TPU vs. GPU: Todelliset suoritus- ja nopeuserot

Tässä artikkelissa teemme TPU vs. GPU vertailu. Mutta ennen kuin syvennymme siihen, tässä on mitä sinun on tiedettävä.

Koneoppiminen ja tekoälytekniikka ovat nopeuttaneet älykkäiden sovellusten kasvua. Tätä varten puolijohdeyritykset luovat jatkuvasti kiihdyttimiä ja prosessoreita, mukaan lukien TPU ja CPU, käsitelläkseen monimutkaisempia sovelluksia.

Joillakin käyttäjillä on ollut vaikeuksia ymmärtää, milloin on suositeltavaa käyttää TPU: ta ja milloin GPU: ta tietokonetehtäviinsä.

GPU, joka tunnetaan myös nimellä Graphical Processing Unit, on tietokoneesi näytönohjain, joka tarjoaa visuaalisen ja mukaansatempaavan PC-kokemuksen. Voit esimerkiksi seurata helppoja ohjeita, jos PC ei tunnista GPU: ta.

Ymmärtääksemme paremmin näitä olosuhteita meidän on myös selvennettävä, mikä TPU on ja miten sitä verrataan GPU: han.

Mikä on TPU?

TPU: t tai Tensor Processing Unit -yksiköt ovat erityisiä integroituja piirejä (IC) tiettyihin sovelluksiin, jotka tunnetaan myös nimellä ASIC (sovelluskohtaiset integroidut piirit). Google loi TPU: t tyhjästä, alkoi käyttää niitä vuonna 2015 ja avasi ne yleisölle vuonna 2018.

TPU: ita tarjotaan pieninä siru- tai pilviversioina. TensorFlow-ohjelmistoa käyttävän neuroverkon koneoppimisen nopeuttamiseksi pilvi-TPU: t ratkaisevat monimutkaisia ​​matriisi- ja vektoritoimintoja uskomattomilla nopeuksilla.

TensorFlown avulla Google Brain Team kehitti avoimen lähdekoodin koneoppimisalustan, jonka avulla tutkijat, kehittäjät ja yritykset voivat rakentaa ja käyttää tekoälymalleja Cloud TPU -laitteiston avulla.

Harjoitettaessa monimutkaisia ​​ja kestäviä hermoverkkomalleja, TPU: t vähentävät aikaa tarkkuusarvoon. Tämä tarkoittaa, että syväoppimismallit, joiden harjoittelu GPU: illa on saattanut kestää viikkoja, vie vähemmän kuin murto-osan ajasta.

Onko TPU sama kuin GPU?

Ne ovat arkkitehtonisesti hyvin erilaisia. Graafinen prosessoriyksikkö on prosessori itsessään, vaikkakin sellainen, joka ohjataan kohti vektorisoitua numeerista ohjelmointia. GPU: t ovat itse asiassa Cray-supertietokoneiden seuraavan sukupolven.

TPU: t ovat apuprosessoreja, jotka eivät suorita ohjeita itse; koodi suoritetaan prosessoreilla, mikä syöttää TPU: lle pieniä operaatioita.

Milloin minun pitäisi käyttää TPU: ta?

Pilven TPU: t on räätälöity tiettyihin sovelluksiin. Saatat joissakin tapauksissa mieluummin suorittaa koneoppimistehtävät GPU: illa tai CPU: illa. Yleisesti ottaen seuraavat periaatteet voivat auttaa sinua arvioimaan, onko TPU paras vaihtoehto työmäärällesi:

• Matriisilaskelmat ovat hallitsevia malleissa
• Mallin pääharjoittelusilmukassa ei ole mukautettuja TensorFlow-toimintoja
• Ne ovat malleja, jotka käyvät läpi viikkojen tai kuukausien harjoittelun
• Ne ovat massiivisia malleja, joissa on laajat, tehokkaat eräkoot.

Siirrytään nyt suoraan TPU vs. GPU vertailu.

Mitä eroja on GPU: n ja TPU: n välillä?

TPU vs. GPU-arkkitehtuuri

TPU ei ole kovin monimutkainen laitteisto, ja se tuntuu signaalinkäsittelymoottorilta tutkasovelluksiin eikä perinteiseltä X86-arkkitehtuurilta.

Huolimatta siitä, että siinä on monia matriisikertolaskoja, se on vähemmän GPU ja enemmän apuprosessori; se vain suorittaa isäntäkoneen antamat komennot.

Koska matriisin kertolaskukomponenttiin on syötettävä niin monta painoa, TPU: n DRAM-muistia käytetään yhtenä yksikkönä rinnakkain.

Lisäksi, koska TPU: t voivat suorittaa vain matriisitoimintoja, TPU-kortit on linkitetty CPU-pohjaisiin isäntäjärjestelmiin suorittamaan tehtäviä, joita TPU: t eivät pysty käsittelemään.

