- A tenzorfeldolgozó egységek speciális integrált áramkörök (IC-k) speciális alkalmazásokhoz, amelyek hasznosak az ML munkaterhelések felgyorsításában.
- Míg az NVIDIA a GPU-kra összpontosítja erőfeszítéseit, a Google úttörő szerepet tölt be a TPU-technológiában, és vezető szerepet tölt be ezen az osztályon.
- A TPU-k jóval csökkentett képzési költséget tesznek lehetővé, amely meghaladja a kezdeti, további programozási költségeket.
xTELEPÍTÉS A LETÖLTÉSI FÁJLRA KATTINTVA
Ez a szoftver folyamatosan üzemben tartja illesztőprogramjait, így megóvja Önt a gyakori számítógépes hibáktól és hardverhibáktól. Ellenőrizze az összes illesztőprogramot most 3 egyszerű lépésben:
- Töltse le a DriverFix-et (ellenőrzött letöltési fájl).
- Kattintson Indítsa el a szkennelést hogy megtalálja az összes problémás illesztőprogramot.
- Kattintson Frissítse az illesztőprogramokat új verziók beszerzése és a rendszer hibáinak elkerülése érdekében.
- A DriverFix-et letöltötte 0 olvasói ebben a hónapban.
Ebben a cikkben a TPU vs. GPU összehasonlítás. Mielőtt azonban belemélyednénk, a következőket kell tudnia.
A gépi tanulás és az AI-technológia felgyorsította az intelligens alkalmazások növekedését. Ebből a célból a félvezetőgyártó cégek folyamatosan fejlesztenek gyorsítókat és processzorokat, beleértve a TPU-t és a CPU-t is, hogy megbirkózzanak az összetettebb alkalmazásokkal.
Egyes felhasználóknak nehézségei támadtak megérteni, mikor ajánlott TPU-t és mikor GPU-t használni számítógépes feladataikhoz.
A GPU, más néven grafikus feldolgozó egység, a számítógép videokártyája, amely vizuális és magával ragadó PC-élményt kínál. Követhet például egyszerű lépéseket, ha A számítógép nem érzékeli a GPU-t.
Ahhoz, hogy jobban megértsük ezeket a körülményeket, azt is tisztáznunk kell, mi az a TPU, és hogyan hasonlítható össze a GPU-val.
Mi az a TPU?
A TPU-k vagy Tensor Processing Units speciális integrált áramkörök (IC-k) speciális alkalmazásokhoz, más néven ASIC-k (alkalmazás-specifikus integrált áramkörök). A Google a semmiből hozta létre a TPU-kat, 2015-ben kezdte el használni őket, majd 2018-ban nyitotta meg őket a nyilvánosság számára.
A TPU-kat kisebb chip- vagy felhőverzióként kínálják. A TensorFlow szoftvert használó neurális hálózat gépi tanulásának felgyorsítása érdekében a felhőalapú TPU-k hihetetlen sebességgel oldanak meg bonyolult mátrix- és vektorműveleteket.
A TensorFlow segítségével a Google Brain Team egy nyílt forráskódú gépi tanulási platformot fejlesztett ki, ahol a kutatók, fejlesztők és vállalatok mesterséges intelligencia-modelleket hozhatnak létre és működtethetnek a Cloud TPU hardver segítségével.
Az összetett és robusztus neurális hálózati modellek betanítása során a TPU-k csökkentik a pontosság értékéhez szükséges időt. Ez azt jelenti, hogy a mély tanulási modellek, amelyek GPU-kkal való betanítása hetekig tartott, ennek az időnek kevesebb mint a töredéke.
A TPU ugyanaz, mint a GPU?
Építészetileg nagyon elkülönülnek. A grafikus feldolgozó egység önmagában egy processzor, jóllehet olyan, amely a vektorizált numerikus programozás felé van irányítva. A GPU-k valójában a Cray szuperszámítógépek következő generációját jelentik.
A TPU-k olyan társprocesszorok, amelyek önmagukban nem hajtanak végre utasításokat; a kódot a CPU-kon hajtják végre, ami kis műveletek folyamát táplálja a TPU-hoz.
Mikor használjam a TPU-t?
