TPU vs. GPU: რეალურ სამყაროში შესრულებისა და სიჩქარის განსხვავებები

ამ სტატიაში ჩვენ გავაკეთებთ TPU vs. GPU შედარება. მაგრამ სანამ მასში ჩავუღრმავდებით, აქ არის ის, რაც უნდა იცოდეთ.

მანქანათმცოდნეობამ და ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიამ დააჩქარა ინტელექტუალური აპლიკაციების ზრდა. ამ მიზნით, ნახევარგამტარული ფირმები გამუდმებით ქმნიან ამაჩქარებლებს და პროცესორებს, მათ შორის TPU და CPU, უფრო რთულ აპებთან გამკლავებისთვის.

ზოგიერთ მომხმარებელს შეექმნა პრობლემები იმის გაგებაში, როდის არის რეკომენდებული TPU-ს გამოყენება და როდის გამოიყენოს GPU მათი კომპიუტერის ამოცანების შესასრულებლად.

GPU, რომელიც ასევე ცნობილია როგორც გრაფიკული დამუშავების ერთეული, არის თქვენი კომპიუტერის ვიდეო ბარათი, რომელიც გთავაზობთ კომპიუტერის ვიზუალურ და ღრმა გამოცდილებას. მაგალითად, შეგიძლიათ მიყვეთ მარტივ ნაბიჯებს, თუ თქვენი კომპიუტერი არ ამოიცნობს GPU-ს.

ამ გარემოებების უკეთ გასაგებად, ჩვენ ასევე დაგვჭირდება იმის გარკვევა, თუ რა არის TPU და როგორ ადარებს ის GPU-ს.

რა არის TPU?

TPU ან Tensor Processing Units არის სპეციალიზებული ინტეგრირებული სქემები (ICs) კონკრეტული აპლიკაციებისთვის, ასევე ცნობილი როგორც ASIC (აპლიკაციის სპეციფიკური ინტეგრირებული სქემები). Google-მა შექმნა TPU-ები ნულიდან, დაიწყო მათი გამოყენება 2015 წელს და გახსნა ისინი საზოგადოებისთვის 2018 წელს.

TPU-ები შემოთავაზებულია როგორც მცირე ჩიპის ან ღრუბლის ვერსიები. იმისათვის, რომ დააჩქაროს მანქანური სწავლა ნერვული ქსელისთვის TensorFlow პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენებით, ღრუბლოვანი TPU-ები ხსნის რთულ მატრიცასა და ვექტორულ ოპერაციებს წარმოუდგენელი სიჩქარით.

TensorFlow-ის მეშვეობით Google Brain Team-მა შეიმუშავა ღია კოდის მანქანური სწავლების პლატფორმა, მკვლევარებს, დეველოპერებს და საწარმოებს შეუძლიათ შექმნან და მართონ AI მოდელები Cloud TPU აპარატურის გამოყენებით.

რთული და ძლიერი ნერვული ქსელის მოდელების მომზადებისას, TPU ამცირებს დროს სიზუსტემდე. ეს ნიშნავს, რომ ღრმა სწავლის მოდელებს, რომლებსაც შესაძლოა კვირები დასჭირდეს GPU–ს გამოყენებით ვარჯიშს, ამ დროის ნაწილზე ნაკლებ დრო სჭირდება.

TPU იგივეა რაც GPU?

ისინი არქიტექტურულად ძალიან განსხვავდებიან. გრაფიკული დამუშავების განყოფილება თავისთავად არის პროცესორი, თუმცა ის, რომელიც მიდის ვექტორიზებული რიცხვითი პროგრამირებისკენ. GPU, ფაქტობრივად, არის Cray სუპერკომპიუტერების შემდეგი თაობა.

TPU არის კოპროცესორები, რომლებიც თავად არ ასრულებენ ინსტრუქციებს; კოდი შესრულებულია CPU-ზე, რომელიც კვებავს TPU-ს მცირე ოპერაციების ნაკადს.

როდის უნდა გამოვიყენო TPU?

ღრუბელში TPU-ები მორგებულია კონკრეტულ აპლიკაციებზე. შეიძლება გირჩევნიათ შეასრულოთ თქვენი მანქანური სწავლების ამოცანები GPU-ების ან CPU-ების გამოყენებით ზოგიერთ შემთხვევაში. ზოგადად, შემდეგი პრინციპები დაგეხმარებათ შეაფასოთ, არის თუ არა TPU საუკეთესო ვარიანტი თქვენი დატვირთვისთვის:

• მოდელებში დომინანტურია მატრიცული გამოთვლები
• მოდელის ძირითადი სასწავლო მარყუჟის ფარგლებში, არ არის მორგებული TensorFlow ოპერაციები
• ისინი არიან მოდელები, რომლებიც გადიან კვირების ან თვეების ტრენინგს
• ეს არის მასიური მოდელები, რომლებსაც აქვთ ფართო, ეფექტური პარტიების ზომები.

