Pri primerjavi GPU -jev in TPU -jev za trening AI pride v poštev več dejavnikov, vključno z zmogljivostjo, energetsko učinkovitostjo, vsestranskostjo in posebnimi primeri uporabe.
Pregled GPU in TPU
- GPU (grafične obdelave): Prvotno zasnovan za grafično upodabljanje, GPU -ji so se razvili tako, da so postali močni vzporedni procesorji, primerni za široko paleto računskih nalog, vključno s strojnim učenjem in AI. Podpirajo več okvirov, kot so Tensorflow, Pytorch in Caffe, zaradi česar so vsestranski za različne naloge AI [1] [2] [4].
- TPUS (tenzorske obdelave): TPUS, ki ga je razvil Google, so specializirani ASIC, zasnovani posebej za pospeševanje delovnih obremenitev strojnega učenja, zlasti tistih, ki vključujejo obsežne tenzorske operacije. Optimizirani so za Tensorflow in JAX, ki ponujajo visoko zmogljivost in energetsko učinkovitost za naloge globokega učenja [1] [2] [3].
Ključne razlike
Performance
- TPUS: Excel pri nalogah, ki vključujejo obsežne tenzorske operacije, ki zagotavljajo hitrejši čas usposabljanja in večji pretok za modele globokega učenja. Posebej so učinkoviti za usposabljanje in sklepanje o nevronskih omrežjih [1] [2] [3].- GPU: Čeprav so na splošno hitrejši od CPU -jev za naloge globokega učenja, se GPU -ji morda ne bodo ujemali s TPU -ji pri specifičnih nalogah, optimiziranih za tenzorske operacije. Vendar GPU ponujajo konkurenčne zmogljivosti v širšem obsegu aplikacij [1] [3].
Energetska učinkovitost
- TPUS: Zasnovan je tako, da je energetsko učinkovit kot GPU-ji, TPU-ji zagotavljajo visoko zmogljivost na vat, zmanjšajo operativne stroške in vpliv na okolje [2] [3].- GPU: Medtem ko so GPU-ji napredovali v energetski učinkovitosti, običajno porabijo večjo moč kot TPU za enakovredne naloge zaradi svoje splošne namenske zasnove [3].
vsestranskost in združljivost
- GPU: Podprite široko paleto okvirov strojnega učenja in so primerne za različne računalniške obremenitve, ki presegajo AI, kot so grafične upodabljanje in znanstvene simulacije [1] [4].- TPUS: Optimiziran za Tensorflow in JAX, TPU -ji so manj vsestranski, vendar zelo učinkoviti za naloge, za katere so zasnovani [1] [3].
Stroški in razpoložljivost
- GPU: na splošno na voljo pri več proizvajalcih, ki ponujajo vrsto cenovnih točk in konfiguracij [3].- TPUS: lastniški Googlu in dostopno predvsem prek Google Cloud Services, ki lahko uvede posebne stroške [3].
Izbira med GPU in TPU -ji za trening AI
Izbira med GPU in TPU je odvisna od posebnih zahtev aplikacije AI:
- Uporabite TPU za obsežne naloge globokega učenja, ki se močno zanašajo na tenzorske operacije, kot sta usposabljanje in sklepanje nevronskih omrežij, kjer sta visoka zmogljivost in energetska učinkovitost ključnega pomena [1] [2] [3].
- Uporabite GPU za aplikacije, ki zahtevajo vsestranskost, podporo za več okvirov ali naloge, ki presegajo strojno učenje, kot so grafično upodabljanje ali znanstveno računanje [1] [3] [4].
Na koncu bi morala odločitev upoštevati dejavnike, kot so vrsta vpletenih izračunov, obseg operacij, potrebe po energetski učinkovitosti in nastavitve razvojnih ekosistemov [3].
Navedbe:[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-compresion-guide-to-their-roles-and-impact-on-atificial-Inteligence
[4] https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gpu-vs-tpu-vs-npu/
[5] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-coloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/
[6] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1DHY93Q/WHY_ARE_GPUS_MORE_PREFABLE_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/