A felhőben lévő TPU-k bizonyos alkalmazásokhoz vannak szabva. Előfordulhat, hogy bizonyos esetekben GPU-k vagy CPU-k használatával kívánja végrehajtani a gépi tanulási feladatokat. Általánosságban elmondható, hogy a következő elvek segíthetnek annak eldöntésében, hogy a TPU a legjobb megoldás-e az Ön munkaterheléséhez:
- A mátrix számítások dominálnak a modellekben
- A modell fő képzési ciklusán belül nincsenek egyéni TensorFlow műveletek
- Olyan modellek, akik hetekig vagy hónapokig tartó képzéseken mennek keresztül
- Ezek hatalmas modellek, amelyek kiterjedt, hatékony tételméretekkel rendelkeznek.
Most ugorjunk néhány közvetlen TPU vs. GPU összehasonlítás.
Mi a különbség a GPU és a TPU között?
TPU vs. GPU architektúra
A TPU nem túl bonyolult hardver, és úgy érzi, mint egy jelfeldolgozó motor radar alkalmazásokhoz, és nem a hagyományos X86-ból származó architektúra.
Annak ellenére, hogy sok mátrixszorzási felosztása van, kevésbé GPU-ról és inkább társprocesszorról van szó; csupán végrehajtja a gazdagéptől kapott parancsokat.
Mivel nagyon sok súlyt kell bevinni a mátrixszorzókomponensbe, a TPU DRAM-ja egyetlen egységként működik párhuzamosan.
Ezenkívül, mivel a TPU-k csak mátrixműveleteket hajthatnak végre, a TPU-kártyák CPU-alapú gazdagéprendszerekhez vannak kapcsolva, hogy olyan feladatokat hajtsanak végre, amelyeket a TPU-k nem tudnak kezelni.
A gazdagépek feladata az adatok TPU-hoz való eljuttatása, az előfeldolgozás és a részletek lekérése a Cloud Storage-ból.
A GPU-k jobban foglalkoznak a rendelkezésre álló magok alkalmazásával, mint az alacsony késleltetésű gyorsítótár elérésével.
Sok PC (processzorfürt) több SM-vel (Streaming Multiprocessor) egyetlen GPU modullá válik, első rétegű utasítás-gyorsítótár rétegekkel és a hozzá tartozó magokkal minden SM-ben.
A globális GDDR-5 memóriából való adatkinyerés előtt az egyik SM általában két gyorsítótárból álló megosztott réteget és egy gyorsítótár dedikált rétegét használja. A GPU architektúra memória késleltetéstűrő.
A GPU minimális számú memória-gyorsítótárszinttel működik. Mivel azonban a GPU több feldolgozásra szánt tranzisztort tartalmaz, kevésbé törődik azzal, hogy a memóriában lévő adatokhoz hozzá kell férnie.
A lehetséges memóriaelérési késleltetés rejtve van, mivel a GPU-t a megfelelő számítások lefoglalják.
TPU vs. GPU sebesség
Ez az eredeti TPU generációs célzott következtetés, amely tanult modellt használ, nem pedig betanított modellt.
A TPU 15-30-szor gyorsabb, mint a jelenlegi GPU-k és CPU-k olyan kereskedelmi AI-alkalmazásokban, amelyek neurális hálózati következtetést használnak.
Ezenkívül a TPU jelentősen energiatakarékos, a TOPS/Watt érték 30-80-szoros növekedésével.
Szakértői tipp: Néhány PC-problémát nehéz megoldani, különösen, ha sérült adattárakról vagy hiányzó Windows-fájlokról van szó. Ha problémái vannak a hiba kijavításával, előfordulhat, hogy a rendszer részben meghibásodott. Javasoljuk, hogy telepítse a Restoro eszközt, amely átvizsgálja a készüléket, és azonosítja a hibát.
Kattints ide a letöltéshez és a javítás megkezdéséhez.
Ezért a TPU vs. GPU-sebesség-összehasonlítás, az esély a Tensor Processing Unit felé ferde.
TPU vs. GPU teljesítmény
A TPU egy tenzorfeldolgozó gép, amelyet a Tensorflow gráf számítások felgyorsítására hoztak létre.