ახლა მოდით გადავიდეთ რამდენიმე პირდაპირ TPU vs. GPU შედარება.

რა განსხვავებაა GPU-სა და TPU-ს შორის?

TPU vs. GPU არქიტექტურა

TPU არ არის უაღრესად რთული აპარატურა და ისეთი შეგრძნებაა, როგორც სიგნალის დამუშავების ძრავა რადარის აპლიკაციებისთვის და არა X86-დან მიღებული ტრადიციული არქიტექტურა.

მიუხედავად იმისა, რომ აქვს მრავალი მატრიცის გამრავლების გაყოფა, ის ნაკლებად არის GPU და უფრო კოპროცესორი; ის უბრალოდ ასრულებს ჰოსტის მიერ მიღებულ ბრძანებებს.

იმის გამო, რომ მატრიცის გამრავლების კომპონენტში ამდენი წონაა შესატანი, TPU-ის DRAM პარალელურად მუშაობს როგორც ერთი ერთეული.

გარდა ამისა, იმის გამო, რომ TPU-ებს შეუძლიათ მხოლოდ მატრიცული ოპერაციების ჩატარება, TPU დაფები დაკავშირებულია CPU-ზე დაფუძნებულ მასპინძელ სისტემებთან, რათა შეასრულონ ამოცანები, რომლებსაც TPU-ები ვერ უმკლავდებიან.

მასპინძელი კომპიუტერები პასუხისმგებელნი არიან მონაცემების მიწოდებაზე TPU-ზე, წინასწარ დამუშავებაზე და დეტალების მიღებაზე Cloud Storage-დან.

GPU-ები უფრო მეტად ზრუნავენ სამუშაოსთვის ხელმისაწვდომი ბირთვების გამოყენებაზე, ვიდრე დაბალი ლატენტური ქეშის წვდომით.

მრავალი კომპიუტერი (პროცესორული კლასტერი) მრავალი SM-ით (სტრიმინგ მულტიპროცესორები) ხდება ერთი GPU გაჯეტი, პირველი ფენის ინსტრუქციის ქეშის შრეებით და თანმხლები ბირთვებით, რომლებიც განთავსებულია ყველა SM-ში.

გლობალური GDDR-5 მეხსიერებიდან მონაცემების მოპოვებამდე, ერთი SM ჩვეულებრივ იყენებს ორი ქეშის საერთო ფენას და ერთი ქეშის სპეციალურ ფენას. GPU არქიტექტურა მეხსიერების შეყოვნების ტოლერანტულია.

GPU მუშაობს მეხსიერების ქეშის მინიმალური რაოდენობით. თუმცა, იმის გამო, რომ GPU-ს აქვს მეტი ტრანზისტორი, რომელიც დამუშავებას ეძღვნება, მას ნაკლებად აწუხებს მეხსიერებაში მონაცემების წვდომის დრო.

მეხსიერების წვდომის შესაძლო შეფერხება იმალება, რადგან GPU დაკავებულია ადექვატური გამოთვლებით.

TPU vs. GPU სიჩქარე

ეს ორიგინალური TPU თაობის მიზნობრივი დასკვნა, რომელიც იყენებს ნასწავლ მოდელს და არა გაწვრთნილ მოდელს.

TPU არის 15-დან 30-ჯერ უფრო სწრაფი ვიდრე მიმდინარე GPU-ები და CPU-ები კომერციულ AI აპლიკაციებზე, რომლებიც იყენებენ ნერვული ქსელის დასკვნას.

გარდა ამისა, TPU მნიშვნელოვნად ენერგოეფექტურია, TOPS/Watt მნიშვნელობის 30-დან 80-ჯერ გაზრდით.

აქედან გამომდინარე TPU-ის დამზადებისას vs. GPU სიჩქარის შედარება, შანსები გადახრილია ტენსორის დამუშავების ერთეულისკენ.

TPU vs. GPU შესრულება

TPU არის ტენსორის დამუშავების მანქანა, რომელიც შექმნილია Tensorflow გრაფიკის გამოთვლების დასაჩქარებლად.

ერთ დაფაზე, თითოეულ TPU-ს შეუძლია უზრუნველყოს 64 GB მაღალი გამტარუნარიანობის მეხსიერება და 180 ტერაფლოპი მცურავი წერტილის შესრულება.

Nvidia GPU-სა და TPU-ს შორის შედარება ნაჩვენებია ქვემოთ. Y-ღერძი ასახავს ფოტოების რაოდენობას წამში, ხოლო X-ღერძი წარმოადგენს სხვადასხვა მოდელს.

