AI eğitimi için GPU ve TPU'lar karşılaştırılırken, performans, enerji verimliliği, çok yönlülük ve spesifik kullanım durumları dahil olmak üzere çeşitli faktörler devreye girer.
GPU'lara ve TPUS'a genel bakış
- GPU'lar (grafik işleme birimleri): Başlangıçta grafik oluşturma için tasarlanan GPU'lar, makine öğrenimi ve AI dahil olmak üzere çok çeşitli hesaplama görevleri için uygun güçlü paralel işlemciler haline gelmiştir. Tensorflow, Pytorch ve Caffe gibi birçok çerçeveyi destekleyerek onları çeşitli AI görevleri için çok yönlü hale getirir [1] [2] [4].
- TPUS (Tensör İşleme Birimleri): Google tarafından geliştirilen TPUS, özellikle büyük ölçekli tensör işlemlerini içeren iş yüklerini hızlandırmak için özel olarak tasarlanmış ASIC'lerdir. Derin öğrenme görevleri için yüksek performans ve enerji verimliliği sunan Tensorflow ve Jax için optimize edilmiştir [1] [2] [3].
Anahtar Farklılıklar
Performans
- TPU'lar: Derin öğrenme modelleri için daha hızlı eğitim süreleri ve daha yüksek verim sağlayan büyük ölçekli tensör işlemlerini içeren görevlerde mükemmeldir. Özellikle sinir ağı eğitimi ve çıkarımları için etkilidirler [1] [2] [3].- GPU'lar: Derin öğrenme görevleri için genellikle CPU'lardan daha hızlı olsa da, GPU'lar tensör işlemleri için optimize edilmiş belirli görevlerde TPU'larla eşleşmeyebilir. Bununla birlikte, GPU'lar daha geniş bir uygulama yelpazesinde rekabetçi performans sunmaktadır [1] [3].
Enerji Verimliliği
- TPU'lar: GPU'lardan daha fazla enerji tasarruflu olacak şekilde tasarlanan TPU'lar, watt başına yüksek performans sağlar, operasyonel maliyetleri ve çevresel etkiyi azaltır [2] [3].- GPU'lar: GPU'lar enerji verimliliğinde adımlar atmış olsa da, genel amaçlı tasarımları nedeniyle genellikle eşdeğer görevler için TPU'lardan daha fazla güç tüketirler [3].
Çok yönlülük ve uyumluluk
- GPU'lar: Çok çeşitli makine öğrenimi çerçevelerini destekleyin ve grafik oluşturma ve bilimsel simülasyonlar gibi AI'nın ötesinde çeşitli hesaplama iş yükleri için uygundur [1] [4].- TPUS: Öncelikle Tensorflow ve Jax için optimize edilmiş TPU'lar daha az çok yönlüdür, ancak [1] [3] için tasarlandıkları görevler için oldukça etkilidir.
Maliyet ve Kullanılabilirlik
- GPU'lar: Genellikle bir dizi fiyat noktası ve konfigürasyon sunan birden fazla üreticiden temin edilebilir [3].- TPUS: Google'a özel ve öncelikle belirli maliyet hususlarını sunabilen Google Cloud Hizmetleri aracılığıyla erişilebilir [3].
AI eğitimi için GPU ve TPU'lar arasında seçim
GPU'lar ve TPU'lar arasındaki seçim, AI uygulamasının özel gereksinimlerine bağlıdır:
- Yüksek performans ve enerji verimliliğinin önemli olduğu sinir ağı eğitimi ve çıkarım gibi tensör işlemlerine büyük ölçüde dayanan büyük ölçekli derin öğrenme görevleri için TPU'ları kullanın [1] [2] [3].
- Çok yönlülük, birden çok çerçeve için destek gerektiren uygulamalar veya grafik oluşturma veya bilimsel bilgi işlem gibi makine öğreniminin ötesinde görevler için GPU kullanın [1] [3] [4].
Nihayetinde karar, ilgili hesaplamaların türü, operasyon ölçeği, enerji verimliliği ihtiyaçları ve kalkınma ekosistem tercihleri gibi faktörleri dikkate almalıdır [3].
Alıntılar:[1] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[2] https://blog.purestorage.com/purely-ucational/tpus-vs-gpus-whats-the-fference/
[3] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-a-a-a-confremplience-guide-to-their- ve-pact-tom-telifical-telligence
[4] https://www.backblaze.com/blog/ai-11-gpu-vs-tpu-vs-npu/
[5] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-dons//-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-ptions
[8] https://blog.google/technology/ai/Difference-cpu-gpu-tpu-trillium/