Egyetlen kártyán minden TPU akár 64 GB nagy sávszélességű memóriát és 180 teraflop lebegőpontos teljesítményt is biztosíthat.
Az alábbiakban látható az Nvidia GPU-k és a TPU-k összehasonlítása. Az Y-tengely a másodpercenkénti fényképek számát, míg az X-tengely a különféle modelleket ábrázolja.
TPU vs. GPU gépi tanulás
Alább láthatók a különböző kötegméreteket és iterációkat használó CPU-k és GPU-k betanítási idejei korszakonként:
- Iterációk/korszak: 100, Kötegméret: 1000, Összes korszak: 25, Paraméterek: 1,84 M és Modell típusa: Keras Mobilenet V1 (alpha 0,75).
| GYORSÍTÓ | GPU (NVIDIA K80) | TPU |
| Képzési pontosság (%) | 96.5 | 94.1 |
| Érvényesítési pontosság (%) | 65.1 | 68.6 |
| Iterációnkénti idő (ms) | 69 | 173 |
| Idő korszakonként (mp) | 69 | 173 |
| Teljes idő (perc) | 30 | 72 |
- Iterációk/korszak: 1000, Tételméret: 100, Összes korszak: 25, Paraméterek: 1,84 M és Modell típusa: Keras Mobilenet V1 (alpha 0,75)
| GYORSÍTÓ | GPU (NVIDIA K80) | TPU |
| Képzési pontosság (%) | 97.4 | 96.9 |
| Érvényesítési pontosság (%) | 45.2 | 45.3 |
| Iterációnkénti idő (ms) | 185 | 252 |
| Idő korszakonként (mp) | 18 | 25 |
| Teljes idő (perc) | 16 | 21 |
Kisebb tételmérettel a TPU edzési ideje sokkal tovább tart, amint az a képzési időből látszik. A TPU teljesítménye azonban közelebb áll a GPU-hoz a megnövelt kötegmérettel.
Ezért a TPU vs. GPU képzési összehasonlítás, sok köze van a korszakokhoz és a kötegmérethez.
TPU vs. GPU benchmark
0,5 watt/TOPS teljesítménnyel egyetlen Edge TPU másodpercenként négy billió műveletet tud végrehajtani. Számos változó befolyásolja, hogy ez mennyire érvényesül az alkalmazás teljesítményében.
A neurális hálózati modelleknek külön követelményei vannak, és az általános kimenet a gazdagép USB-sebességétől, a CPU-tól és az USB-gyorsító eszköz egyéb rendszererőforrásaitól függően változik.
Ezt szem előtt tartva, az alábbi ábra szembeállítja az Edge TPU-n egyedi következtetések levonásával töltött időt a különböző szabványos modellekkel. Természetesen az összes futó modell TensorFlow Lite verziója az összehasonlítás kedvéért.
Felhívjuk figyelmét, hogy a fenti adatok a modell futtatásához szükséges időt mutatják. Ez azonban nem tartalmazza a bemeneti adatok feldolgozásához szükséges időt, amely alkalmazásonként és rendszerenként változik.
A GPU-benchmarkok eredményeit a felhasználó által kívánt játékminőségi beállításokkal és felbontással hasonlítják össze.
Több mint 70 000 benchmark teszt kiértékelése alapján kifinomult algoritmusokat építettek ki aprólékosan, hogy 90 százalékban megbízható becsléseket készítsenek a játékteljesítményről.
Bár a grafikus kártyák teljesítménye játékonként nagyon eltérő, az alábbi összehasonlító kép egyes grafikus kártyák általános értékelési indexét ad.
- A Bluetooth szürkén jelenik meg az Eszközkezelőben: 3 tipp a javításhoz
- 30 tipp a Windows 11 új Feladatkezelőjének megnyitásához és futtatásához
- A 15 legjobb hirdetésekkel támogatott streaming szolgáltatás [Legmagasabbra értékelt]
- 5 lépés a qt5widgets.dll nem található javításához
TPU vs. GPU ára
Jelentős árkülönbségük van. A TPU-k ötször drágábbak, mint a GPU-k. Íme néhány példa:
- Egy Nvidia Tesla P100 GPU óránként 1,46 dollárba kerül
- A Google TPU v3 ára 8,00 USD óránként
- TPUv2 GCP on-demand hozzáféréssel óránként 4,50 USD
Ha a költségoptimalizálás a cél, akkor csak akkor válasszon TPU-t, ha az 5X GPU-nál gyorsabban edzi a modellt.
