TPU vs. GPU: Gerçek Dünya Performansı ve Hız Farkları

Bu yazıda TPU'ya karşı TPU yapacağız. GPU karşılaştırması. Ama onu incelemeden önce, bilmeniz gereken şey burada.

Makine Öğrenimi ve AI teknolojisi, akıllı uygulamaların büyümesini hızlandırdı. Bu amaçla, yarı iletken firmalar, daha karmaşık uygulamalarla başa çıkmak için sürekli olarak TPU ve CPU dahil olmak üzere hızlandırıcılar ve işlemciler yaratıyor.

Bazı kullanıcılar, bilgisayar görevleri için ne zaman TPU kullanmaları gerektiğini ve ne zaman GPU kullanmaları gerektiğini anlamakta sorun yaşadı.

Grafik İşlem Birimi olarak da bilinen bir GPU, size görsel ve sürükleyici bir PC deneyimi sunmak için bilgisayarınızın ekran kartıdır. Örneğin, aşağıdaki durumlarda kolay adımları takip edebilirsiniz: PC GPU'yu algılamıyor.

Bu koşulları daha iyi anlamak için, bir TPU'nun ne olduğunu ve bir GPU ile nasıl karşılaştırıldığını da açıklamamız gerekecek.

TPU nedir?

TPU'lar veya Tensör İşleme Birimleri, ASIC'ler (uygulamaya özel entegre devreler) olarak da bilinen belirli uygulamalar için özel entegre devrelerdir (IC'ler). Google, TPU'ları sıfırdan oluşturup 2015'te kullanmaya başladı ve 2018'de halka açtı.

TPU'lar küçük çip veya bulut sürümleri olarak sunulur. TensorFlow yazılımını kullanan bir sinir ağı için makine öğrenimini hızlandırmak için bulut TPU'ları, karmaşık matris ve vektör işlemlerini inanılmaz hızlarda çözer.

Google Beyin Ekibi tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi platformu olan TensorFlow ile araştırmacılar, geliştiriciler ve kuruluşlar, Cloud TPU donanımını kullanarak AI modelleri oluşturabilir ve çalıştırabilir.

TPU'lar, karmaşık ve sağlam sinir ağı modellerini eğitirken, doğruluk değerini elde etme süresini azaltır. Bu, GPU'ları kullanarak eğitmek için haftalar sürmüş olabilecek derin öğrenme modellerinin bu sürenin çok daha az zaman alacağı anlamına gelir.

TPU ile GPU aynı şey mi?

Mimari olarak oldukça farklıdırlar. Bir Grafik İşlem Birimi, vektörleştirilmiş sayısal programlamaya yönlendirilmiş olsa da, kendi başına bir işlemcidir. GPU'lar, aslında, Cray süper bilgisayarlarının yeni neslidir.

TPU'lar, talimatları kendi başlarına yürütmeyen yardımcı işlemcilerdir; kod, TPU'yu küçük işlemlerden oluşan bir akışla besleyen CPU'larda yürütülür.

TPU'yu ne zaman kullanmalıyım?

Buluttaki TPU'lar belirli uygulamalara göre uyarlanmıştır. Bazı durumlarda makine öğrenimi görevlerinizi GPU'ları veya CPU'ları kullanarak yürütmeyi tercih edebilirsiniz. Genel olarak, aşağıdaki ilkeler, iş yükünüz için TPU'nun en iyi seçenek olup olmadığını değerlendirmenize yardımcı olabilir:

• Modellerde matris hesaplamaları baskındır
• Modelin ana eğitim döngüsü içinde özel TensorFlow işlemi yoktur
• Onlar haftalarca veya aylarca eğitimden geçen modellerdir.
• Kapsamlı, etkili parti boyutlarına sahip devasa modellerdir.

Şimdi doğrudan TPU'ya karşı TPU'ya geçelim. GPU karşılaştırması.

GPU ve TPU arasındaki farklar nelerdir?

TPU vs. GPU mimarisi

TPU son derece karmaşık bir donanım değildir ve geleneksel X86'dan türetilen mimariden ziyade radar uygulamaları için bir sinyal işleme motoru gibi hissettirir.

Birçok matris çarpma bölümü olmasına rağmen, daha az bir GPU ve daha çok bir yardımcı işlemcidir; yalnızca bir ana bilgisayar tarafından verilen komutları yürütür.

Matris çarpma bileşenine girilecek çok fazla ağırlık olduğundan, TPU'nun DRAM'i paralel olarak tek bir birim olarak çalıştırılır.

Ek olarak, TPU'lar yalnızca matris işlemlerini gerçekleştirebildiğinden, TPU kartları, TPU'ların gerçekleştiremeyeceği görevleri gerçekleştirmek için CPU tabanlı ana bilgisayar sistemlerine bağlanır.

Ana bilgisayarlar, verileri TPU'ya teslim etmekten, ön işlemeden ve Cloud Storage'dan ayrıntıları almaktan sorumludur.

