TPU vs. GPU: Leistungs- und Geschwindigkeitsunterschiede in der realen Welt

In diesem Artikel werden wir ein TPU vs. GPU-Vergleich. Aber bevor wir uns damit befassen, müssen Sie Folgendes wissen.

Maschinelles Lernen und KI-Technologie haben das Wachstum intelligenter Apps beschleunigt. Zu diesem Zweck entwickeln Halbleiterfirmen kontinuierlich Beschleuniger und Prozessoren, einschließlich TPU und CPU, um mit komplexeren Anwendungen fertig zu werden.

Einige Benutzer hatten Probleme zu verstehen, wann die Verwendung einer TPU und wann eine GPU für ihre Computeraufgaben empfohlen wird.

Eine GPU, auch bekannt als Graphical Processing Unit, ist die Grafikkarte Ihres PCs, um Ihnen ein visuelles und immersives PC-Erlebnis zu bieten. Zum Beispiel könnten Sie einfache Schritte befolgen, wenn Sie Der PC erkennt die GPU nicht.

Um diese Umstände besser zu verstehen, müssen wir auch klären, was eine TPU ist und wie sie sich von einer GPU unterscheidet.

Was ist eine TPU?

TPUs oder Tensor Processing Units sind spezialisierte integrierte Schaltkreise (ICs) für bestimmte Anwendungen, auch bekannt als ASICs (anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise). Google hat TPUs von Grund auf neu entwickelt, begann sie 2015 zu verwenden und öffnete sie 2018 für die Öffentlichkeit.

TPUs werden als kleinere Chip- oder Cloud-Versionen angeboten. Um das maschinelle Lernen für ein neuronales Netzwerk mit der TensorFlow-Software zu beschleunigen, lösen Cloud-TPUs komplizierte Matrix- und Vektoroperationen mit unglaublicher Geschwindigkeit.

Mit TensorFlow, einer vom Google Brain Team entwickelten Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen, können Forscher, Entwickler und Unternehmen KI-Modelle mit Cloud TPU-Hardware erstellen und betreiben.

Beim Trainieren komplexer und robuster neuronaler Netzwerkmodelle reduzieren TPUs die Zeit bis zum Genauigkeitswert. Das bedeutet, dass Deep-Learning-Modelle, deren Training mit GPUs Wochen gedauert hat, weniger als einen Bruchteil dieser Zeit benötigen.

Ist TPU das gleiche wie GPU?

Sie sind architektonisch sehr unterschiedlich. Eine Graphical Processing Unit ist ein Prozessor an und für sich, wenn auch einer, der auf vektorisierte numerische Programmierung ausgerichtet ist. GPUs sind praktisch die nächste Generation der Cray-Supercomputer.

TPUs sind Coprozessoren, die keine Anweisungen selbst ausführen; Der Code wird auf CPUs ausgeführt, wodurch die TPU mit einem Fluss kleiner Operationen versorgt wird.

Wann sollte ich TPU verwenden?

TPUs in der Cloud sind auf bestimmte Anwendungen zugeschnitten. Möglicherweise ziehen Sie es vor, Ihre maschinellen Lernaufgaben in einigen Fällen mithilfe von GPUs oder CPUs auszuführen. Im Allgemeinen können Ihnen die folgenden Prinzipien dabei helfen, zu beurteilen, ob TPU die beste Option für Ihre Workload ist:

• Matrixrechnungen dominieren in den Modellen
• Innerhalb der Haupttrainingsschleife des Modells gibt es keine benutzerdefinierten TensorFlow-Operationen
• Es sind Modelle, die wochen- oder monatelanges Training durchlaufen
• Es handelt sich um massive Modelle mit umfangreichen, effektiven Losgrößen.

Lassen Sie uns nun in einige direkte TPU vs. GPU-Vergleich.

Was sind die Unterschiede zwischen GPU und TPU?

TPU vs. GPU-Architektur

Die TPU ist keine hochkomplexe Hardware und fühlt sich an wie eine Signalverarbeitungs-Engine für Radaranwendungen und nicht wie die traditionelle, von X86 abgeleitete Architektur.

Trotz vieler Matrixmultiplikationsdivisionen ist es weniger eine GPU als vielmehr ein Coprozessor; es führt lediglich die empfangenen Befehle aus, die von einem Host gegeben wurden.

Da so viele Gewichtungen in die Matrixmultiplikationskomponente eingegeben werden müssen, wird der DRAM der TPU als eine einzelne Einheit parallel betrieben.

Da TPUs nur Matrixoperationen ausführen können, sind TPU-Boards außerdem mit CPU-basierten Hostsystemen verbunden, um Aufgaben zu erledigen, die die TPUs nicht bewältigen können.

Die Hostcomputer sind dafür verantwortlich, Daten an die TPU zu liefern, vorzuverarbeiten und Details aus Cloud Storage abzurufen.

