ТПУ против. GPU: реальная производительность и различия в скорости

В этой статье мы будем делать TPU vs. Сравнение графического процессора. Но прежде чем мы углубимся в это, вот что вы должны знать.

Машинное обучение и технологии искусственного интеллекта ускорили рост интеллектуальных приложений. С этой целью полупроводниковые компании постоянно создают ускорители и процессоры, включая TPU и CPU, для работы с более сложными приложениями.

У некоторых пользователей возникли проблемы с пониманием того, когда рекомендуется использовать TPU, а когда использовать GPU для своих компьютерных задач.

Графический процессор, также известный как графический процессор, — это видеокарта вашего ПК, обеспечивающая визуальное и захватывающее взаимодействие с ПК. Например, вы можете выполнить простые шаги, если ваш ПК не определяет GPU.

Чтобы лучше понять эти обстоятельства, нам также необходимо уточнить, что такое TPU и чем он отличается от GPU.

Что такое ТПУ?

TPU или Tensor Processing Units — это специализированные интегральные схемы (ИС) для конкретных приложений, также известные как ASIC (специализированные интегральные схемы). Google создал TPU с нуля, начал использовать их в 2015 году и открыл для публики в 2018 году.

TPU предлагаются в виде второстепенных чипов или облачных версий. Чтобы ускорить машинное обучение для нейронной сети с помощью программного обеспечения TensorFlow, облачные TPU решают сложные матричные и векторные операции с невероятной скоростью.

С помощью TensorFlow, разработанной командой Google Brain Team, платформы машинного обучения с открытым исходным кодом, исследователи, разработчики и предприятия могут создавать модели ИИ и управлять ими с помощью оборудования Cloud TPU.

При обучении сложных и надежных моделей нейронных сетей TPU сокращают время до значения точности. Это означает, что модели глубокого обучения, на обучение которых с использованием графических процессоров могут уйти недели, занимают меньше доли этого времени.

Является ли TPU таким же, как GPU?

Они архитектурно очень различны. Графический процессор сам по себе является процессором, хотя и ориентированным на векторизованное числовое программирование. По сути, графические процессоры — это следующее поколение суперкомпьютеров Cray.

TPU — это сопроцессоры, которые не выполняют инструкции сами по себе; код выполняется на ЦП, который передает TPU поток небольших операций.

Когда мне следует использовать ТПУ?

TPU в облаке адаптированы для конкретных приложений. В некоторых случаях вы можете предпочесть выполнять задачи машинного обучения с использованием графических или центральных процессоров. В целом, следующие принципы могут помочь вам оценить, является ли TPU лучшим вариантом для вашей рабочей нагрузки:

• В моделях преобладают матричные вычисления.
• В основном цикле обучения модели нет пользовательских операций TensorFlow.
• Это модели, которые проходят недели или месяцы обучения.
• Это массивные модели с большими и эффективными размерами партий.

Теперь давайте перейдем непосредственно к TPU vs. Сравнение графического процессора.

В чем разница между GPU и TPU?

ТПУ против. Архитектура графического процессора

TPU не представляет собой очень сложное аппаратное обеспечение и похоже на механизм обработки сигналов для радарных приложений, а не на традиционную архитектуру, основанную на X86.

Несмотря на наличие множества операций умножения матриц, это не столько графический процессор, сколько сопроцессор; он просто выполняет команды, полученные от хоста.

Поскольку в компонент умножения матриц нужно ввести так много весов, DRAM TPU работает как единое целое параллельно.

Кроме того, поскольку TPU могут выполнять только матричные операции, платы TPU связаны с хост-системами на базе ЦП для выполнения задач, с которыми TPU не могут справиться.

Хост-компьютеры отвечают за доставку данных в TPU, предварительную обработку и получение сведений из облачного хранилища.

Графические процессоры больше озабочены использованием доступных ядер для работы, чем доступом к кешу с малой задержкой.

