टीपीयू बनाम। GPU: वास्तविक दुनिया का प्रदर्शन और गति अंतर

इस लेख में, हम टीपीयू बनाम टीपीयू बना रहे हैं। जीपीयू तुलना। लेकिन इससे पहले कि हम इसमें तल्लीन हों, यहां आपको पता होना चाहिए।

मशीन लर्निंग और एआई टेक ने इंटेलिजेंट ऐप्स के विकास को गति दी है। यह अंत करने के लिए, सेमीकंडक्टर फर्म अधिक जटिल ऐप्स से निपटने के लिए लगातार टीपीयू और सीपीयू सहित त्वरक और प्रोसेसर बना रहे हैं।

कुछ उपयोगकर्ताओं को यह समझने में समस्या होती है कि कब टीपीयू का उपयोग करने की सिफारिश की जाती है और कब अपने कंप्यूटर कार्यों के लिए जीपीयू का उपयोग करना है।

एक GPU, जिसे ग्राफिकल प्रोसेसिंग यूनिट के रूप में भी जाना जाता है, आपके पीसी का वीडियो कार्ड है जो आपको एक विज़ुअल और इमर्सिव पीसी अनुभव प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, आप आसान चरणों का पालन कर सकते हैं यदि आपका पीसी GPU का पता नहीं लगा रहा है.

इन परिस्थितियों को बेहतर ढंग से समझने के लिए, हमें यह भी स्पष्ट करना होगा कि टीपीयू क्या है और इसकी तुलना जीपीयू से कैसे की जाती है।

टीपीयू क्या है?

टीपीयू या टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए विशेष एकीकृत सर्किट (आईसी) हैं, जिन्हें एएसआईसी (एप्लिकेशन-विशिष्ट एकीकृत सर्किट) के रूप में भी जाना जाता है। Google ने टीपीयू को खरोंच से बनाया, 2015 में उनका उपयोग करना शुरू किया और 2018 में उन्हें जनता के लिए खोल दिया।

टीपीयू को मामूली चिप या क्लाउड संस्करण के रूप में पेश किया जाता है। TensorFlow सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके तंत्रिका नेटवर्क के लिए मशीन सीखने को गति देने के लिए, क्लाउड TPU अविश्वसनीय गति से जटिल मैट्रिक्स और वेक्टर संचालन को हल करते हैं।

TensorFlow के साथ, Google ब्रेन टीम ने एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म विकसित किया है, शोधकर्ता, डेवलपर और उद्यम क्लाउड TPU हार्डवेयर का उपयोग करके AI मॉडल का निर्माण और संचालन कर सकते हैं।

जटिल और मजबूत तंत्रिका नेटवर्क मॉडल को प्रशिक्षित करते समय, टीपीयू सटीकता मूल्य के समय को कम करते हैं। इसका मतलब यह है कि गहन शिक्षण मॉडल जिन्हें GPU का उपयोग करके प्रशिक्षित करने में हफ्तों लग सकते हैं, उस समय के एक अंश से भी कम समय लेते हैं।

क्या टीपीयू जीपीयू के समान है?

वे वास्तुशिल्प रूप से अत्यधिक विशिष्ट हैं। एक ग्राफिकल प्रोसेसिंग यूनिट अपने आप में एक प्रोसेसर है, भले ही इसे वेक्टराइज्ड न्यूमेरिकल प्रोग्रामिंग की ओर पाइप किया गया हो। GPU, वास्तव में, क्रे सुपरकंप्यूटर की अगली पीढ़ी है।

टीपीयू सहसंसाधक हैं जो स्वयं निर्देशों को निष्पादित नहीं करते हैं; कोड को सीपीयू पर निष्पादित किया जाता है, जो टीपीयू को छोटे संचालन के प्रवाह को खिलाता है।

मुझे टीपीयू का उपयोग कब करना चाहिए?

क्लाउड में टीपीयू विशेष अनुप्रयोगों के अनुरूप होते हैं। आप कुछ उदाहरणों में GPU या CPU का उपयोग करके अपने मशीन सीखने के कार्यों को निष्पादित करना पसंद कर सकते हैं। सामान्य तौर पर, निम्नलिखित सिद्धांत आपको यह मूल्यांकन करने में मदद कर सकते हैं कि क्या टीपीयू आपके कार्यभार के लिए सबसे अच्छा विकल्प है:

• मॉडलों में मैट्रिक्स कंप्यूटेशंस प्रमुख हैं
• मॉडल के मुख्य प्रशिक्षण लूप के भीतर, कोई कस्टम TensorFlow संचालन नहीं है
• वे ऐसे मॉडल हैं जो हफ्तों या महीनों के प्रशिक्षण से गुजरते हैं
• वे बड़े पैमाने पर मॉडल हैं जिनमें व्यापक, प्रभावी बैच आकार हैं।

आइए अब कुछ प्रत्यक्ष टीपीयू बनाम टीपीयू में कूदें। जीपीयू तुलना।

GPU और TPU में क्या अंतर हैं?