Isäntätietokoneet vastaavat tietojen toimittamisesta TPU: lle, esikäsittelystä ja tietojen hakemisesta Cloud Storagesta.

GPU: t ovat enemmän huolissaan käytettävissä olevien ytimien käyttämisestä työhön kuin pienen latenssin välimuistin käyttämisestä.

Monista tietokoneista (prosessoriklustereista), joissa on useita SM: itä (Streaming Multiprocessors), tulee yksi GPU-vempain, jossa jokaisessa SM: ssä on ensimmäisen kerroksen käskyvälimuistikerrokset ja niihin liittyvät ytimet.

Ennen tietojen purkamista globaalista GDDR-5-muistista yksi SM käyttää tyypillisesti kahden välimuistin jaettua kerrosta ja yhden välimuistin erillistä kerrosta. GPU-arkkitehtuuri kestää muistiviivettä.

GPU toimii minimaalisella määrällä välimuistitasoja. Koska grafiikkasuorittimessa on kuitenkin enemmän käsittelyyn tarkoitettuja transistoreita, se ei ole niin kiinnostunut muistin tietojen käsittelyyn kuluvasta ajasta.

Mahdollinen muistin käyttöviive on piilotettu, koska grafiikkasuoritin pidetään riittävien laskelmien varassa.

TPU vs. GPU nopeus

Tämä alkuperäinen TPU-sukupolvi kohdistettu päätelmä, joka käyttää opittua mallia koulutetun mallin sijaan.

TPU on 15–30 kertaa nopeampi kuin nykyiset GPU: t ja CPU: t kaupallisissa AI-sovelluksissa, jotka käyttävät hermoverkkopäätelmiä.

Lisäksi TPU on merkittävästi energiatehokas, ja TOPS/W-arvo on 30-80-kertainen.

Siksi TPU vs. GPU-nopeuden vertailu, kertoimet ovat vinossa kohti Tensor Processing Unit -yksikköä.

TPU vs. GPU: n suorituskyky

TPU on tensorinkäsittelykone, joka on luotu nopeuttamaan Tensorflow-graafin laskemista.

Yhdellä kortilla jokainen TPU voi tarjota jopa 64 Gt suuren kaistanleveyden muistia ja 180 teraflopsia liukulukutehoa.

Nvidian GPU: iden ja TPU: iden vertailu on esitetty alla. Y-akseli kuvaa kuvien määrää sekunnissa, kun taas X-akseli edustaa eri malleja.

TPU vs. GPU-koneoppiminen

Alla on koulutusajat prosessoreille ja GPU: ille, jotka käyttävät eri eräkokoja ja iteraatioita aikakausikohtaisesti:

• Iteraatiot/epookki: 100, eräkoko: 1000, aikakausien kokonaismäärä: 25, parametrit: 1,84 M ja mallin tyyppi: Keras Mobilenet V1 (alpha 0,75).

KIIHDYTYS	GPU (NVIDIA K80)	TPU
Harjoittelutarkkuus (%)	96.5	94.1
Validointitarkkuus (%)	65.1	68.6
Aika per iteraatio (ms)	69	173
Aika jaksoa kohti (s)	69	173
Kokonaisaika (minuutteja)	30	72

• Iteraatiot/epookki: 1000, Eräkoko: 100, Aikakausien kokonaismäärä: 25, Parametrit: 1,84 M ja Mallityyppi: Keras Mobilenet V1 (alpha 0,75)

KIIHDYTYS	GPU (NVIDIA K80)	TPU
Harjoittelutarkkuus (%)	97.4	96.9
Validointitarkkuus (%)	45.2	45.3
Aika per iteraatio (ms)	185	252
Aika jaksoa kohti (s)	18	25
Kokonaisaika (minuutteja)	16	21

Pienemmällä eräkoolla TPU: n harjoitteleminen kestää paljon kauemmin, mikä näkyy harjoitusajasta. TPU: n suorituskyky on kuitenkin lähempänä GPU: ta, kun eräkoko on kasvanut.

Siksi TPU vs. GPU-koulutuksen vertailu, paljon liittyy aikakausiin ja eräkokoon.

TPU vs. GPU-vertailu

0,5 wattia/TOPS-teholla yksi Edge TPU voi suorittaa neljä biljoonaa toimintoa sekunnissa. Useat muuttujat vaikuttavat siihen, kuinka hyvin tämä näkyy sovelluksen tehokkuudessa.

Neuroverkkomalleilla on erilliset vaatimukset, ja kokonaisteho vaihtelee USB-kiihdytinlaitteen isäntä-USB-nopeuden, suorittimen ja muiden järjestelmäresurssien mukaan.

Tätä silmällä pitäen alla olevassa grafiikassa erotetaan aika, joka kuluu yksittäisten päätelmien tekemiseen Edge TPU: ssa eri vakiomalleihin. Tietenkin kaikki käynnissä olevat mallit ovat vertailun vuoksi TensorFlow Lite -versioita.