TPU vs. GPU მანქანური სწავლება

ქვემოთ მოცემულია CPU-ების და GPU-ების ტრენინგის დრო სხვადასხვა პარტიული ზომის და გამეორებების გამოყენებით ეპოქაში:

• გამეორებები/ეპოქა: 100, სერიის ზომა: 1000, სულ ეპოქები: 25, პარამეტრები: 1,84 მ და მოდელის ტიპი: Keras Mobilenet V1 (ალფა 0,75).

ამაჩქარებელი	GPU (NVIDIA K80)	TPU
ტრენინგის სიზუსტე (%)	96.5	94.1
ვალიდაციის სიზუსტე (%)	65.1	68.6
დრო თითო გამეორებაზე (მმ)	69	173
დრო ეპოქაში	69	173
საერთო დრო (წუთები)	30	72

• გამეორებები/ეპოქა: 1000, სერიის ზომა: 100, სულ ეპოქები: 25, პარამეტრები: 1,84 მ და მოდელის ტიპი: Keras Mobilenet V1 (ალფა 0,75)

ამაჩქარებელი	GPU (NVIDIA K80)	TPU
ტრენინგის სიზუსტე (%)	97.4	96.9
ვალიდაციის სიზუსტე (%)	45.2	45.3
დრო თითო გამეორებაზე (მმ)	185	252
დრო ეპოქაში	18	25
საერთო დრო (წუთები)	16	21

მცირე სერიის ზომით, TPU-ს ვარჯიშისთვის გაცილებით მეტი დრო სჭირდება, როგორც ეს ვარჯიშის დროიდან ჩანს. თუმცა, TPU შესრულება უფრო ახლოს არის GPU-სთან გაზრდილი სერიის ზომით.

აქედან გამომდინარე TPU-ის დამზადებისას vs. GPU ტრენინგის შედარება, ბევრი რამ არის დაკავშირებული ეპოქებთან და სურათების ზომასთან.

TPU vs. GPU ბენჩმარკი

0,5 ვატი/TOPS-ით, ერთ Edge TPU-ს შეუძლია შეასრულოს ოთხი ტრილიონი ოპერაცია/წმ. რამდენიმე ცვლადი გავლენას ახდენს იმაზე, თუ რამდენად კარგად ითარგმნება ეს აპლიკაციის შესრულებაზე.

ნერვული ქსელის მოდელებს განსხვავებული მოთხოვნები აქვთ და საერთო გამომავალი ცვალებადობს ჰოსტის USB სიჩქარის, CPU-ისა და USB ამაჩქარებლის მოწყობილობის სხვა სისტემის რესურსების მიხედვით.

ამის გათვალისწინებით, ქვემოთ მოცემული გრაფიკა ეწინააღმდეგება Edge TPU-ზე ცალკეული დასკვნების გაკეთებას დახარჯულ დროს სხვადასხვა სტანდარტულ მოდელებთან. რა თქმა უნდა, ყველა გაშვებული მოდელი არის TensorFlow Lite ვერსიები შედარებისთვის.

გთხოვთ გაითვალისწინოთ, რომ ზემოთ მოცემული მონაცემები აჩვენებს მოდელის გაშვებას საჭირო დროს. თუმცა, ის გამორიცხავს შეყვანის მონაცემების დამუშავებას საჭირო დროს, რომელიც განსხვავდება აპლიკაციისა და სისტემის მიხედვით.

GPU სტანდარტების შედეგები შედარებულია მომხმარებლის სასურველი თამაშის ხარისხის პარამეტრებთან და გარჩევადობასთან.

70,000-ზე მეტი საორიენტაციო ტესტის შეფასების საფუძველზე, დახვეწილი ალგორითმები ზედმიწევნით აშენდა, რათა გამოიმუშავონ თამაშების შესრულების 90 პროცენტიანი სანდო შეფასებები.

მიუხედავად იმისა, რომ გრაფიკული ბარათების შესრულება მნიშვნელოვნად განსხვავდება თამაშებში, ქვემოთ მოცემული შედარების სურათი იძლევა ზოგიერთი გრაფიკული ბარათის შეფასების ფართო ინდექსს.

TPU vs. GPU ფასი

მათ აქვთ ფასის მნიშვნელოვანი განსხვავება. TPU-ები ხუთჯერ უფრო ძვირია ვიდრე GPU. Აი ზოგიერთი მაგალითი:

• Nvidia Tesla P100 GPU ღირს $1,46 საათში
• Google TPU v3 ღირს $8.00 საათში
• TPUv2 GCP მოთხოვნით წვდომით $4,50 საათში

თუ მიზანი ღირებულების ოპტიმიზაციაა, თქვენ უნდა მიმართოთ TPU-ს მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ ის ავარჯიშებს მოდელს GPU-ს სიჩქარეზე 5-ჯერ.

