เมื่อเปรียบเทียบ GPU และ TPU สำหรับการฝึกอบรม AI มีหลายปัจจัยที่เข้ามาเล่นรวมถึงประสิทธิภาพประสิทธิภาพการใช้พลังงานความสามารถรอบตัวและกรณีการใช้งานที่เฉพาะเจาะจง
ภาพรวมของ GPU และ TPUS
- GPUs (หน่วยประมวลผลกราฟิก): เดิมทีออกแบบมาสำหรับการแสดงผลกราฟิก GPU ได้พัฒนาไปสู่โปรเซสเซอร์คู่ขนานที่มีประสิทธิภาพซึ่งเหมาะสำหรับงานการคำนวณที่หลากหลายรวมถึงการเรียนรู้ของเครื่องและ AI พวกเขารองรับเฟรมเวิร์กหลายเฟรมเช่น Tensorflow, Pytorch และ Caffe ทำให้พวกเขามีความหลากหลายสำหรับงาน AI ต่างๆ [1] [2] [4]
- TPUS (หน่วยประมวลผลเทนเซอร์): พัฒนาโดย Google, TPUs เป็น ASICS ที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการเร่งความเร็วการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินงานเทนเซอร์ขนาดใหญ่ พวกเขาได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ TensorFlow และ JAX ซึ่งให้ประสิทธิภาพสูงและประสิทธิภาพการใช้พลังงานสำหรับงานการเรียนรู้ลึก [1] [2] [3]
ความแตกต่างที่สำคัญ
ผลงาน
- TPUs: Excel ในงานที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติการเทนเซอร์ขนาดใหญ่ให้เวลาการฝึกอบรมที่เร็วขึ้นและปริมาณงานที่สูงขึ้นสำหรับแบบจำลองการเรียนรู้ลึก พวกเขามีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทและการอนุมาน [1] [2] [3]- GPU: ในขณะที่โดยทั่วไปเร็วกว่า CPU สำหรับงานการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง GPUs อาจไม่ตรงกับ TPU ในงานเฉพาะที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการทำงานของเทนเซอร์ อย่างไรก็ตาม GPU นำเสนอประสิทธิภาพการแข่งขันในช่วงที่กว้างขึ้นของแอปพลิเคชัน [1] [3]
ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน
- TPUs: ออกแบบให้ประหยัดพลังงานมากกว่า GPU, TPUs ให้ประสิทธิภาพสูงต่อวัตต์ลดต้นทุนการดำเนินงานและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม [2] [3]- GPU: ในขณะที่ GPU ได้ก้าวไปอย่างมีประสิทธิภาพในการใช้พลังงานพวกเขามักจะใช้พลังงานมากกว่า TPU สำหรับงานที่เทียบเท่าเนื่องจากการออกแบบวัตถุประสงค์ทั่วไป [3]
ความเก่งกาจและความเข้ากันได้
- GPU: สนับสนุนกรอบการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลายและเหมาะสำหรับปริมาณงานคำนวณที่หลากหลายนอกเหนือจาก AI เช่นการแสดงผลกราฟิกและการจำลองทางวิทยาศาสตร์ [1] [4]- TPUs: ปรับให้เหมาะสมที่สุดสำหรับ tensorflow และ Jax, TPUs มีความหลากหลายน้อยกว่า แต่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับงานที่ได้รับการออกแบบมาสำหรับ [1] [3]
ค่าใช้จ่ายและความพร้อมใช้งาน
- GPU: โดยทั่วไปมีให้บริการจากผู้ผลิตหลายรายเสนอช่วงราคาและการกำหนดค่าที่หลากหลาย [3]- TPUs: กรรมสิทธิ์ใน Google และเข้าถึงได้เป็นหลักผ่าน Google Cloud Services ซึ่งสามารถแนะนำการพิจารณาค่าใช้จ่ายเฉพาะ [3]
การเลือกระหว่าง GPU และ TPUs สำหรับการฝึกอบรม AI
ตัวเลือกระหว่าง GPU และ TPUs ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของแอปพลิเคชัน AI:
- ใช้ TPUs สำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึกขนาดใหญ่ที่พึ่งพาการทำงานของเทนเซอร์เช่นการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทและการอนุมานที่ประสิทธิภาพและประสิทธิภาพการใช้พลังงานสูงมีความสำคัญ [1] [2] [3]
- ใช้ GPU สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความสามารถรอบตัวสนับสนุนสำหรับหลายเฟรมหรืองานที่นอกเหนือจากการเรียนรู้ของเครื่องเช่นการแสดงผลกราฟิกหรือการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ [1] [3] [4]
ในที่สุดการตัดสินใจควรพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ เช่นประเภทของการคำนวณที่เกี่ยวข้องขนาดของการดำเนินงานความต้องการพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพและการตั้งค่าระบบนิเวศการพัฒนา [3]
การอ้างอิง:[1] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[2] https://blog.purestorage.com/priay-educational/tpus-vs-gpus-whats-the-difference/
[3] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-a-comprehensi
[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-trillium/