ТПУ проти GPU: реальні відмінності в продуктивності та швидкості

У цій статті ми будемо робити TPU проти. Порівняння GPU. Але перш ніж заглибитися в це, ось що ви повинні знати.

Машинне навчання та технології штучного інтелекту прискорили розвиток інтелектуальних додатків. З цією метою напівпровідникові фірми постійно створюють прискорювачі та процесори, включаючи TPU та CPU, для роботи з більш складними програмами.

Деякі користувачі мали проблеми з розумінням, коли рекомендується використовувати TPU, а коли GPU для виконання своїх комп’ютерних завдань.

Графічний процесор, також відомий як графічний процесор, — це відеокарта вашого ПК, яка забезпечує візуальне та захоплююче враження від ПК. Наприклад, ви можете виконати прості кроки, якщо ви ПК не виявляє графічний процесор.

Щоб краще зрозуміти ці обставини, нам також потрібно буде прояснити, що таке TPU і як він порівнюється з GPU.

Що таке ТПУ?

TPU або Tensor Processing Units — це спеціалізовані інтегральні схеми (IC) для конкретних застосувань, також відомі як ASIC (інтегральні схеми, специфічні для застосування). Google створив TPU з нуля, почавши використовувати їх у 2015 році, і відкрив їх для публіки в 2018 році.

TPU пропонуються як незначні чипові чи хмарні версії. Щоб прискорити машинне навчання для нейронної мережі за допомогою програмного забезпечення TensorFlow, хмарні TPU вирішують складні матричні та векторні операції з неймовірною швидкістю.

Завдяки TensorFlow команда Google Brain Team розробила платформу машинного навчання з відкритим кодом, завдяки чому дослідники, розробники та підприємства можуть створювати моделі штучного інтелекту та працювати з ними за допомогою обладнання Cloud TPU.

Під час навчання складних і надійних моделей нейронних мереж TPU скорочують час отримання значення точності. Це означає, що моделі глибокого навчання, на навчання яких за допомогою графічних процесорів, можливо, знадобилися тижні, займають менше частини цього часу.

Чи TPU те саме, що і GPU?

Вони дуже відрізняються архітектурою. Графічний процесор – це процесор сам по собі, хоча і спрямований на векторизоване чисельне програмування. По суті, графічні процесори — це наступне покоління суперкомп’ютерів Cray.

TPU – це співпроцесори, які не виконують інструкції самі; код виконується на ЦП, що забезпечує TPU потік невеликих операцій.

Коли слід використовувати TPU?

TPU в хмарі призначені для конкретних програм. У деяких випадках ви можете віддати перевагу виконання завдань машинного навчання за допомогою графічних або центральних процесорів. Загалом, наступні принципи можуть допомогти вам оцінити, чи TPU є найкращим варіантом для вашого робочого навантаження:

• У моделях домінують матричні обчислення
• У рамках основного циклу навчання моделі немає спеціальних операцій TensorFlow
• Це моделі, які проходять тижні або місяці навчання
• Це масивні моделі, які мають великі ефективні розміри партій.

Тепер давайте перейдемо до прямого протистояння TPU. Порівняння GPU.

Які відмінності між GPU та TPU?

ТПУ проти Архітектура графічного процесора

TPU не є дуже складним апаратним забезпеченням і виглядає як механізм обробки сигналів для радіолокаційних додатків, а не традиційна архітектура на основі X86.

Незважаючи на те, що він має багато поділів множення матриці, це менше графічний процесор, а більше співпроцесор; він просто виконує команди, отримані хостом.

Оскільки до компонента множення матриці необхідно ввести так багато ваг, DRAM TPU працює як єдиний блок паралельно.

Крім того, оскільки TPU можуть виконувати лише матричні операції, плати TPU підключаються до хост-систем на базі CPU для виконання завдань, з якими TPU не можуть впоратися.

Головні комп’ютери відповідають за доставку даних до TPU, попередню обробку та отримання деталей із Cloud Storage.

