Palyginus GPU ir TPU mokant AI, atsiranda keli veiksniai, įskaitant našumą, energijos vartojimo efektyvumą, universalumą ir specifinius naudojimo atvejus.
GPU ir TPUS apžvalga
- GPU (grafikos apdorojimo įrenginiai): Iš pradžių skirta grafikos pateikimui, GPU tapo galingais lygiagrečiais procesoriais, tinkančiais įvairioms skaičiavimo užduotims, įskaitant mašinų mokymąsi ir AI. Jie palaiko kelis rėmus, tokius kaip „Tensorflow“, „Pytorch“ ir „Caffe“, todėl jie yra universalūs įvairioms AI užduotims [1] [2] [4].
- TPU (tensoro apdorojimo įrenginiai): „Google“ sukūrė „Google“, TPU yra specializuoti ASICS, sukurtos specialiai greitesnio kompiuterio mokymosi darbo krūviams, ypač tiems, kurie apima didelio masto tensorių operacijas. Jie yra optimizuoti „Tensorflow“ ir „Jax“, siūlantys aukštą efektyvumo ir energijos vartojimo efektyvumą atliekant giluminio mokymosi užduotis [1] [2] [3].
Pagrindiniai skirtumai
Performansas
- TPU: „Excel“ užduotyse, susijusiose su didelio masto tenzorių operacijomis, užtikrinant greitesnį mokymo laiką ir didesnį pralaidumą giluminio mokymosi modeliams. Jie yra ypač veiksmingi neuroninio tinklo mokymui ir išvadoms [1] [2] [3].- GPU: Nors GPU dažniausiai greičiau nei CPU, atliekant giluminio mokymosi užduotis, GPU gali nesutapti su TPU atliekant konkrečias užduotis, optimizuotas tensorių operacijoms. Tačiau GPU siūlo konkurencinius rezultatus įvairiose programose [1] [3].
Energijos efektyvumas
- TPU: Sukurtas kaip efektyvesnis energijai nei GPU, TPUS suteikia aukštą našumą vienam vatui, sumažina veiklos sąnaudas ir poveikį aplinkai [2] [3].- GPU: Nors GPU padarė žingsnį energijos vartojimo efektyvumu, jie paprastai sunaudoja daugiau galios nei TPU dėl lygiaverčių užduočių dėl jų bendrosios paskirties dizaino [3].
universalumas ir suderinamumas
- GPU: Palaikykite įvairias mašinų mokymosi sistemas ir yra tinkami įvairiems skaičiavimo darbo krūviams už AI, pavyzdžiui, grafikos pateikimo ir mokslinių modeliavimų [1] [4].- TPU: Pirmiausia optimizuotas „Tensorflow“ ir „Jax“, TPU yra mažiau universalūs, tačiau labai efektyvūs atliekant užduotis, skirtas [1] [3].
išlaidos ir prieinamumas
- GPU: Paprastai galima įsigyti iš kelių gamintojų, siūlančių daugybę kainų taškų ir konfigūracijų [3].- TPU: patentuotas „Google“ ir pirmiausia prieinamas per „Google Cloud Services“, kuri gali pateikti konkrečius išlaidų aspektus [3].
Pasirinkimas tarp GPU ir TPUS AI mokymui
Pasirinkimas tarp GPU ir TPU priklauso nuo konkrečių AI programos reikalavimų:
- Naudokite TPU didelio masto giluminio mokymosi užduotims, kurios labai priklauso nuo tenzorių operacijų, tokių kaip neuroninio tinklo mokymas ir išvados, kai didelis našumas ir energijos vartojimo efektyvumas yra labai svarbūs [1] [2] [3].
- Naudokite GPU programoms, kurioms reikalingas universalumas, kelių rėmų palaikymas, arba užduotis, kurių mokymasis nėra už mašinas, pavyzdžiui, grafikos pateikimas ar mokslinis skaičiavimas [1] [3] [4].
Galiausiai sprendime turėtų būti atsižvelgiama į tokius veiksnius kaip skaičiavimų tipas, operacijų mastas, energijos vartojimo efektyvumo poreikiai ir plėtros ekosistemos nuostatos [3].
Citatos:[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-comprhensive-guide-to-their-cold-and-impact-on-darficial-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/
]
[7] https://www.techtarget.com/whattis/feature/gpus-vs-tpus-vs-s--comparting-ai-hardware-options
[8] https://blog.google/technology/ai/difference-cpu-gpu-tpu-Trilum/