ใช่ GPU และ TPU สามารถใช้ร่วมกันในสถาปัตยกรรมไฮบริดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในปริมาณงานเรียนรู้ลึก วิธีการนี้ใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของเทคโนโลยีทั้งสองเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพและประสิทธิภาพที่สูงขึ้น GPU มีชื่อเสียงในด้านความสามารถรอบด้านและความสามารถในการประมวลผลแบบขนานทำให้เหมาะสำหรับงาน AI ที่หลากหลายรวมถึงการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทที่ซับซ้อนและการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ [1] [2] ในทางกลับกัน TPUs มีความเชี่ยวชาญสำหรับการดำเนินงานของเทนเซอร์ซึ่งมีความสำคัญในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งนำเสนอประสิทธิภาพที่เร็วขึ้นและประสิทธิภาพการใช้พลังงานในแอพพลิเคชั่น AI ที่เฉพาะเจาะจง [1] [3]
ในการตั้งค่าไฮบริด GPU สามารถจัดการงานที่ต้องการความยืดหยุ่นและการปรับตัวในขณะที่ TPU สามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่ได้รับการปรับปรุงให้ดีที่สุดสำหรับสถาปัตยกรรมของพวกเขาเช่นการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทขนาดใหญ่และการอนุมาน [4] [6] ชุดค่าผสมนี้ช่วยให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นโดยใช้จุดแข็งของแต่ละเทคโนโลยี ตัวอย่างเช่นการใช้ TPUs สำหรับงานเช่นการคูณเมทริกซ์และ GPU สำหรับงานที่ได้รับประโยชน์จากการประมวลผลแบบขนานสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของระบบโดยรวม [4] [6]
อย่างไรก็ตามการใช้สถาปัตยกรรมไฮบริดดังกล่าวอาจต้องใช้การออกแบบและการรวมอย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าการสื่อสารที่ราบรื่นและการกระจายเวิร์กโหลดระหว่าง GPU และ TPUs [4] [6] นอกจากนี้ความเข้ากันได้กับเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์เช่น TensorFlow อาจเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญเนื่องจาก TPUs ได้รับการปรับให้เหมาะสมที่สุดสำหรับ tensorflow ของ Google [2] [6]
การอ้างอิง:[1] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-a-comprehensi
[2] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[3] https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu
[4] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=can+nvidia+gpus+and+tpus+be+s+Together+in+a+hybrid+architecture 3f
[5] https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gpu-vs-tpu-vs-npu/
[6] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=can+i+s+tpus+and+nvidia+gpus+together+in+a+hybrid+architecture
[7] https://blog.purestorage.com/priay-educational/tpus-vs-gpus-whats-the-difference/
[8] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/