Графічні процесори більше стурбовані застосуванням доступних ядер для роботи, ніж доступом до кешу з низькою затримкою.

Багато ПК (кластери процесорів) з кількома SM (потокові мультипроцесори) стають одним гаджетом GPU, з кеш-пам’яттю інструкцій першого рівня та супровідними ядрами, розміщеними в кожному SM.

Перед вилученням даних із глобальної пам’яті GDDR-5 один SM зазвичай використовує спільний шар із двох кешів і виділений шар із одного кешу. Архітектура графічного процесора стійка до затримок пам'яті.

Графічний процесор працює з мінімальною кількістю рівнів кешу пам’яті. Однак, оскільки графічний процесор має більше транзисторів, призначених для обробки, він менше турбується про час доступу до даних у пам'яті.

Можлива затримка доступу до пам’яті прихована, оскільки графічний процесор зайнятий адекватними обчисленнями.

ТПУ проти Швидкість графічного процесора

Це оригінальне покоління TPU цільового висновку, яке використовує вивчену модель, а не навчену.

TPU в 15-30 разів швидше, ніж поточні графічні процесори та центральні процесори в комерційних програмах AI, які використовують нейромережевий висновок.

Крім того, TPU є значно енергоефективним із збільшенням значення TOPS/Вт від 30 до 80 разів.

Отже, створюючи TPU проти. Порівняння швидкості графічного процесора, ймовірність перекошена в бік тензорного процесора.

ТПУ проти Продуктивність графічного процесора

TPU — це машина для обробки тензорів, створена для прискорення обчислень графіка Tensorflow.

На одній платі кожен TPU може забезпечити до 64 ГБ високошвидкісної пам’яті та 180 терафлопс продуктивності з плаваючою комою.

Порівняння між графічними процесорами Nvidia і TPU показано нижче. Вісь Y відображає кількість фотографій в секунду, а вісь X – різні моделі.

ТПУ проти Машинне навчання GPU

Нижче наведено час навчання для процесорів і графічних процесорів з використанням різних розмірів пакетів і ітерацій на епоху:

• Ітерацій/епоха: 100, Розмір пакету: 1000, Всього епох: 25, Параметри: 1,84 М і Тип моделі: Keras Mobilenet V1 (альфа 0,75).

АКСЕЛЕРАТОР	графічний процесор (NVIDIA K80)	ТПУ
Точність навчання (%)	96.5	94.1
Точність перевірки (%)	65.1	68.6
Час на ітерацію (мс)	69	173
Час за епоху (с)	69	173
Загальний час (хвилини)	30	72

• Ітерацій/епоха: 1000, Розмір пакету: 100, Всього епох: 25, Параметри: 1,84 М і Тип моделі: Keras Mobilenet V1 (альфа 0,75)

АКСЕЛЕРАТОР	графічний процесор (NVIDIA K80)	ТПУ
Точність навчання (%)	97.4	96.9
Точність перевірки (%)	45.2	45.3
Час на ітерацію (мс)	185	252
Час за епоху (с)	18	25
Загальний час (хвилини)	16	21

З меншим розміром партії, TPU займає набагато більше часу для навчання, як видно з часу навчання. Однак продуктивність TPU ближча до GPU зі збільшеним розміром пакету.

Отже, створюючи TPU проти. Порівняння навчання GPU, багато залежить від епох і розміру партії.

ТПУ проти Тест GPU

З потужністю 0,5 Вт/TOPS один Edge TPU може виконувати чотири трильйони операцій в секунду. Кілька змінних впливають на те, наскільки добре це відображається на продуктивності програми.

Моделі нейронних мереж мають різні вимоги, і загальний вихід змінюється в залежності від швидкості USB хоста, ЦП та інших системних ресурсів USB-прискорювача.

Маючи це на увазі, на графіку нижче показано час, витрачений на створення окремих висновків на Edge TPU з різними стандартними моделями. Звичайно, для порівняння всі моделі є версіями TensorFlow Lite.