टीपीयू बनाम। जीपीयू आर्किटेक्चर

TPU अत्यधिक जटिल हार्डवेयर नहीं है और रडार अनुप्रयोगों के लिए सिग्नल प्रोसेसिंग इंजन की तरह लगता है, न कि पारंपरिक X86-व्युत्पन्न वास्तुकला।

कई मैट्रिक्स गुणन विभाजन होने के बावजूद, यह एक GPU से कम और एक सहसंसाधक का अधिक है; यह केवल एक मेजबान द्वारा दिए गए आदेशों को निष्पादित करता है।

चूंकि मैट्रिक्स गुणन घटक में इनपुट के लिए बहुत सारे भार हैं, इसलिए टीपीयू का डीआरएएम समानांतर में एक इकाई के रूप में संचालित होता है।

इसके अतिरिक्त, क्योंकि टीपीयू केवल मैट्रिक्स संचालन कर सकते हैं, टीपीयू बोर्ड उन कार्यों को पूरा करने के लिए सीपीयू-आधारित होस्ट सिस्टम से जुड़े होते हैं जिन्हें टीपीयू संभाल नहीं सकते हैं।

होस्ट कंप्यूटर टीपीयू को डेटा डिलीवर करने, प्रीप्रोसेसिंग और क्लाउड स्टोरेज से विवरण प्राप्त करने के प्रभारी हैं।

GPU कम-विलंबता कैश तक पहुँचने की तुलना में काम करने के लिए उपलब्ध कोर को लागू करने से अधिक चिंतित हैं।

कई एसएम (स्ट्रीमिंग मल्टीप्रोसेसर) के साथ कई पीसी (प्रोसेसर क्लस्टर) एक सिंगल जीपीयू गैजेट बन जाते हैं, जिसमें प्रत्येक एसएम में लेयर वन इंस्ट्रक्शन कैश लेयर और साथ में कोर होते हैं।

वैश्विक GDDR-5 मेमोरी से डेटा निष्कर्षण से पहले, एक SM आमतौर पर दो कैश की साझा परत और एक कैश की एक समर्पित परत का उपयोग करता है। GPU आर्किटेक्चर मेमोरी लेटेंसी टॉलरेंट है।

एक GPU न्यूनतम संख्या में मेमोरी कैश स्तरों के साथ काम करता है। हालाँकि, क्योंकि GPU में प्रसंस्करण के लिए समर्पित अधिक ट्रांजिस्टर होते हैं, यह मेमोरी में डेटा तक पहुँचने के अपने समय से कम चिंतित होता है।

संभावित मेमोरी एक्सेस विलंब छिपा हुआ है क्योंकि GPU को पर्याप्त गणनाओं के साथ रखा गया है।

टीपीयू बनाम। जीपीयू स्पीड

यह मूल टीपीयू पीढ़ी लक्षित अनुमान है, जो एक प्रशिक्षित मॉडल के बजाय एक सीखा मॉडल का उपयोग करता है।

टीपीयू वाणिज्यिक एआई अनुप्रयोगों पर वर्तमान जीपीयू और सीपीयू की तुलना में 15 से 30 गुना तेज है जो तंत्रिका नेटवर्क अनुमान का उपयोग करते हैं।

इसके अलावा, टीपीयू काफी ऊर्जा-कुशल है, जिसमें टॉप्स/वाट मूल्य में 30 से 80 गुना वृद्धि हुई है।

इसलिए टीपीयू बनाम टीपीयू बनाने में। GPU गति की तुलना, टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट की ओर विषमता।

टीपीयू बनाम। GPU प्रदर्शन

एक टीपीयू एक टेंसर प्रोसेसिंग मशीन है जो टेंसरफ्लो ग्राफ कंप्यूटेशंस को तेज करने के लिए बनाई गई है।

एक ही बोर्ड पर, प्रत्येक टीपीयू 64 जीबी तक की हाई-बैंडविड्थ मेमोरी और 180 टेराफ्लॉप्स फ्लोटिंग-पॉइंट परफॉर्मेंस प्रदान कर सकता है।

एनवीडिया जीपीयू और टीपीयू के बीच तुलना नीचे दिखाई गई है। Y-अक्ष प्रति सेकंड फ़ोटो की संख्या दर्शाता है, जबकि X-अक्ष विभिन्न मॉडलों का प्रतिनिधित्व करता है।

