ЦП против ГП против ТПУ

По сути, ЦП, ГП и ТПУ различаются тем, что ЦП — это процессор, работающий как мозг компьютера, идеально подходящий для программирования общего назначения.

Напротив, GPU — это ускоритель производительности, улучшающий рабочие нагрузки компьютерной графики и ИИ. В то время как TPU — это специально разработанные процессоры Google, которые ускоряют рабочие нагрузки машинного обучения с использованием (конкретной платформы машинного обучения) TensorFlow.

 

                                                                                           Что такое центральный процессор?

Центральный процессор (CPU) — это основной процессор, который существует во всех ваших интеллектуальных устройствах.

ЦП — это процессор общего назначения, разработанный с несколькими мощными ядрами и большой кэш-памятью, что позволяет ему одновременно запускать несколько программных потоков. Процессор подобен дирижеру в оркестре, он управляет всеми остальными компонентами от памяти до графической карты, выполняя множество функций обработки для системы.

ЦП имеет по крайней мере одно вычислительное ядро, но со временем он развивался, чтобы включать в себя все больше и больше ядер. Наличие нескольких ядер позволяет ЦП выполнять многопоточность — которая позволяет ЦП одновременно выполнять несколько операция на одном ядре.

 

 

Что такое графический процессор?

GPU (графический процессор) — это специализированный процессор, который работает как ускоритель производительности вместе с CPU. По сравнению с центральным процессором, графический процессор имеет тысячи ядер, которые могут разбивать сложные задачи на тысячи или миллионы отдельных задач и решать их параллельно. Параллельные вычисления используют тысячи ядер графического процессора для оптимизации различных приложений, включая обработку графики, рендеринг видео, машинное обучение и даже майнинг криптовалют, таких как биткойн. За последнее десятилетие графические процессоры стали незаменимыми для разработки глубокого обучения. Благодаря способности ускорять большие матричные операции и выполнять матричные вычисления смешанной точности за одну операцию, графические процессоры могут ускорить глубокое обучение с высокой скоростью. Эта технология параллельных вычислений делает GPU важнейшей частью современных суперкомпьютеров, вызвавших всемирный бум ИИ.

 

 

Центральный процессор против графического (наглядный пример)

 

Что такое ТПУ?

TPU обозначают Tensor Processing Units, которые представляют собой специализированные интегральные схемы (ASIC). TPU были разработаны Google. Они начали использовать TPU в 2015 году и сделали их общедоступными в 2018 году.

TPU минимизируют время достижения точности при обучении больших и сложных моделей нейронных сетей. Благодаря TPU модели глубокого обучения, на обучение которым раньше уходили недели на GPU, теперь на TPU занимают всего несколько часов.