Многие ПК (кластеры процессоров) с несколькими SM (потоковыми мультипроцессорами) становятся единым устройством GPU с слоями кэша инструкций первого уровня и сопутствующими ядрами, размещенными в каждом SM.

Перед извлечением данных из глобальной памяти GDDR-5 один SM обычно использует общий уровень из двух кэшей и выделенный уровень из одного кэша. Архитектура графического процессора терпима к задержкам памяти.

Графический процессор работает с минимальным количеством уровней кэш-памяти. Однако, поскольку GPU имеет больше транзисторов, предназначенных для обработки, он меньше заботится о времени доступа к данным в памяти.

Возможная задержка доступа к памяти скрыта, поскольку GPU занят адекватными вычислениями.

ТПУ против. Скорость графического процессора

Это оригинальное поколение TPU предназначено для целевого вывода, в котором используется обученная модель, а не обученная.

TPU в 15–30 раз быстрее, чем современные графические и центральные процессоры, в коммерческих приложениях искусственного интеллекта, использующих вывод нейронной сети.

Кроме того, TPU значительно энергоэффективнее: значение TOPS/Ватт увеличивается от 30 до 80 раз.

Следовательно, при создании TPU vs. Сравнение скорости графического процессора, шансы смещены в сторону Tensor Processing Unit.

ТПУ против. Производительность графического процессора

TPU — это машина для обработки тензоров, созданная для ускорения вычислений графа Tensorflow.

На одной плате каждый TPU может обеспечить до 64 ГБ памяти с высокой пропускной способностью и 180 терафлопс производительности с плавающей запятой.

Сравнение графических процессоров Nvidia и TPU показано ниже. Ось Y отображает количество фотографий в секунду, а ось X представляет различные модели.

ТПУ против. машинное обучение на графическом процессоре

Ниже приведено время обучения для ЦП и ГП с использованием разных размеров пакетов и итераций для каждой эпохи:

• Итерации/эпоха: 100, размер пакета: 1000, общее количество эпох: 25, параметры: 1,84 млн и тип модели: Keras Mobilenet V1 (альфа 0,75).

УСКОРИТЕЛЬ	Графический процессор (NVIDIA K80)	ТПУ
Точность обучения (%)	96.5	94.1
Точность проверки (%)	65.1	68.6
Время на итерацию (мс)	69	173
Время в эпоху (с)	69	173
Общее время (минуты)	30	72

• Итерации/эпоха: 1000, Размер пакета: 100, Всего эпох: 25, Параметры: 1,84 М, Тип модели: Keras Mobilenet V1 (альфа 0,75)

УСКОРИТЕЛЬ	Графический процессор (NVIDIA K80)	ТПУ
Точность обучения (%)	97.4	96.9
Точность проверки (%)	45.2	45.3
Время на итерацию (мс)	185	252
Время в эпоху (с)	18	25
Общее время (минуты)	16	21

При меньшем размере пакета обучение TPU занимает гораздо больше времени, как видно из времени обучения. Однако производительность TPU ближе к GPU с увеличенным размером пакета.

Следовательно, при создании TPU vs. Сравнение обучения GPU, многое зависит от эпох и размера партии.

ТПУ против. Тест графического процессора

При мощности 0,5 Вт/TOPS один Edge TPU может выполнять четыре триллиона операций в секунду. Несколько переменных влияют на то, насколько хорошо это отражается на производительности приложения.

Модели нейронных сетей предъявляют определенные требования, а общий вывод зависит от скорости хост-USB, процессора и других системных ресурсов USB-ускорителя.

Имея это в виду, на приведенном ниже рисунке сравнивается время, затрачиваемое на создание отдельных выводов на Edge TPU, с различными стандартными моделями. Конечно, для сравнения все работающие модели являются версиями TensorFlow Lite.

