ЦП (центральные процессоры):
Центральные процессоры — это процессоры общего назначения, которые есть в большинстве компьютеров. Они предназначены для широкого круга задач и превосходно справляются с последовательной обработкой. Процессоры имеют несколько мощных ядер, способных обрабатывать сложные инструкции.
Производительность для глубокого обучения/машинного обучения. ЦП универсальны, но не являются лучшим выбором для задач глубокого обучения и машинного обучения, требующих обширных матричных вычислений. Им может быть сложно эффективно обрабатывать большие нейронные сети из-за ограниченных возможностей параллельной обработки. Время обучения может быть длительным и менее экономически эффективным по сравнению с другими вариантами.
Пример:для небольших задач машинного обучения, таких как линейная регрессия на небольшом наборе данных, ЦП может работать адекватно. Однако при работе с большими наборами данных или сложными нейронными сетями процессорам может быть сложно обеспечить оптимальную производительность.
Графические процессоры (графические процессоры):
Изначально графические процессоры были разработаны для рендеринга графики, но их возможности параллельной обработки делают их идеальными для задач глубокого обучения и машинного обучения. Графические процессоры имеют множество ядер, которые могут эффективно выполнять параллельные вычисления.
Производительность глубокого обучения/машинного обучения. Графические процессоры широко используются для глубокого обучения благодаря их способности ускорять матричные вычисления. Время обучения нейронных сетей можно значительно сократить с помощью графических процессоров. Они особенно эффективны для задач, требующих крупномасштабного умножения матриц, таких как сверточные слои при распознавании изображений.
Пример. Обучение глубокой сверточной нейронной сети для классификации изображений может происходить значительно быстрее на графическом процессоре, чем на центральном процессоре. Параллельная вычислительная мощность графических процессоров позволяет им гораздо эффективнее выполнять вычисления, связанные с сверточными слоями.
TPU (тензорные процессоры):
TPU — это специально разработанные Google процессоры, специально оптимизированные для ускорения рабочих нагрузок машинного обучения, в частности вычислений нейронных сетей, включающих тензорные операции.
Производительность для глубокого/машинного обучения. TPU узкоспециализированы для задач машинного обучения и известны своей исключительной производительностью при крупномасштабном обучении нейронных сетей. В некоторых случаях они могут превосходить графические процессоры, особенно для моделей, которые в значительной степени полагаются на тензорные операции, таких как архитектуры преобразователей для обработки естественного языка.
Пример. Обучение современной модели языкового перевода с использованием архитектуры преобразователя можно выполнить быстрее на TPU, чем на графических процессорах. Оптимизированные возможности тензорной обработки TPU делают их хорошо подходящими для моделей на основе трансформаторов.
Сравнительная таблица:
ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ:
Вопрос: Могу ли я использовать процессор для глубокого обучения?
О: Да, процессоры можно использовать для глубокого обучения, но они, как правило, медленнее из-за ограниченных возможностей параллельной обработки. Они могут подойти для небольших задач или экспериментов, но могут оказаться непрактичными для крупномасштабного обучения.
Вопрос: Что лучше для глубокого обучения: графические процессоры или TPU?
О: И графические процессоры, и TPU являются отличным выбором для глубокого обучения, но TPU специально разработаны для ускорения задач машинного обучения. TPU могут обеспечить еще более высокую производительность в определенных сценариях, особенно для моделей, предполагающих тяжелые тензорные вычисления.
В: Могу ли я купить ТПУ для личного использования?
О: На момент моего последнего обновления от сентября 2021 года TPU Google недоступны для прямой покупки. Обычно они доступны через предложения Google Cloud для облачных вычислений.
Вопрос. Графические процессоры используются только в играх?
О: Нет, графические процессоры имеют широкий спектр применений, помимо игр. Они широко используются для таких задач, как научное моделирование, анализ данных, рендеринг видео и ускорение задач машинного обучения.
