CPU (Unit Pemrosesan Pusat):
CPU adalah prosesor serba guna yang ditemukan di sebagian besar komputer. Mereka dirancang untuk berbagai tugas dan unggul dalam pemrosesan sekuensial. CPU memiliki beberapa inti kuat yang dapat menangani instruksi rumit.
Kinerja untuk Pembelajaran Mendalam/Pembelajaran Mesin: CPU serbaguna tetapi bukan pilihan terbaik untuk tugas pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin yang melibatkan penghitungan matriks ekstensif. Mereka mungkin kesulitan menangani jaringan neural besar secara efisien karena terbatasnya kemampuan pemrosesan paralel. Waktu pelatihan bisa memakan waktu lama dan kurang hemat biaya dibandingkan pilihan lainnya.
Contoh:Untuk tugas pembelajaran mesin skala kecil, seperti regresi linier pada kumpulan data kecil, CPU dapat bekerja dengan baik. Namun, ketika berhadapan dengan kumpulan data yang lebih besar atau jaringan saraf yang kompleks, CPU mungkin kesulitan untuk memberikan kinerja yang optimal.
GPU (Unit Pemrosesan Grafis):
GPU pada awalnya dirancang untuk rendering grafis, namun kemampuan pemrosesan paralelnya menjadikannya ideal untuk tugas pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin. GPU memiliki banyak inti yang dapat menangani komputasi paralel secara efisien.
Kinerja untuk Pembelajaran Mendalam/Pembelajaran Mesin: GPU banyak digunakan untuk pembelajaran mendalam karena kemampuannya untuk mempercepat komputasi matriks. Waktu pelatihan untuk jaringan saraf dapat dikurangi secara signifikan dengan menggunakan GPU. Mereka sangat efektif untuk tugas-tugas yang memerlukan perkalian matriks skala besar, seperti lapisan konvolusional dalam pengenalan gambar.
Contoh: Melatih jaringan neural konvolusional dalam untuk klasifikasi gambar bisa jauh lebih cepat di GPU dibandingkan dengan CPU. Kekuatan pemrosesan paralel GPU memungkinkan mereka menangani penghitungan yang terlibat dalam lapisan konvolusional dengan lebih efisien.
TPU (Unit Pemrosesan Tensor):
TPU adalah prosesor Google yang dirancang khusus dan dioptimalkan secara khusus untuk mempercepat beban kerja pembelajaran mesin, khususnya penghitungan jaringan saraf yang melibatkan operasi tensor.
Kinerja untuk Pembelajaran Mendalam/Pembelajaran Mesin: TPU sangat terspesialisasi untuk tugas pembelajaran mesin dan dikenal karena kinerjanya yang luar biasa pada pelatihan jaringan neural skala besar. Dalam beberapa kasus, performanya dapat mengungguli GPU, terutama untuk model yang sangat bergantung pada operasi tensor, seperti arsitektur transformator untuk pemrosesan bahasa alami.
Contoh: Melatih model terjemahan bahasa canggih menggunakan arsitektur transformator dapat dilakukan lebih cepat di TPU dibandingkan dengan GPU. Kemampuan pemrosesan tensor TPU yang dioptimalkan membuatnya cocok untuk model berbasis transformator.
Tabel perbandingan:
Pertanyaan Umum:
T: Dapatkah saya menggunakan CPU untuk pembelajaran mendalam?
J: Ya, CPU dapat digunakan untuk pembelajaran mendalam, namun umumnya lebih lambat karena terbatasnya kemampuan pemrosesan paralel. Mereka mungkin cocok untuk tugas-tugas kecil atau eksperimen tetapi mungkin tidak praktis untuk pelatihan skala besar.
T: Apakah GPU atau TPU lebih baik untuk pembelajaran mendalam?
J: GPU dan TPU adalah pilihan yang sangat baik untuk pembelajaran mendalam, namun TPU dirancang khusus untuk mempercepat tugas pembelajaran mesin. TPU dapat memberikan performa yang lebih cepat dalam skenario tertentu, terutama untuk model yang melibatkan penghitungan tensor berat.
T: Bisakah saya membeli TPU untuk penggunaan pribadi?
J: Pada pembaruan terakhir saya pada bulan September 2021, TPU Google tidak tersedia untuk pembelian langsung. Mereka biasanya dapat diakses melalui penawaran Google Cloud untuk komputasi berbasis cloud.
T: Apakah GPU hanya digunakan untuk bermain game?
J: Tidak, GPU memiliki beragam aplikasi selain game. Mereka banyak digunakan untuk tugas-tugas seperti simulasi ilmiah, analisis data, rendering video, dan mempercepat tugas pembelajaran mesin.