GPUs kümmern sich mehr darum, verfügbare Kerne zum Arbeiten einzusetzen, als auf den Cache mit niedriger Latenz zuzugreifen.

Viele PCs (Prozessor-Cluster) mit mehreren SMs (Streaming Multiprocessors) werden zu einem einzigen GPU-Gadget, mit Layer-1-Instruktions-Cache-Layern und begleitenden Kernen, die in jedem SM untergebracht sind.

Vor der Datenextraktion aus dem globalen GDDR-5-Speicher verwendet ein SM typischerweise eine gemeinsam genutzte Schicht aus zwei Caches und eine dedizierte Schicht aus einem Cache. Die GPU-Architektur ist speicherlatenztolerant.

Eine GPU arbeitet mit einer minimalen Anzahl von Speicher-Cache-Ebenen. Da eine GPU jedoch über mehr Transistoren für die Verarbeitung verfügt, ist sie weniger besorgt über die Zeit, um auf Daten im Speicher zuzugreifen.

Die mögliche Speicherzugriffsverzögerung wird ausgeblendet, da die GPU mit angemessenen Berechnungen beschäftigt ist.

TPU vs. GPU-Geschwindigkeit

Diese ursprüngliche TPU-Generation zielte auf Inferenz ab, die ein erlerntes Modell anstelle eines trainierten verwendet.

Die TPU ist 15- bis 30-mal schneller als aktuelle GPUs und CPUs bei kommerziellen KI-Anwendungen, die neuronale Netzwerkinferenz verwenden.

Darüber hinaus ist das TPU mit einer 30- bis 80-fachen Steigerung des TOPS/Watt-Werts deutlich energieeffizienter.

Daher bei der Herstellung einer TPU vs. GPU-Geschwindigkeitsvergleich, die Chancen stehen in Richtung der Tensor Processing Unit.

TPU vs. GPU-Leistung

Eine TPU ist eine Tensor-Verarbeitungsmaschine, die entwickelt wurde, um die Berechnung von Tensorflow-Graphen zu beschleunigen.

Auf einer einzelnen Platine kann jede TPU bis zu 64 GB Speicher mit hoher Bandbreite und 180 Teraflops Gleitkommaleistung bereitstellen.

Ein Vergleich zwischen Nvidia-GPUs und TPUs ist unten dargestellt. Die Y-Achse stellt die Anzahl der Fotos pro Sekunde dar, während die X-Achse die verschiedenen Modelle darstellt.

TPU vs. GPU-Maschinenlernen

Nachfolgend sind die Trainingszeiten für CPUs und GPUs mit unterschiedlichen Stapelgrößen und Iterationen pro Epoche aufgeführt:

• Iterationen/Epoche: 100, Stapelgröße: 1000, Epochen insgesamt: 25, Parameter: 1,84 M und Modelltyp: Keras Mobilenet V1 (Alpha 0,75).

BESCHLEUNIGER	Grafikkarte (NVIDIA K80)	TPU
Trainingsgenauigkeit (%)	96.5	94.1
Validierungsgenauigkeit (%)	65.1	68.6
Zeit pro Iteration (ms)	69	173
Zeit pro Epoche (s)	69	173
Gesamtzeit (Minuten)	30	72

• Iterationen/Epoche: 1000, Stapelgröße: 100, Epochen insgesamt: 25, Parameter: 1,84 M und Modelltyp: Keras Mobilenet V1 (Alpha 0,75)

BESCHLEUNIGER	Grafikkarte (NVIDIA K80)	TPU
Trainingsgenauigkeit (%)	97.4	96.9
Validierungsgenauigkeit (%)	45.2	45.3
Zeit pro Iteration (ms)	185	252
Zeit pro Epoche (s)	18	25
Gesamtzeit (Minuten)	16	21

Bei einer kleineren Chargengröße dauert das Trainieren der TPU viel länger, wie aus der Trainingszeit ersichtlich ist. Die TPU-Leistung liegt jedoch mit erhöhter Stapelgröße näher an der GPU.

Daher bei der Herstellung einer TPU vs. GPU-Trainingsvergleich, viel hat mit Epochen und Batchgröße zu tun.

TPU vs. GPU-Benchmark

Mit 0,5 Watt/TOPS kann eine einzelne Edge-TPU vier Billionen Operationen/pro Sekunde ausführen. Mehrere Variablen beeinflussen, wie gut sich dies auf die App-Leistung auswirkt.

Neuronale Netzwerkmodelle haben unterschiedliche Anforderungen, und die Gesamtausgabe variiert je nach Host-USB-Geschwindigkeit, CPU und anderen Systemressourcen des USB-Beschleunigergeräts.

In Anbetracht dessen stellt die folgende Grafik die Zeit gegenüber, die für einzelne Schlussfolgerungen auf einer Edge-TPU mit verschiedenen Standardmodellen aufgewendet wurde. Zu Vergleichszwecken sind natürlich alle laufenden Modelle die TensorFlow Lite-Versionen.