Зверніть увагу, що наведені вище дані показують час, необхідний для запуску моделі. Однак це виключає час, необхідний для обробки вхідних даних, який залежить від програми та системи.

Результати тестів GPU порівнюються з бажаними налаштуваннями якості гри та роздільною здатністю.

На основі оцінки понад 70 000 контрольних тестів були ретельно розроблені складні алгоритми, щоб генерувати 90% надійних оцінок продуктивності ігор.

Хоча продуктивність відеокарт сильно різниться в різних іграх, це порівняльне зображення нижче дає широкий рейтинговий індекс для деяких відеокарт.

ТПУ проти Ціна GPU

Вони мають суттєву різницю в ціні. TPU коштують у п’ять разів дорожче, ніж GPU. Ось кілька прикладів:

• Графічний процесор Nvidia Tesla P100 коштує 1,46 доларів на годину
• Google TPU v3 коштує 8,00 доларів на годину
• TPUv2 з доступом GCP на вимогу 4,50 дол. США на годину

Якщо метою є оптимізація вартості, ви повинні вибрати TPU, лише якщо він тренує модель, яка в 5 разів перевищує швидкість GPU.

Яка різниця між процесором і процесором? GPU проти ТПУ?

Відмінність між TPU, GPU і CPU полягає в тому, що CPU є неспецифічним призначеним процесором, який обробляє всі обчислення, логіку, введення та вихід комп’ютера.

З іншого боку, графічний процесор — це додатковий процесор, який використовується для покращення графічного інтерфейсу (GI) та виконання високоякісних дій. TPU — це потужні, спеціально виготовлені процесори, які використовуються для виконання проектів, розроблених з використанням певного фреймворку, такого як TensorFlow.

Ми класифікуємо їх так:

• Центральний процесор (CPU) – керує всіма аспектами комп’ютера
• Графічний процесор (GPU) – покращує графічну продуктивність комп’ютера
• Tensor Processing Unit (TPU) – ASIC, спеціально розроблений для проектів TensorFlow

Чи виготовляє Nvidia TPU?

Багато людей задавалися питанням, як NVIDIA відреагує на TPU від Google, але тепер у нас є відповіді.

Замість того, щоб хвилюватися, NVIDIA успішно депозиціонувала TPU як інструмент, який він може використовувати, коли це має сенс, але все ще зберігає програмне забезпечення CUDA та графічні процесори в лідерах.

Він зберігає контрольну точку для впровадження машинного навчання IoT, роблячи технологію відкритим вихідним кодом. Однак небезпека цього методу полягає в тому, що він може забезпечити довіру до концепції, яка може стати викликом довгостроковим прагненням механізмів виведення центрів обробки даних для NVIDIA.

GPU чи TPU краще?

На закінчення слід сказати, що, хоча розробка алгоритмів дозволяє ефективно використовувати a TPU коштує трохи більше, зменшені витрати на навчання зазвичай переважають додаткове програмування витрати.

Інші причини вибрати TPU включають той факт, що G VRAM v3-128 8 перевершує Графічні процесори Nvidia, що робить v3-8 кращою альтернативою для обробки великих наборів даних, пов’язаних з NLU і НЛП.

Більш високі швидкості також можуть призвести до швидшої ітерації під час циклів розробки, що призведе до швидшого та частішого впровадження інновацій, підвищуючи ймовірність успіху на ринку.

TPU перевершує GPU за швидкістю інновацій, простотою використання та доступністю; Споживачі та хмарні архітектори повинні враховувати TPU у своїх ініціативах ML та AI.

TPU від Google має велику потужність обробки, і користувач повинен координувати введення даних, щоб переконатися, що немає перевантаження.

Ось і все, загальний TPU проти. Порівняння GPU. Нам було б цікаво дізнатися вашу думку та перевірити, чи проводили ви якісь тести та які результати отримали на TPU та GPU.

Пам’ятайте, що ви можете насолоджуватися захоплюючим досвідом ПК, використовуючи будь-який з цих найкращі відеокарти для Windows 11.