Pri porovnaní GPU a TPU pre školenie AI prichádza do úvahy niekoľko faktorov vrátane výkonnosti, energetickej účinnosti, univerzálnosti a konkrétnych prípadov použitia.
Prehľad GPU a TPU
- GPU (grafické spracovateľské jednotky): Pôvodne navrhnuté pre grafické vykreslenie sa GPU vyvinula tak, aby sa stala výkonnými paralelnými procesormi vhodnými pre širokú škálu výpočtových úloh vrátane strojového učenia a AI. Podporujú viac rámcov ako TensorFlow, Pytorch a Caffe, vďaka čomu sú všestranné pre rôzne úlohy AI [1] [2] [4].
- TPU (jednotky na spracovanie tenzoru): TPU, ktoré vyvinuli spoločnosť Google, sú špecializované ASICS navrhnuté špeciálne na urýchlenie pracovných záťaží strojového učenia, najmä tých, ktoré zahŕňajú veľké tenzorové operácie. Sú optimalizované pre TensorFlow a Jax, ktoré ponúkajú vysokú výkonnosť a energetickú účinnosť pre úlohy hlbokého učenia [1] [2] [3].
Kľúčové rozdiely
Výkon
- TPU: Excel v úlohách zahŕňajúcich rozsiahle tenzorové operácie, poskytujúce rýchlejšie časy tréningu a vyššiu priepustnosť pre hlboké vzdelávacie modely. Obzvlášť účinné pre školenie a inferenciu neurónových sietí [1] [2] [3].- GPU: Aj keď je všeobecne rýchlejšie ako CPU pre úlohy hlbokého učenia, GPU sa nemusia zhodovať s TPU v konkrétnych úlohách optimalizovaných pre tenzorové operácie. GPU však ponúkajú konkurencieschopný výkon v širšej škále aplikácií [1] [3].
energetická účinnosť
- TPU: Navrhnuté tak, aby boli energeticky efektívnejšie ako GPU, TPUS dodáva vysoký výkon na watt, čím sa znižujú prevádzkové náklady a vplyv na životné prostredie [2] [3].- GPU: Zatiaľ čo GPU urobili pokroky v energetickej účinnosti, zvyčajne spotrebujú viac energie ako TPU pre ekvivalentné úlohy v dôsledku ich všeobecného konštrukcie [3].
všestrannosť a kompatibilita
- GPU: Podporte širokú škálu rámcov strojového učenia a sú vhodné pre rôzne výpočtové pracovné zaťaženie nad rámec AI, ako sú grafické vykreslenie a vedecké simulácie [1] [4].- TPU: Primárne optimalizované pre TensorFlow a Jax, TPU sú menej univerzálne, ale vysoko účinné pre úlohy, ktoré sú určené pre [1] [3].
Náklady a dostupnosť
- GPU: Všeobecne dostupné od viacerých výrobcov, ktorý ponúka celý rad cenových bodov a konfigurácií [3].- TPU: Vlastníctvo pre spoločnosť Google a primárne prístupné prostredníctvom služieb Google Cloud Services, ktoré môžu zaviesť konkrétne úvahy o nákladoch [3].
Výber medzi GPU a TPU pre výcvik AI
Výber medzi GPU a TPU závisí od konkrétnych požiadaviek aplikácie AI:
- Používajte TPU na rozsiahle úlohy hlbokého učenia, ktoré sa veľmi spoliehajú na tenzorové operácie, ako je školenie neurónových sietí a inferencia, kde sú rozhodujúce vysoká výkonnosť a energetická účinnosť [1] [2] [3].
- Použite GPU na aplikácie vyžadujúce univerzálnosť, podporu viacerých rámcov alebo úloh nad rámec strojového učenia, ako je grafické vykreslenie alebo vedecké výpočty [1] [3] [4].
V konečnom dôsledku by sa rozhodnutie malo zohľadniť faktory, ako je typ zapojených výpočtov, rozsah operácií, potreby energetickej účinnosti a preferencie ekosystému rozvoja [3].
Citácie:[1] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[2] https://blog.purestorage.com/puly-educational/tpus-vs-gpus-whats-the-difference/
[3] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehension-guide-t-their-olles-and-imact-on-on-artificial-intelligencia
[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-trrillium/