GPU'lar, düşük gecikmeli önbelleğe erişmek yerine, çalışmak için mevcut çekirdekleri uygulamakla daha fazla ilgilenir.

Birden fazla SM'ye (Akış Çok İşlemcili) sahip birçok PC (İşlemci Kümeleri), her SM'de yer alan birinci katman talimat önbellek katmanları ve eşlik eden çekirdeklerle tek bir GPU aygıtı haline gelir.

Global GDDR-5 belleğinden veri çıkarmadan önce, bir SM tipik olarak iki önbellekten oluşan paylaşılan bir katman ve bir önbelleğin özel katmanını kullanır. GPU mimarisi, bellek gecikmesine toleranslıdır.

Bir GPU, minimum sayıda bellek önbellek düzeyiyle çalışır. Bununla birlikte, bir GPU, işlemeye ayrılmış daha fazla transistör içerdiğinden, bellekteki verilere erişme zamanı ile daha az ilgilenir.

GPU yeterli hesaplamalarla meşgul tutulduğu için olası bellek erişim gecikmesi gizlenir.

TPU vs. GPU hızı

Bu orijinal TPU nesli, eğitilmiş bir model yerine öğrenilmiş bir model kullanan çıkarımı hedef aldı.

TPU, sinir ağı çıkarımı kullanan ticari AI uygulamalarındaki mevcut GPU'lardan ve CPU'lardan 15 ila 30 kat daha hızlıdır.

Ayrıca TPU, TOPS/Watt değerinde 30 ila 80 kat arasında bir artışla önemli ölçüde enerji verimlidir.

Bu nedenle, bir TPU vs. GPU hız karşılaştırması, oranlar Tensör İşleme Birimine doğru eğildi.

TPU vs. GPU performansı

TPU, Tensorflow grafik hesaplamalarını hızlandırmak için oluşturulmuş bir tensör işleme makinesidir.

Tek bir kartta, her TPU 64 GB'a kadar yüksek bant genişliğine sahip bellek ve 180 teraflop kayan nokta performansı sağlayabilir.

Nvidia GPU'lar ve TPU'lar arasında bir karşılaştırma aşağıda gösterilmiştir. Y ekseni, saniyedeki fotoğraf sayısını gösterirken, X ekseni çeşitli modelleri temsil eder.

TPU vs. GPU makine öğrenimi

Aşağıda, Epoch başına farklı parti boyutları ve yinelemeler kullanan CPU'lar ve GPU'lar için eğitim süreleri verilmiştir:

• Yineleme/dönem: 100, Parti boyutu: 1000, Toplam dönem: 25, Parametreler: 1,84 M ve Model türü: Keras Mobilenet V1 (alfa 0,75).

GAZ PEDALI	GPU (NVIDIA K80)	TPU
Eğitim Doğruluğu (%)	96.5	94.1
Doğrulama Doğruluğu (%)	65.1	68.6
Yineleme Başına Süre (ms)	69	173
Dönem Başına Süre (ler)	69	173
Toplam Süre (dakika)	30	72

• Yineleme/dönem: 1000, Parti boyutu: 100, Toplam dönem: 25, Parametreler: 1,84 M ve Model türü: Keras Mobilenet V1 (alfa 0,75)

GAZ PEDALI	GPU (NVIDIA K80)	TPU
Eğitim Doğruluğu (%)	97.4	96.9
Doğrulama Doğruluğu (%)	45.2	45.3
Yineleme Başına Süre (ms)	185	252
Dönem Başına Süre (ler)	18	25
Toplam Süre (dakika)	16	21

Daha küçük parti boyutuyla TPU'nun eğitilmesi, eğitim süresinden görüldüğü gibi çok daha uzun sürer. Ancak TPU performansı, artan parti boyutuyla GPU'ya daha yakındır.

Bu nedenle, bir TPU vs. GPU eğitim karşılaştırması, dönemler ve parti boyutu ile çok ilgisi var.

TPU vs. GPU karşılaştırması

0,5 watt/TOPS ile tek bir Edge TPU, saniyede dört trilyon işlem gerçekleştirebilir. Bunun uygulama performansını ne kadar iyi etkilediğini birkaç değişken etkiler.

Sinir ağı modellerinin farklı gereksinimleri vardır ve genel çıktı, ana bilgisayar USB hızına, CPU'ya ve USB hızlandırıcı aygıtının diğer sistem kaynaklarına bağlı olarak değişir.

Bunu akılda tutarak, aşağıdaki grafik, çeşitli standart modellerle bir Edge TPU'da tek çıkarımlar yapmak için harcanan süreyi karşılaştırır. Tabii ki, çalışan tüm modeller karşılaştırma için TensorFlow Lite sürümleridir.

Lütfen yukarıda verilen verilerin modeli çalıştırmak için gereken süreyi gösterdiğine dikkat edin. Ancak, uygulamaya ve sisteme göre değişen giriş verilerinin işlenmesi için gereken süreyi içermez.

