随着人工智能的兴起，对能够支持复杂计算的更高性能硬件加速器的需求也在增长。其中有用的加速器包括图形处理单元 (GPU) 和张量处理单元 (TPU)。每种加速器都有其优势，了解这些差异是帮助您选择最适合您特定用例的加速器的关键。
本文将向您介绍 GPU 和 TPU 的性能、架构、用例和成本，以帮助您决定哪种技术最适合您的 AI 需求。
了解 GPU
GPU的主要目的是执行图形渲染，主要用于视频游戏。由于它们可以并行处理，因此在深度学习中得到了广泛应用。
GPU 拥有数千个核心，可同时支持数百个任务，这解释了为什么它们非常适合面向吞吐量的操作，例如深度学习中使用的矩阵乘法和卷积。
GPU 适用于 AI 工作负载的关键特性
并行处理：并行运行许多计算，使得许多任务（例如训练大型神经网络）的执行速度更快。
灵活性：它们是通用处理器，这意味着它们可以执行除 AI 之外的各种应用，包括游戏和视频渲染。
成熟的生态系统： NVIDIA 是 GPU 制造市场的领导者，并提供 CUDA 和 cuDNN 等库，这些库针对AI 和机器学习工作负载进行了优化。
使用 GPU 的好处
灵活性：GPU 可以使用任何类型的应用程序，无论是 AI 还是非 AI。
高精度：GPU 是真正的计算执行者，具有高精度的计算能力，因此对于精度至关重要的训练模型非常有用。
被深度学习社区广泛采用：GPU 因其强大的性能和与TensorFlow 和 PyTorch 等大多数机器学习框架的兼容性而被深度学习社区广泛采用。
使用 GPU 的缺点
功耗：GPU 的绘图能力非常强大。这有时会增加运行成本。
成本：NVIDIA A100 等高端 GPU 价格非常昂贵。这自然使得小型企业无法购买 GPU。
了解 TPU
Tensor Processing Units，张量处理单元（简称 TPU）由Google创建，用于加速机器学习任务，尤其是深度学习模型。尽管没有针对特定 GPU 系列的类似产品，但 TPU 经过精心设计和优化，可加速基于张量的运算，并可与 Google 的 TensorFlow 框架结合使用。这就是 TPU 广泛用于云基础设施的原因。
用于 AI 工作负载的 TPU 的关键特性：
TPU 专为 AI 执行的特定类型的计算而设计，其中包括神经网络中的矩阵运算。它们对于 AI 模型的训练和推理等任务来说速度非常快。
能源效率：一般来说，TPU 比 GPU 更节能。它们提供高性能但功耗较低；因此，它们消耗的能源相对比 GPU 少。
云集成： Google 通过其云服务提供 TPU。因此，开发人员无需投资任何类型的基础设施。使用 TPU 的好处：
速度快：由于采用专用硬件，TPU 在训练和推理任务中都非常高效。对于 BERT 或 GPT 等大规模模型，使用 TPU 可以显著缩短训练时间。
针对 TensorFlow 进行了优化： TPU 与 TensorFlow 配合良好，因此，TPU 是基于 TensorFlow 构建的项目的绝佳选择。
能源效率： TPU 所需的电量比 GPU 少得多，因此对于大规模运营来说，TPU 是更加环保的选择。
使用 TPU 的缺点
多功能性较差： TPU 高度专业化，这意味着在非 AI 工作负载方面，它不如 GPU 灵活。
更陡峭的学习曲线：那些习惯使用 GPU 的开发人员在熟悉 TPU 时可能会面临更陡峭的学习曲线，尤其是在使用除 TensorFlow 之外的其他框架时。
生态不够成熟： Google TPU 生态不够成熟，缺少 GPU 那样的庞大库和社区支持。
GPU 与 TPU 性能比较
关于性能问题，GPU 和 TPU 各有优缺点。由于 GPU 是通用的，因此在需要更广泛计算时，其性能要好得多。TPU 对于非常具体的深度学习任务来说，表现非常出色，特别是在处理庞大的数据集和模型的情况下。
训练速度：总体而言，TPU 在训练大型模型（例如 NLP 和计算机视觉模型）方面更胜一筹。当然，差距很大程度上取决于模型的类型，而更取决于数据集的大小。
推理：在推理方面，TPU 的运行速度更快，尤其是在云环境中大规模部署时。与 GPU 相比，它的速度较慢，但它们允许灵活地使用任何类型的应用程序。
使用案例
最适合 GPU 的是：
- 需要灵活性的中小型 AI 项目工作流程
- 各种机器学习框架，如 PyTorch 或 TensorFlow
- 超越人工智能、视频渲染和游戏的应用
TPU 最适合：
- 使用大量数据和复杂模型的大型人工智能项目工作
- 想要优化工作流程的 TensorFlow 用户
- 需要托管基于云的解决方案来训练其 AI 模型或大规模运行它们的公司。
成本
然而，这又要以选择为代价：是选择 GPU 还是 TPU。高端 GPU 不仅在硬件成本方面，而且在运营成本（包括功耗）方面都是资源密集型的。
TPU 仅通过 Google Cloud 提供，由于其效率高，大规模训练任务相对更便宜。但是，它仅作为基于云的产品提供，这可能不适合那些喜欢在现场安装基础设施的组织。
结论：哪个更适合 AI 工作负载？
因此，选择 GPU 还是 TPU 取决于您的 AI 项目有哪些具体需求。如果您需要灵活性，因为可能需要在多个框架中工作或处理小型数据集，那么 GPU 可能更方便，因为它更成熟、更灵活。
然而，对于大型深度学习项目，尤其是围绕 TensorFlow 的项目，TPU 将以较低的操作可行性成本轻松加速操作。最佳处理器将取决于具体用途、预算和技术要求。
本文来自作者投稿，版权归原作者所有。如需转载，请注明出处：https://www.nxrte.com/jishu/53003.html
