistīti ar liela mēroga tensora operācijām. Tie ir optimizēti Tensorflow un JAX, piedāvājot augstas veiktspējas un energoefektivitāti dziļo mācību uzdevumiem [1] [2] [3].
Galvenās atšķirības
Veiktspēja
- TPUS: Excel uzdevumos, kas saistīti ar liela mēroga tensora operācijām, nodrošinot ātrāku apmācības laiku un augstāku caurlaidspēju dziļas mācīšanās modeļiem. Tie ir īpaši efektīvi neironu tīkla apmācībai un secinājumiem [1] [2] [3].- GPU: kaut arī parasti ātrāk nekā CPU dziļo mācību uzdevumu veikšanai, GPU, iespējams, neatbilst TPU īpašos uzdevumos, kas optimizēti tensora operācijām. Tomēr GPU piedāvā konkurences sniegumu plašākā lietojumprogrammu diapazonā [1] [3].
energoefektivitāte
- TPU: paredzēts, lai būtu energoefektīvāks nekā GPU, TPU nodrošina augstu veiktspēju uz vienu vatu, samazinot darbības izmaksas un ietekmi uz vidi [2] [3].- GPU: Lai gan GPU ir veikuši soļus energoefektivitātē, tie parasti patērē lielāku jaudu nekā TPU līdzvērtīgiem uzdevumiem to vispārējās nozīmes dizaina dēļ [3].
daudzpusība un saderība
- GPU: atbalstiet plašu mašīnmācīšanās ietvaru klāstu un ir piemēroti dažādām aprēķinu darba slodzēm, kas pārsniedz AI, piemēram, grafikas atveidošana un zinātniskās simulācijas [1] [4].- TPUS: galvenokārt optimizēts TensorFlow un JAX, TPU ir mazāk daudzpusīgi, bet ļoti efektīvi uzdevumiem, kurus tie ir paredzēti [1] [3].
Izmaksas un pieejamība
- GPU: parasti pieejams no vairākiem ražotājiem, piedāvājot cenu punktu un konfigurāciju diapazonu [3].- TPUS: Google patentēts un galvenokārt pieejams, izmantojot Google Cloud Services, kas var ieviest īpašus izmaksu apsvērumus [3].
Izvēle starp GPU un TPU AI apmācībai
Izvēle starp GPU un TPU ir atkarīga no AI lietojumprogrammas īpašajām prasībām:
- Izmantojiet TPU liela mēroga dziļas mācīšanās uzdevumos, kas ļoti paļaujas uz tensora operācijām, piemēram, neironu tīkla apmācību un secinājumiem, kur ir izšķiroša nozīme augsta veiktspēja un energoefektivitāte [1] [2] [3].
- Lietojumprogrammās, kurai nepieciešama daudzpusība, izmantojiet GPU, kas prasa daudzpusību, vairākiem ietvariem vai uzdevumiem ārpus mašīnas apguves, piemēram, grafikas renderēšana vai zinātniska skaitļošana [1] [3] [4].
Galu galā lēmumam jāņem vērā tādi faktori kā iesaistīto aprēķinu veids, operāciju mērogs, energoefektivitātes vajadzības un attīstības ekosistēmas preferences [3].
Atsauces:[1] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[2] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-gpus-whats-the-difference/
[3.]
[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-bardware-options
[8] https://blog.google/technology/ai/diference-cpu-gpu-tpu-trillium/