टीपीयू बनाम। GPU मशीन लर्निंग

प्रत्येक युग में विभिन्न बैच आकारों और पुनरावृत्तियों का उपयोग करते हुए सीपीयू और जीपीयू के लिए प्रशिक्षण समय नीचे दिया गया है:

• पुनरावृत्तियां/युग: 100, बैच का आकार: 1000, कुल युग: 25, पैरामीटर: 1.84 एम, और मॉडल प्रकार: केरस मोबाइलनेट वी1 (अल्फा 0.75)।

त्वरक	जीपीयू (एनवीडिया K80)	टीपीयू
प्रशिक्षण सटीकता (%)	96.5	94.1
सत्यापन सटीकता (%)	65.1	68.6
प्रति पुनरावृत्ति समय (एमएस)	69	173
समय प्रति युग	69	173
कुल समय (मिनट)	30	72

• पुनरावृत्तियां/युग: 1000, बैच आकार: 100, कुल युग: 25, पैरामीटर: 1.84 एम, और मॉडल प्रकार: केरस मोबाइलनेट वी 1 (अल्फा 0.75)

त्वरक	जीपीयू (एनवीडिया K80)	टीपीयू
प्रशिक्षण सटीकता (%)	97.4	96.9
सत्यापन सटीकता (%)	45.2	45.3
प्रति पुनरावृत्ति समय (एमएस)	185	252
समय प्रति युग	18	25
कुल समय (मिनट)	16	21

छोटे बैच आकार के साथ, टीपीयू को प्रशिक्षित होने में अधिक समय लगता है, जैसा कि प्रशिक्षण के समय से देखा जा सकता है। हालाँकि, टीपीयू का प्रदर्शन बढ़े हुए बैच आकार के साथ GPU के करीब है।

इसलिए टीपीयू बनाम टीपीयू बनाने में। GPU प्रशिक्षण तुलना, युगों और बैच आकार के साथ बहुत कुछ करना है।

टीपीयू बनाम। GPU बेंचमार्क

0.5 वाट/टॉप के साथ, एक एज टीपीयू चार ट्रिलियन ऑपरेशन/प्रति सेकेंड निष्पादित कर सकता है। कई चर इस बात को प्रभावित करते हैं कि यह ऐप के प्रदर्शन में कितनी अच्छी तरह अनुवाद करता है।

तंत्रिका नेटवर्क मॉडल की अलग-अलग आवश्यकताएं होती हैं, और समग्र आउटपुट होस्ट USB गति, CPU और USB त्वरक डिवाइस के अन्य सिस्टम संसाधनों के आधार पर भिन्न होता है।

इसे ध्यान में रखते हुए, नीचे दिया गया ग्राफिक विभिन्न मानक मॉडलों के साथ एज टीपीयू पर एकल अनुमान लगाने में लगने वाले समय के विपरीत है। बेशक, चलने वाले सभी मॉडल तुलना के लिए TensorFlow Lite संस्करण हैं।

कृपया ध्यान दें कि ऊपर दिया गया डेटा मॉडल को चलाने में लगने वाले समय को दर्शाता है। हालांकि, इसमें इनपुट डेटा को प्रोसेस करने में लगने वाला समय शामिल नहीं है, जो एप्लिकेशन और सिस्टम के अनुसार बदलता रहता है।

GPU बेंचमार्क के परिणामों की तुलना उपयोगकर्ता की वांछित गेमप्ले गुणवत्ता सेटिंग्स और रिज़ॉल्यूशन से की जाती है।

70,000 बेंचमार्क परीक्षणों के मूल्यांकन के आधार पर, गेमिंग प्रदर्शन के 90 प्रतिशत विश्वसनीय अनुमान उत्पन्न करने के लिए परिष्कृत एल्गोरिदम का निर्माण किया गया है।

हालांकि ग्राफिक्स कार्ड का प्रदर्शन सभी खेलों में व्यापक रूप से भिन्न होता है, नीचे दी गई यह तुलना छवि कुछ ग्राफिक्स कार्ड के लिए एक व्यापक रेटिंग सूचकांक देती है।

टीपीयू बनाम। जीपीयू कीमत

उनके पास महत्वपूर्ण मूल्य अंतर है। टीपीयू जीपीयू की तुलना में पांच गुना अधिक महंगे हैं। यहाँ कुछ उदाहरण हैं:

• एक Nvidia Tesla P100 GPU की कीमत $1.46 प्रति घंटा
• Google TPU v3 की कीमत $8.00 प्रति घंटा
• TPUv2 GCP ऑन-डिमांड एक्सेस के साथ $4.50 प्रति घंटा

यदि लागत के लिए अनुकूलन करना उद्देश्य है, तो आपको टीपीयू के लिए तभी जाना चाहिए जब यह एक मॉडल को 5X GPU की गति से प्रशिक्षित करता है।

सीपीयू बनाम सीपीयू में क्या अंतर है? जीपीयू बनाम। टीपीयू?

