GPU -de ja TPU -de võrdlemisel ilmnevad GPU -de kasutamise mitmed eelised:
1. mitmekülgsus: GPU -d on väga mitmekülgsed ja saavad hakkama mitmesuguste ülesannete täitmisega väljaspool AI -d, sealhulgas graafika renderdamine, teaduslikud simulatsioonid ja rahaline modelleerimine. See mitmekülgsus muudab need sobivaks erinevateks rakendusteks, mitte ainult masinõppeks [1] [3] [6].
2. Küps ökosüsteem: GPU -del on küpsem ökosüsteem, millel on ulatusliku toega populaarsed raamistikud nagu Tensorflow, Pytorch ja Caffe. See laialt levinud kasutuselevõtt tähendab, et arendajatele on saadaval rohkem tööriistu ja tarkvara, mis hõlbustab GPU -de integreerimist erinevatesse projektidesse [5] [7].
3. Täpsusvalikud: GPU-d pakuvad mitmesuguseid täpsusvõimalusi, alates madala hinnaga FP16 kuni ülitäpse FP64-ni, mis muudab need sobivaks erinevatele töökoormustele, millel on erinevad täpsusnõuded. See paindlikkus on eriti kasulik rakendustes, kus täpsus on kriitiline [5].
4. Paindlikkus kohandamisel: GPU -d pakuvad üldiselt rohkem kohandamisvõimalusi võrreldes TPU -dega, mis võib olla kasulik uurimiskeskkonnas või uute AI -ülesannetega kohanemisel. See paindlikkus võimaldab arendajatel optimeerida GPU -sid konkreetsete ülesannete jaoks, mis ületavad nende standardseid võimalusi [5].
5. Ühilduvus: kuigi TPU -sid optimeeritakse peamiselt tensorflow ja Jaxi jaoks, saab GPU -sid kasutada laiema raamistiku valikuga, muutes need mitmekesiste tarkvarakeskkondadega ühilduvamaks [3] [5].
Siiski väärib märkimist, et GPU-d tarbivad tavaliselt rohkem jõudu kui TPU-sid ja võivad olla kallimad, eriti suure jõudlusega mudelite puhul [5] [6].
Tsitaadid:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://eng.snap.com/training-models-with-tpus
[3] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
]
]
]
]
[8] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/