Порівнюючи графічні процесори та TPU для навчання ШІ, вступає в кілька факторів, включаючи продуктивність, енергоефективність, універсальність та конкретні випадки використання.
Огляд GPU та TPUS
- GPU (графічні одиниці обробки): Спочатку розроблені для графічного візуалізації, GPU розвинулися, щоб стати потужними паралельними процесорами, придатними для широкого спектру обчислювальних завдань, включаючи машинне навчання та ШІ. Вони підтримують декілька рамок, таких як TensorFlow, Pytorch та Caffe, що робить їх універсальними для різних завдань AI [1] [2] [4].
- TPU (одиниці обробки тензорів): Розроблені Google, TPU є спеціалізованими ASICS, розробленими спеціально для прискорення робочих навантажень машинного навчання, особливо тих, що включають масштабні операції тензора. Вони оптимізовані для TensorFlow та JAX, пропонуючи високу продуктивність та енергоефективність для глибоких навчальних завдань [1] [2] [3].
Ключові відмінності
продуктивність
- TPU: Excel у завданнях, що включають масштабні тензорні операції, забезпечуючи швидший час навчання та більшу пропускну здатність для моделей глибокого навчання. Вони особливо ефективні для навчання та висновку нейронної мережі [1] [2] [3].- GPU: Хоча, як правило, швидше, ніж процесори для глибоких навчальних завдань, GPU може не відповідати ТПУ у конкретних завданнях, оптимізованих для операцій тензорів. Однак GPU пропонують конкурентоспроможні результати в більш широкому діапазоні додатків [1] [3].
енергоефективність
- TPU: Розроблена як більш енергоефективна, ніж графічні процесори, TPU забезпечує високу продуктивність на ват, зменшуючи експлуатаційні витрати та вплив навколишнього середовища [2] [3].- GPU: Хоча GPU досягли успіху в енергоефективності, вони, як правило, споживають більше потужності, ніж ТПУ для еквівалентних завдань через їх дизайн загального призначення [3].
універсальність та сумісність
- GPU: Підтримуйте широкий спектр рамок машинного навчання і підходить для різних обчислювальних навантажень за межами ШІ, таких як графічне відображення та наукові моделювання [1] [4].- TPU: насамперед оптимізований для TensorFlow та JAX, TPU є менш універсальними, але високоефективними для завдань, які вони розроблені для [1] [3].
Вартість та доступність
- GPU: Загалом доступний у декількох виробників, пропонуючи цілий ряд цінових точок та конфігурацій [3].- TPU: Власник Google і в основному доступний через Google Cloud Services, що може ввести конкретні міркування щодо витрат [3].
Вибір між графічними процесорами та TPU для навчання AI
Вибір між GPU та TPU залежить від конкретних вимог програми AI:
- Використовуйте TPU для масштабних завдань глибокого навчання, які сильно покладаються на тензорні операції, такі як навчання нейронної мережі та висновки, де висока продуктивність та енергоефективність мають вирішальне значення [1] [2] [3].
- Використовуйте GPU для додатків, що потребують універсальності, підтримки декількох рамок або завдань, що перевищують машинне навчання, наприклад, графічне відображення або наукові обчислення [1] [3] [4].
Зрештою, рішення повинно враховувати такі фактори, як тип обчислень, масштаб операцій, потреби в енергоефективності та переваги екосистеми розвитку [3].
Цитати:[1] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[2] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-gpus-whats-the-difference/
.
[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/differce-cpu-gpu-tpu-trillium/