Mi a különbség a CPU vs. GPU vs. TPU?
A TPU, a GPU és a CPU közötti különbség az, hogy a CPU egy nem meghatározott célú processzor, amely kezeli a számítógép összes számítását, logikáját, bemenetét és kimenetét.
Másrészt a GPU egy extra processzor, amelyet a grafikus interfész (GI) fejlesztésére és csúcskategóriás tevékenységek elvégzésére használnak. A TPU-k erős, speciálisan készített processzorok, amelyeket egy adott keretrendszer, például a TensorFlow segítségével fejlesztett projektek végrehajtására használnak.
Ezeket a következő kategóriákba soroljuk:
- Központi feldolgozó egység (CPU) – A számítógép minden aspektusát vezérli
- Grafikus feldolgozó egység (GPU) – Növeli a számítógép grafikus teljesítményét
- Tensor Processing Unit (TPU) – ASIC kifejezetten TensorFlow projektekhez
Az Nvidia gyárt TPU-t?
Sokan kíváncsiak voltak arra, hogyan reagálna az NVIDIA a Google TPU-jára, de most megvan a válasz.
Ahelyett, hogy aggódna, az NVIDIA sikeresen leváltotta a TPU-t olyan eszközként, amelyet akkor használhat, ha annak van értelme, de továbbra is a CUDA-szoftverét és a GPU-it tartja az élen.
Azáltal, hogy a technológiát nyílt forráskódúvá teszi, vezérlőpontot tart az IoT gépi tanulásának elfogadásához. Ennek a módszernek a veszélye azonban az, hogy hitelt adhat egy olyan koncepciónak, amely kihívást jelenthet az NVIDIA adatközponti következtetési motorjainak hosszú távú törekvései számára.
GPU vagy TPU jobb?
Végezetül azt kell mondanunk, hogy bár az algoritmusokat fejlesztjük, hogy lehetővé tegyük a hatékony használatát A TPU egy kicsit többe kerül, az alacsonyabb képzési költségek általában meghaladják a további programozást költségek.
A TPU választásának további okai közé tartozik az a tény, hogy a v3-128 8 G-je meghaladja a VRAM-ot. Nvidia GPU-k, így a v3-8 jobb alternatíva az NLU-hoz kapcsolódó nagy adatkészletek feldolgozásához és NLP.
A nagyobb sebesség gyorsabb iterációhoz is vezethet a fejlesztési ciklusok során, ami gyorsabb és gyakoribb innovációt eredményez, növelve a piaci siker valószínűségét.
A TPU felülmúlja a GPU-t az innováció sebessége, a könnyű használhatóság és a megfizethetőség tekintetében; a fogyasztóknak és a felhő építészeknek figyelembe kell venniük a TPU-t ML és AI kezdeményezéseikben.
A Google TPU-ja rengeteg feldolgozási kapacitással rendelkezik, és a felhasználónak koordinálnia kell az adatbevitelt, hogy megbizonyosodjon arról, hogy nincs túlterhelés.
Megvan, a teljes TPU vs. GPU összehasonlítás. Szeretnénk tudni a gondolatait, és megnézni, hogy végzett-e teszteket, és milyen eredményeket ért el TPU-n és GPU-n.
Ne feledje, élvezheti a magával ragadó PC-élményt bármelyik használatával legjobb grafikus kártyák a Windows 11 rendszerhez.
Még mindig vannak problémái?Javítsa ki őket ezzel az eszközzel:
- Töltse le ezt a PC-javító eszközt Kiváló értékelést kapott a TrustPilot.com oldalon (a letöltés ezen az oldalon kezdődik).
- Kattintson Indítsa el a szkennelést hogy megtalálja azokat a Windows-problémákat, amelyek számítógépes problémákat okozhatnak.
- Kattintson Mindet megjavít a szabadalmaztatott technológiákkal kapcsolatos problémák megoldására (Exkluzív kedvezmény olvasóinknak).
A Restorót letöltötte 0 olvasói ebben a hónapban.
