При сравнении графических процессоров и TPU появляются несколько преимуществ использования графических процессоров по сравнению с TPU:
1. Универсальность: графические процессоры очень универсальны и могут выполнять широкий спектр задач за пределами ИИ, включая графический рендеринг, научное моделирование и финансовое моделирование. Эта универсальность делает их подходящими для различных приложений, а не только для машинного обучения [1] [3] [6].
2. Зрелая экосистема: графические процессоры имеют более зрелую экосистему с обширной поддержкой популярных рамок, таких как Tensorflow, Pytorch и Caffe. Это широко распространенное принятие означает, что для разработчиков доступно больше инструментов и программного обеспечения, что облегчает интеграцию графических процессоров в различные проекты [5] [7].
3. Параметры точности: графические процессоры предлагают ряд вариантов точности, от низкого уровня FP16 до высокопроизводищей FP64, что делает их подходящими для различных рабочих нагрузок с различными требованиями точности. Эта гибкость особенно полезна в приложениях, где точность имеет решающее значение [5].
4. Гибкость в настройке: графические процессоры обычно предоставляют больше вариантов настройки по сравнению с TPU, которые могут быть полезны в исследовательских средах или при адаптации к новым задачам ИИ. Эта гибкость позволяет разработчикам оптимизировать графические процессоры для конкретных задач, помимо их стандартных возможностей [5].
5. Совместимость: в то время как TPU в основном оптимизированы для TensorFlow и JAX, GPU могут использоваться с более широким диапазоном рамок, что делает их более совместимыми с разнообразными средами программного обеспечения [3] [5].
Тем не менее, стоит отметить, что графические процессоры обычно потребляют больше мощности, чем TPU, и могут быть более дорогими, особенно для моделей высокой производительности [5] [6].
Цитаты:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://eng.snap.com/training-dels-with-tpus
[3] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[4] http://eitc.org/research-opportunity/new-media-and-new-idigital-economy/future-compute-and-microelectronics/cpu-vs-gpu-tpu-vs-npu/
[5] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-comprehensy-comparison-neural-network-workloads-joel
[6] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-gpus-whats-the-difference/
[7] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehany-guide-tho-their-roles-and-in-in-artificial-intelligence
[8] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/