GPU -de ja TPU -de võrdlemisel AI -treeningutel tulevad mängu mitmed tegurid, sealhulgas jõudlus, energiatõhusus, mitmekülgsus ja konkreetsed kasutusjuhtumid.
GPU -de ja TPU -de ülevaade
- GPU -d (graafikatöötluse ühikud): Algselt graafika renderdamiseks mõeldud GPU -d on arenenud võimsateks paralleelsete protsessoriteks, mis sobivad mitmesuguste arvutuslike ülesannete jaoks, sealhulgas masinõpe ja AI. Nad toetavad mitut raamistikku, näiteks tensorflow, pytorch ja koffe, muutes need mitmesuguste AI -ülesannete jaoks mitmekülgseks [1] [2] [4].
- TPU-d (tensoritöötluse seadmed): välja töötatud Google, TPU-d on spetsialiseerunud ASICS, mis on loodud spetsiaalselt masinõppe töökoormuse kiirendamiseks, eriti need, mis hõlmavad suuremahulisi tensoritegevust. Need on optimeeritud tensorflow ja Jaxi jaoks, pakkudes sügava õppe ülesannete jaoks suurt jõudlust ja energiatõhusust [1] [2] [3].
Peamised erinevused
jõudlus
- TPUS: Exceel ülesannetes, mis hõlmavad suuremahulisi tensoritoiminguid, pakkudes kiiremat koolitusaegu ja suuremat läbilaskevõimet sügavaõppe mudelitele. Need on eriti tõhusad närvivõrgu koolituse ja järelduste jaoks [1] [2] [3].- GPU -d: Ehkki üldiselt kiirem kui CPU -d süvaõppe ülesannete täitmiseks, ei pruugi GPU -d sobitada TPU -sid konkreetsetes ülesannetes, mis on optimeeritud tensor -toimingute jaoks. Kuid GPU -d pakuvad konkurentsivõimelisi jõudlust laiemas rakenduses [1] [3].
Energiatõhusus
- TPUS: kavandatud olema energiatõhusam kui GPU-d, TPU-d annavad suure jõudluse vatti, vähendades tegevuskulusid ja keskkonnamõju [2] [3].- GPU-d: Ehkki GPU-d on teinud energiatõhususes edusamme, tarbivad nad tavaliselt rohkem kui TPU-sid samaväärsete ülesannete jaoks nende üldotstarbelise kujunduse tõttu [3].
mitmekülgsus ja ühilduvus
- GPU -d: toetage mitmesuguseid masinõppe raamistikuid ja sobivad mitmesuguste arvutuskoormuste jaoks väljaspool AI -d, näiteks graafika renderdamine ja teaduslikud simulatsioonid [1] [4].- TPU: peamiselt optimeeritud tensorflow ja Jaxi jaoks, TPU -d on vähem mitmekülgsed, kuid väga tõhusad ülesannete jaoks, mille jaoks need on mõeldud [1] [3].
Maksumus ja saadavus
- GPU -d: üldiselt saadaval mitmelt tootjalt, pakkudes mitmesuguseid hinnapunkte ja konfiguratsioone [3].- TPUS: Google'ile varaline ja pääseb peamiselt Google Cloud Services kaudu, mis võib tutvustada konkreetsete kulude kaalutlusi [3].
GPU -de ja TPUde vahel AI koolituse vahel
Valik GPU -de ja TPUde vahel sõltub AI rakenduse konkreetsetest nõuetest:
- Kasutage TPU-sid suuremahuliste sügavate õppimisülesannete jaoks, mis tuginevad suuresti tensoritegevusele, näiteks närvivõrgu väljaõppele ja järeldustele, kus üliolulised ja energiatõhusused on üliolulised [1] [2] [3].
- Kasutage GPU -sid rakenduste jaoks, mis nõuavad mitmekülgsust, mitme raamistiku tugi või masinõppe lisaks, näiteks graafika renderdamise või teadusliku andmetöötluse [1] [3] [4].
Lõppkokkuvõttes tuleks otsuses arvestada selliste teguritega nagu kaasatud arvutuste tüüp, toimingute ulatus, energiatõhususe vajadused ja arengu ökosüsteemi eelistused [3].
Tsitaadid:[1] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
]
]
[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/
]
]
[8] https://blog.google/technology/ai/difference-cpu-gpu-tpu-trillium/