Aké sú hlavné výhody používania GPU oproti TPU

1. Univerzálnosť: GPU sú vysoko univerzálne a dokážu zvládnuť širokú škálu úloh mimo AI, vrátane grafického vykresľovania, vedeckých simulácií a finančného modelovania. Táto univerzálnosť ich robí vhodnými pre rôzne aplikácie, nielen pre strojové učenie [1] [3] [6].

2. Zrelý ekosystém: GPU majú vyspelejší ekosystém s rozsiahlou podporou z populárnych rámcov ako TensorFlow, Pytorch a Caffe. Toto rozšírené prijatie znamená, že pre vývojárov je k dispozícii viac nástrojov a softvéru, čo uľahčuje integráciu GPU do rôznych projektov [5] [7].

3. Presné možnosti: GPU ponúka celý rad možností presnosti, od nízko-presných FP16 po vysoko presný FP64, vďaka čomu sú vhodné pre rôzne pracovné zaťaženie s rôznymi požiadavkami na presnosť. Táto flexibilita je obzvlášť prospešná v aplikáciách, kde je presnosť kritická [5].

4. Flexibilita pri prispôsobovaní: GPU vo všeobecnosti poskytujú viac možností prispôsobenia v porovnaní s TPU, ktoré môžu byť prospešné vo výskumných prostrediach alebo pri prispôsobovaní sa novým úlohám AI. Táto flexibilita umožňuje vývojárom optimalizovať GPU pre konkrétne úlohy nad rámec ich štandardných schopností [5].

5. Kompatibilita: Zatiaľ čo TPU sú primárne optimalizované pre TensorFlow a Jax, GPU sa môžu používať so širšou škálou rámcov, čím sú kompatibilnejšie s rôznymi softvérovými prostrediami [3] [5].

Je však potrebné poznamenať, že GPU zvyčajne spotrebúvajú viac energie ako TPU a môžu byť drahšie, najmä pre vysoko výkonné modely [5] [6].