GPU kıyaslamalarının sonuçları, kullanıcının istediği oyun kalitesi ayarları ve çözünürlüğü ile karşılaştırılır.

70.000'den fazla kıyaslama testinin değerlendirilmesine dayalı olarak, oyun performansına ilişkin yüzde 90 güvenilir tahminler oluşturmak için titizlikle oluşturulmuş karmaşık algoritmalar.

Grafik kartlarının performansı oyunlar arasında büyük farklılıklar gösterse de, aşağıdaki bu karşılaştırma resmi, bazı grafik kartları için geniş bir derecelendirme indeksi vermektedir.

TPU vs. GPU fiyatı

Aralarında ciddi bir fiyat farkı var. TPU'lar, GPU'lardan beş kat daha maliyetlidir. İşte bazı örnekler:

• Bir Nvidia Tesla P100 GPU, saatte 1,46 ABD Doları tutarındadır.
• Google TPU v3, saat başına 8,00 ABD doları tutarındadır.
• İsteğe bağlı GCP erişimine sahip TPUv2, saatte 4,50 ABD doları

Amaç maliyeti optimize etmekse, yalnızca bir modeli GPU hızından 5 kat daha hızlı eğitiyorsa bir TPU seçmelisiniz.

CPU ile CPU arasındaki fark nedir? GPU'ya karşı TPU?

TPU, GPU ve CPU arasındaki fark, CPU'nun bilgisayarın tüm hesaplamalarını, mantığını, girişini ve çıkışını işleyen belirli olmayan amaca yönelik bir işlemci olmasıdır.

Öte yandan GPU, Grafik Arayüzü (GI) geliştirmek ve üst düzey etkinlikler yapmak için kullanılan ekstra bir işlemcidir. TPU'lar, TensorFlow gibi belirli bir çerçeve kullanılarak geliştirilen projeleri yürütmek için kullanılan güçlü, özel olarak üretilmiş işlemcilerdir.

Bunları şu şekilde sınıflandırıyoruz:

• Merkezi İşlem Birimi (CPU) – Bir bilgisayarın tüm yönlerini kontrol edin
• Grafik İşlem Birimi (GPU) – Bilgisayarın grafik performansını iyileştirin
• Tensor İşleme Birimi (TPU) – TensorFlow projeleri için özel olarak tasarlanmış ASIC

Nvidia TPU yapar mı?

Birçok kişi NVIDIA'nın Google'ın TPU'suna nasıl tepki vereceğini merak etti, ancak artık yanıtlarımız var.

Endişelenmek yerine NVIDIA, TPU'yu mantıklı olduğunda kullanabileceği bir araç olarak başarılı bir şekilde konumlandırdı, ancak yine de CUDA yazılımını ve GPU'larını lider durumda tutuyor.

Teknolojiyi açık kaynak haline getirerek IoT makine öğreniminin benimsenmesi için bir kontrol noktası tutar. Bununla birlikte, bu yöntemin tehlikesi, NVIDIA için veri merkezi çıkarım motorlarının uzun vadeli beklentilerine karşı bir meydan okuma haline gelebilecek bir konsepte güven sağlayabilmesidir.

GPU veya TPU daha mı iyi?

Sonuç olarak şunu söylemeliyiz ki, bir algoritmanın etkin kullanımını sağlamak için algoritmalar geliştirilse de. TPU biraz daha fazla maliyetlidir, azaltılmış eğitim maliyetleri genellikle ek programlamadan daha ağır basar masraflar.

Bir TPU seçmenin diğer nedenleri arasında v3-128 8'in G VRAM'inin, Nvidia GPU'lar, v3-8'i NLU ile ilişkili büyük veri kümelerini işlemek için daha iyi bir alternatif haline getiriyor ve NLP.

Daha yüksek hızlar ayrıca geliştirme döngüleri sırasında daha hızlı Yinelemeye yol açabilir, bu da daha hızlı ve daha sık inovasyona yol açarak pazarda başarı olasılığını artırır.

TPU, yenilik hızı, kullanım kolaylığı ve satın alınabilirlik açısından GPU'dan daha iyi performans gösterir; tüketiciler ve bulut mimarları, ML ve AI girişimlerinde TPU'yu dikkate almalıdır.

Google TPU'nun çok sayıda işleme kapasitesi vardır ve kullanıcının aşırı yükleme olmadığından emin olmak için veri girişini koordine etmesi gerekir.

İşte karşınızda, toplam TPU vs. GPU karşılaştırması. Düşüncelerinizi öğrenmek ve herhangi bir test yapıp yapmadığınızı ve TPU ve GPU'da ne gibi sonuçlar aldığınızı görmek isteriz.

Herhangi birini kullanarak sürükleyici bir PC deneyiminin keyfini çıkarabileceğinizi unutmayın. Windows 11 için en iyi grafik kartları.