რა განსხვავებაა CPU-ს შორის. GPU vs. TPU?

განსხვავება TPU-ს, GPU-სა და CPU-ს შორის არის ის, რომ CPU არის არასპეციფიკური დანიშნულების პროცესორი, რომელიც ამუშავებს კომპიუტერის ყველა გამოთვლას, ლოგიკას, შეყვანას და გამომავალს.

მეორეს მხრივ, GPU არის დამატებითი პროცესორი, რომელიც გამოიყენება გრაფიკული ინტერფეისის (GI) გასაუმჯობესებლად და მაღალი დონის აქტივობების შესასრულებლად. TPU არის ძლიერი, სპეციალურად შექმნილი პროცესორები, რომლებიც გამოიყენება კონკრეტული ჩარჩოს გამოყენებით შემუშავებული პროექტების შესასრულებლად, როგორიცაა TensorFlow.

ჩვენ მათ კატეგორიებად ვაქცევთ შემდეგნაირად:

• ცენტრალური დამუშავების განყოფილება (CPU) - აკონტროლებს კომპიუტერის ყველა ასპექტს
• გრაფიკული დამუშავების ერთეული (GPU) - აუმჯობესებს კომპიუტერის გრაფიკულ მუშაობას
• Tensor Processing Unit (TPU) – ASIC აშკარად შექმნილია TensorFlow პროექტებისთვის

Nvidia აკეთებს TPU-ს?

ბევრს აინტერესებდა, როგორ რეაგირებდა NVIDIA Google-ის TPU-ზე, მაგრამ ახლა ჩვენ გვაქვს პასუხები.

შეშფოთების ნაცვლად, NVIDIA-მ წარმატებით გააუქმა TPU, როგორც ინსტრუმენტი, რომელიც შეიძლება გამოიყენოს, როდესაც ეს აზრი აქვს, მაგრამ მაინც ინარჩუნებს თავის CUDA პროგრამულ უზრუნველყოფას და GPU-ს ლიდერებს.

ის ინახავს საკონტროლო წერტილს IoT მანქანათმცოდნეობის მიღებისთვის, ტექნოლოგიის ღია წყაროს მიღების გზით. თუმცა, ამ მეთოდის საშიშროება არის ის, რომ მან შეიძლება მიაწოდოს კონცეფცია, რომელიც შეიძლება გახდეს გამოწვევა NVIDIA-სთვის მონაცემთა ცენტრის დასკვნის ძრავების გრძელვადიანი მისწრაფებების მიმართ.

GPU უკეთესია თუ TPU?

დასასრულს, უნდა ვთქვათ, რომ მიუხედავად იმისა, რომ ვითარდება ალგორითმები ეფექტური გამოყენების ა TPU ღირს ცოტა ზედმეტი, შემცირებული ტრენინგის ხარჯები ზოგადად აღემატება დამატებით პროგრამირებას ხარჯები.

TPU-ს არჩევის სხვა მიზეზები მოიცავს იმ ფაქტს, რომ VRAM-ის v3-128 8 G აჭარბებს Nvidia GPU-ები, რაც v3-8-ს უკეთეს ალტერნატივად აქცევს NLU-თან დაკავშირებული დიდი მონაცემთა ნაკრების დასამუშავებლად და NLP.

მაღალმა სიჩქარეებმა ასევე შეიძლება გამოიწვიოს უფრო სწრაფი გამეორება დეველოპმენტის ციკლების დროს, რაც გამოიწვევს უფრო სწრაფ და ხშირ ინოვაციას, რაც ზრდის ბაზარზე წარმატების ალბათობას.

TPU აღემატება GPU-ს ინოვაციის სიჩქარის, გამოყენების სიმარტივის და ხელმისაწვდომობის თვალსაზრისით; მომხმარებლებმა და ღრუბლის არქიტექტორებმა უნდა გაითვალისწინონ TPU თავიანთი ML და AI ინიციატივებში.

Google-ის TPU-ს აქვს დიდი დამუშავების შესაძლებლობა და მომხმარებელმა უნდა მოახდინოს მონაცემთა შეყვანის კოორდინაცია, რათა დარწმუნდეს, რომ არ არის გადატვირთვა.

აი, სულ TPU vs. GPU შედარება. ჩვენ გვსურს გავიგოთ თქვენი აზრები და ვნახოთ, გაგიკეთებიათ თუ არა რაიმე ტესტი და რა შედეგები მიიღეთ TPU-ზე და GPU-ზე.

დაიმახსოვრეთ, შეგიძლიათ ისარგებლოთ კომპიუტერის განსაცვიფრებელი გამოცდილებით რომელიმე მათგანის გამოყენებით საუკეთესო გრაფიკული ბარათები Windows 11-ისთვის.