टीपीयू, जीपीयू और सीपीयू के बीच अंतर यह है कि सीपीयू एक गैर-विशिष्ट उद्देश्य वाला प्रोसेसर है जो कंप्यूटर की सभी गणनाओं, तर्क, इनपुट और आउटपुट को संभालता है।

दूसरी ओर, GPU एक अतिरिक्त प्रोसेसर है जिसका उपयोग ग्राफिकल इंटरफ़ेस (GI) को बेहतर बनाने और उच्च अंत गतिविधियों को करने के लिए किया जाता है। TPU मजबूत, विशेष रूप से बनाए गए प्रोसेसर हैं जिनका उपयोग किसी विशेष ढांचे, जैसे कि TensorFlow का उपयोग करके विकसित परियोजनाओं को निष्पादित करने के लिए किया जाता है।

हम उन्हें इस प्रकार वर्गीकृत करते हैं:

• सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट (सीपीयू) - कंप्यूटर के सभी पहलुओं को नियंत्रित करता है
• ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) - कंप्यूटर के ग्राफिक्स प्रदर्शन में सुधार
• Tensor Processing Unit (TPU) - ASIC स्पष्ट रूप से TensorFlow परियोजनाओं के लिए डिज़ाइन किया गया है

क्या एनवीडिया टीपीयू बनाती है?

बहुत से लोगों ने सोचा है कि Google के TPU पर NVIDIA की क्या प्रतिक्रिया होगी, लेकिन अब हमारे पास इसका उत्तर है।

चिंतित होने के बजाय, एनवीआईडीआईए ने टीपीयू को एक ऐसे उपकरण के रूप में सफलतापूर्वक हटा दिया है जिसका उपयोग वह समझ में आने पर कर सकता है लेकिन फिर भी अपने सीयूडीए सॉफ्टवेयर और जीपीयू को आगे रखता है।

यह तकनीक को खुला स्रोत बनाकर IoT मशीन सीखने को अपनाने के लिए एक नियंत्रण बिंदु रखता है। हालाँकि, इस पद्धति के साथ खतरा यह है कि यह एक ऐसी अवधारणा को विश्वसनीयता प्रदान कर सकता है जो NVIDIA के लिए डेटा सेंटर इंट्रेंस इंजन की दीर्घकालिक आकांक्षाओं के लिए एक चुनौती बन सकती है।

क्या GPU या TPU बेहतर है?

अंत में, हमें यह कहना होगा कि यद्यपि ए के प्रभावी उपयोग को सक्षम करने के लिए एल्गोरिदम विकसित करना टीपीयू की लागत थोड़ी अधिक है, कम प्रशिक्षण लागत आमतौर पर अतिरिक्त प्रोग्रामिंग से अधिक होती है खर्च।

TPU चुनने के अन्य कारणों में यह तथ्य शामिल है कि V3-128 8 का VRAM का G इससे आगे निकल जाता है एनवीडिया जीपीयू, एनएलयू से जुड़े बड़े डेटासेट को प्रोसेस करने के लिए v3-8 को एक बेहतर विकल्प बनाते हैं और एनएलपी।

उच्च गति भी देव चक्रों के दौरान तेज पुनरावृत्ति का कारण बन सकती है, जिससे तेजी से और अधिक लगातार नवाचार हो सकता है, जिससे बाजार में सफलता की संभावना बढ़ जाती है।

नवाचार की गति, उपयोग में आसानी और सामर्थ्य के मामले में टीपीयू जीपीयू से बेहतर प्रदर्शन करता है; उपभोक्ताओं और क्लाउड आर्किटेक्ट्स को अपने एमएल और एआई पहल में टीपीयू पर विचार करना चाहिए।

Google के टीपीयू में बहुत अधिक प्रोसेसिंग क्षमता है, और उपयोगकर्ता को यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा इनपुट का समन्वय करना चाहिए कि कोई ओवरलोडिंग न हो।

वहां आपके पास है, कुल टीपीयू बनाम। जीपीयू तुलना। हमें आपके विचारों को जानना और यह देखना अच्छा लगेगा कि क्या आपने कोई परीक्षण किया है और टीपीयू और जीपीयू पर आपको क्या परिणाम प्राप्त हुए हैं।

याद रखें, आप इनमें से किसी का भी उपयोग करके एक इमर्सिव पीसी अनुभव का आनंद ले सकते हैं विंडोज 11 के लिए सर्वश्रेष्ठ ग्राफिक्स कार्ड.