Обратите внимание, что приведенные выше данные показывают время, необходимое для запуска модели. Однако это не включает время, необходимое для обработки входных данных, которое зависит от приложения и системы.

Результаты тестов графического процессора сравниваются с желаемыми пользователем настройками качества игрового процесса и разрешением.

На основе оценки более 70 000 эталонных тестов были тщательно разработаны сложные алгоритмы, обеспечивающие 90-процентную надежность оценки игровой производительности.

Несмотря на то, что производительность графических карт сильно различается в зависимости от игр, на этом сравнительном изображении ниже представлен общий индекс рейтинга для некоторых графических карт.

ТПУ против. Цена графического процессора

У них существенная разница в цене. TPU в пять раз дороже, чем GPU. Вот некоторые примеры:

• Графический процессор Nvidia Tesla P100 стоит 1,46 доллара в час.
• Google TPU v3 стоит 8 долларов в час.
• TPUv2 с доступом к GCP по требованию: 4,50 доллара США в час.

Если целью является оптимизация затрат, вам следует выбирать TPU, только если он обучает модель в 5 раз быстрее, чем GPU.

В чем разница между процессором и процессором? ГП против. ТПУ?

Различие между TPU, GPU и CPU заключается в том, что CPU — это процессор неспецифического назначения, который обрабатывает все вычисления, логику, ввод и вывод компьютера.

С другой стороны, GPU — это дополнительный процессор, используемый для улучшения графического интерфейса (GI) и выполнения сложных действий. TPU — это мощные, специально созданные процессоры, используемые для выполнения проектов, разработанных с использованием определенной среды, такой как TensorFlow.

Мы классифицируем их следующим образом:

• Центральный процессор (ЦП) — управление всеми аспектами компьютера.
• Графический процессор (GPU) — улучшите графическую производительность компьютера.
• Tensor Processing Unit (TPU) — ASIC, специально разработанный для проектов TensorFlow.

Nvidia делает TPU?

Многие задавались вопросом, как NVIDIA отреагирует на TPU Google, но теперь у нас есть ответы.

Вместо того, чтобы беспокоиться, NVIDIA успешно позиционирует TPU как инструмент, который она может использовать, когда это имеет смысл, но по-прежнему сохраняет лидерство в своем программном обеспечении CUDA и графических процессорах.

Он сохраняет контрольную точку для внедрения машинного обучения IoT, делая технологию с открытым исходным кодом. Однако опасность этого метода заключается в том, что он может обеспечить доверие к концепции, которая может стать вызовом для долгосрочных устремлений NVIDIA к механизмам логического вывода в центрах обработки данных.

GPU или TPU лучше?

В заключение мы должны сказать, что, хотя и разрабатываются алгоритмы, позволяющие эффективно использовать TPU стоит немного дороже, снижение затрат на обучение обычно перевешивает дополнительное программирование. затраты.

Другие причины для выбора TPU включают тот факт, что G видеопамяти v3-128 8 превосходит Графические процессоры Nvidia, что делает v3-8 лучшей альтернативой для обработки больших наборов данных, связанных с NLU. и НЛП.

Более высокие скорости также могут привести к более быстрой итерации во время циклов разработки, что приведет к более быстрым и частым инновациям, увеличивая вероятность успеха на рынке.

TPU превосходит GPU по скорости внедрения инноваций, простоте использования и доступности; потребители и облачные архитекторы должны учитывать TPU в своих инициативах по машинному обучению и искусственному интеллекту.

TPU от Google имеет достаточную вычислительную мощность, и пользователь должен координировать ввод данных, чтобы убедиться, что нет перегрузки.

Вот и все, общий TPU vs. Сравнение графического процессора. Мы хотели бы узнать ваше мнение и узнать, проводили ли вы какие-либо тесты и какие результаты вы получили на TPU и GPU.

Помните, что вы можете наслаждаться захватывающими впечатлениями от ПК, используя любой из лучшие видеокарты для Windows 11.