Kokie yra pagrindiniai GPU naudojimo pranašumai, palyginti su TPU

1. Universalumas: GPU yra labai universalūs ir gali atlikti daugybę užduočių, esančių ne tik už AI, įskaitant grafikos pateikimą, mokslinius modeliavimus ir finansinį modeliavimą. Dėl šio universalumo jie tinka įvairioms programoms, o ne tik mašininis mokymasis [1] [3] [6].

2. Subrendusi ekosistema: GPU turi labiau subrendusią ekosistemą su dideliu palaikymu iš populiarių rėmų, tokių kaip „Tensorflow“, „Pytorch“ ir „Caffe“. Šis plačiai pritaikymas reiškia, kad kūrėjams yra daugiau įrankių ir programinės įrangos, todėl GPU yra lengviau integruoti į skirtingus projektus [5] [7].

3. Tikslios parinktys: GPU siūlo daugybę tikslių variantų, pradedant nuo mažo tikslumo FP16 iki didelio tikslumo FP64, todėl jie yra tinkami įvairiems darbo krūviams, turinčioms skirtingus tikslumo reikalavimus. Šis lankstumas yra ypač naudingas tais atvejais, kai tikslumas yra kritinis [5].

4. Tinkinimo lankstumas: GPU paprastai pateikia daugiau pritaikymo parinkčių, palyginti su TPU, kurie gali būti naudingi tyrimų aplinkoje arba pritaikant naujas AI užduotis. Šis lankstumas leidžia kūrėjams optimizuoti GPU konkrečioms užduotims, viršijančioms jų standartines galimybes [5].

5. Suderinamumas: Nors TPU pirmiausia yra optimizuoti „Tensorflow“ ir „Jax“, GPU gali būti naudojamas su platesniu rėmų asortimentu, todėl jie tampa suderinami su įvairiomis programinės įrangos aplinkomis [3] [5].

Tačiau verta paminėti, kad GPU paprastai sunaudoja daugiau galios nei TPU ir gali būti brangesnis, ypač aukšto našumo modeliams [5] [6].