Huomaa, että yllä olevat tiedot osoittavat mallin suorittamiseen kuluvan ajan. Se ei kuitenkaan sisällä syöttötietojen käsittelyyn kuluvaa aikaa, joka vaihtelee sovelluksen ja järjestelmän mukaan.

GPU-testien tuloksia verrataan käyttäjän haluamiin pelin laatuasetuksiin ja resoluutioon.

Yli 70 000 vertailutestin arvioinnin perusteella kehittyneitä algoritmeja on rakennettu huolellisesti luomaan 90 prosenttia luotettavia arvioita pelien suorituskyvystä.

Vaikka näytönohjainten suorituskyky vaihtelee suuresti pelien välillä, tämä alla oleva vertailukuva antaa laajan luokitusindeksin joillekin näytönohjaimille.

TPU vs. GPU hinta

Niissä on huomattava hintaero. TPU: t ovat viisi kertaa kalliimpia kuin GPU: t. Tässä on joitain esimerkkejä:

• Nvidia Tesla P100 GPU maksaa 1,46 dollaria tunnissa
• Google TPU v3 maksaa 8,00 dollaria tunnissa
• TPUv2 ja GCP on-demand -käyttö 4,50 dollaria per tunti

Jos tavoitteena on optimoida kustannuksia, sinun kannattaa valita TPU vain, jos se harjoittelee mallia 5X GPU: ta nopeammin.

Mitä eroa on CPU vs. GPU vs. TPU?

Erona TPU: n, GPU: n ja CPU: n välillä on se, että CPU on ei-spesifinen prosessori, joka käsittelee kaikki tietokoneen laskelmat, logiikan, tulot ja lähdöt.

Toisaalta GPU on ylimääräinen prosessori, jota käytetään parantamaan graafista käyttöliittymää (GI) ja suorittamaan huippuluokan toimintoja. TPU: t ovat vahvoja, erityisesti valmistettuja prosessoreita, joita käytetään tietyllä viitekehyksellä, kuten TensorFlow'lla, kehitettyjen projektien suorittamiseen.

Luokittelemme ne seuraavasti:

• Keskusyksikkö (CPU) – Ohjaa kaikkia tietokoneen ominaisuuksia
• Graphics Processing Unit (GPU) – Paranna tietokoneen grafiikan suorituskykyä
• Tensor Processing Unit (TPU) – ASIC, joka on suunniteltu erityisesti TensorFlow-projekteihin

Tekeekö Nvidia TPU: ta?

Monet ihmiset ovat miettineet, kuinka NVIDIA reagoisi Googlen TPU: hun, mutta meillä on nyt vastauksia.

Sen sijaan, että olisi huolestunut, NVIDIA on onnistuneesti poistanut TPU: n työkaluna, jota se voi käyttää silloin, kun se on järkevää, mutta pitää silti CUDA-ohjelmistonsa ja GPU: nsa johtoasemassa.

Se pitää ohjauspisteen IoT: n koneoppimisen käyttöönotossa tekemällä tekniikasta avoimen lähdekoodin. Tämän menetelmän vaarana on kuitenkin se, että se voi antaa uskottavuutta konseptille, josta voi tulla haaste NVIDIA: n datakeskusten päättelymoottorien pitkän aikavälin pyrkimyksille.

Onko GPU vai TPU parempi?

Yhteenvetona meidän on sanottava, että vaikka kehitämmekin algoritmeja mahdollistamaan tehokkaan a TPU maksaa hieman ylimääräistä, pienemmät koulutuskustannukset ovat yleensä enemmän kuin lisäohjelmointi kulut.

Muita syitä TPU: n valitsemiseen ovat se, että v3-128 8:n VRAM: n G ylittää sen Nvidia GPU: t, mikä tekee v3-8:sta paremman vaihtoehdon suurten NLU: han liittyvien tietojoukkojen käsittelyyn ja NLP.

Suuremmat nopeudet voivat myös johtaa nopeampaan iteraatioon kehitysjaksojen aikana, mikä johtaa nopeampaan ja useampaan innovaatioon, mikä lisää menestymisen todennäköisyyttä markkinoilla.

TPU ylittää GPU: n innovaationopeuden, helppokäyttöisyyden ja kohtuuhintaisuuden suhteen; kuluttajien ja pilviarkkitehtien tulisi ottaa TPU huomioon ML- ja AI-aloitteissaan.

Googlen TPU: ssa on runsaasti prosessointikapasiteettia, ja käyttäjän on koordinoitava tiedonsyöttöä varmistaakseen, ettei ylikuormitusta esiinny.

Siinä se, kokonais-TPU vs. GPU vertailu. Haluaisimme tietää ajatuksesi ja nähdä oletko tehnyt testejä ja mitä tuloksia olet saanut TPU: sta ja GPU: sta.

Muista, että voit nauttia mukaansatempaavasta PC-kokemuksesta millä tahansa parhaat näytönohjaimet Windows 11:lle.