Bitte beachten Sie, dass die oben angegebenen Daten die Zeit zeigen, die zum Ausführen des Modells benötigt wird. Allerdings ist die Verarbeitungszeit der Eingabedaten, die je nach Anwendung und System variiert, nicht berücksichtigt.

Die Ergebnisse von GPU-Benchmarks werden mit den vom Benutzer gewünschten Gameplay-Qualitätseinstellungen und -Auflösungen verglichen.

Basierend auf der Auswertung von über 70.000 Benchmark-Tests wurden ausgeklügelte Algorithmen akribisch konstruiert, um zu 90 Prozent zuverlässige Schätzungen der Spieleleistung zu generieren.

Obwohl die Leistung von Grafikkarten je nach Spiel sehr unterschiedlich ist, gibt dieses Vergleichsbild unten einen breiten Bewertungsindex für einige Grafikkarten.

TPU vs. GPU-Preis

Sie haben einen erheblichen Preisunterschied. TPUs sind fünfmal teurer als GPUs. Hier sind einige Beispiele:

• Eine Nvidia Tesla P100 GPU kostet 1,46 $ pro Stunde
• Google TPU v3 kostet 8,00 $ pro Stunde
• TPUv2 mit GCP-On-Demand-Zugriff 4,50 $ pro Stunde

Wenn die Kostenoptimierung das Ziel ist, sollten Sie sich nur dann für eine TPU entscheiden, wenn sie ein Modell mit der 5-fachen Geschwindigkeit einer GPU trainiert.

Was ist der Unterschied zwischen CPU vs. GPU vs. TPU?

Der Unterschied zwischen TPU, GPU und CPU besteht darin, dass die CPU ein unspezifischer Prozessor ist, der alle Berechnungen, Logik, Eingabe und Ausgabe des Computers verarbeitet.

Auf der anderen Seite ist GPU ein zusätzlicher Prozessor, der zur Verbesserung der grafischen Benutzeroberfläche (GI) und für High-End-Aktivitäten verwendet wird. TPUs sind starke, speziell hergestellte Prozessoren, die zur Ausführung von Projekten verwendet werden, die mit einem bestimmten Framework wie TensorFlow entwickelt wurden.

Wir kategorisieren sie wie folgt:

• Central Processing Unit (CPU) – Steuert alle Aspekte eines Computers
• Graphics Processing Unit (GPU) – Verbessern Sie die Grafikleistung des Computers
• Tensor Processing Unit (TPU) – ASIC, das explizit für TensorFlow-Projekte entwickelt wurde

Stellt Nvidia TPU her?

Viele Leute haben sich gefragt, wie NVIDIA auf Googles TPU reagieren würde, aber wir haben jetzt Antworten.

Anstatt sich Sorgen zu machen, hat NVIDIA TPU erfolgreich als Werkzeug depositioniert, das es verwenden kann, wenn es sinnvoll ist, aber dennoch seine CUDA-Software und GPUs an der Spitze hält.

Es hält einen Kontrollpunkt für die Einführung des maschinellen Lernens im IoT, indem es die Technologie Open Source macht. Die Gefahr bei dieser Methode besteht jedoch darin, dass sie einem Konzept Glaubwürdigkeit verleihen könnte, das zu einer Herausforderung für die langfristigen Bestrebungen von Rechenzentrums-Inferenz-Engines für NVIDIA werden könnte.

Ist GPU oder TPU besser?

Abschließend müssen wir sagen, dass wir zwar die Algorithmen entwickeln, um die effektive Nutzung von a TPU kostet etwas mehr, die reduzierten Schulungskosten überwiegen in der Regel die zusätzliche Programmierung Kosten.

Weitere Gründe, sich für eine TPU zu entscheiden, sind die Tatsache, dass das VRAM des v3-128 8 G das von v3-128 übertrifft Nvidia-GPUs, die den v3-8 zu einer besseren Alternative für die Verarbeitung großer Datensätze im Zusammenhang mit NLU machen und NLP.

Höhere Geschwindigkeiten können auch zu einer schnelleren Iteration während der Entwicklungszyklen führen, was zu schnelleren und häufigeren Innovationen führt und die Erfolgswahrscheinlichkeit auf dem Markt erhöht.

Die TPU übertrifft die GPU in Bezug auf Innovationsgeschwindigkeit, Benutzerfreundlichkeit und Erschwinglichkeit; Verbraucher und Cloud-Architekten sollten die TPU in ihren ML- und KI-Initiativen berücksichtigen.

Die TPU von Google hat viel Rechenleistung, und der Nutzer muss die Dateneingabe koordinieren, damit es nicht zu einer Überlastung kommt.

Da haben Sie es, ein Gesamt-TPU vs. GPU-Vergleich. Wir würden gerne Ihre Meinung erfahren und sehen, ob Sie Tests durchgeführt haben und welche Ergebnisse Sie auf TPU und GPU erhalten haben.

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