คู่มือที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ CPU, GPU และ TPU สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก

ซีพียู (หน่วยประมวลผลกลาง):

CPU คือโปรเซสเซอร์อเนกประสงค์ที่พบในคอมพิวเตอร์ส่วนใหญ่ ได้รับการออกแบบมาเพื่องานที่หลากหลายและเป็นเลิศในการประมวลผลตามลำดับ CPU มีคอร์ที่ทรงพลังเพียงไม่กี่คอร์ที่สามารถจัดการกับคำสั่งที่ซับซ้อนได้

ประสิทธิภาพสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก/การเรียนรู้ของเครื่อง: CPU มีความหลากหลาย แต่ไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณเมทริกซ์ที่ครอบคลุม พวกเขาอาจประสบปัญหาในการจัดการโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากความสามารถในการประมวลผลแบบขนานมีจำกัด ระยะเวลาการฝึกอบรมอาจยาวนานและคุ้มค่าน้อยกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับตัวเลือกอื่นๆ

ตัวอย่าง:สำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิงขนาดเล็ก เช่น การถดถอยเชิงเส้นบนชุดข้อมูลขนาดเล็ก CPU สามารถทำงานได้อย่างเพียงพอ อย่างไรก็ตาม เมื่อต้องรับมือกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อน CPU อาจประสบปัญหาในการมอบประสิทธิภาพสูงสุด

GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก):

เดิมที GPU ได้รับการออกแบบมาเพื่อการเรนเดอร์กราฟิก แต่ความสามารถในการประมวลผลแบบขนานทำให้เหมาะสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่อง GPU มีหลายคอร์ที่สามารถรองรับการคำนวณแบบขนานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ประสิทธิภาพสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก/การเรียนรู้ของเครื่อง: GPU ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกเนื่องจากความสามารถในการเร่งการคำนวณเมทริกซ์ เวลาการฝึกอบรมสำหรับโครงข่ายประสาทเทียมสามารถลดลงได้อย่างมากโดยใช้ GPU มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะสำหรับงานที่ต้องใช้การคูณเมทริกซ์ขนาดใหญ่ เช่น เลเยอร์แบบหมุนวนในการจดจำรูปภาพ

ตัวอย่าง: การฝึกโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกสำหรับการจัดหมวดหมู่รูปภาพอาจทำได้เร็วกว่ามากบน GPU เมื่อเทียบกับ CPU พลังการประมวลผลแบบขนานของ GPU ช่วยให้สามารถจัดการการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับเลเยอร์แบบหมุนวนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

TPU (หน่วยประมวลผลเทนเซอร์):

TPU คือโปรเซสเซอร์ที่ออกแบบโดยเฉพาะของ Google ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมเป็นพิเศษสำหรับการเร่งปริมาณงานการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการคำนวณโครงข่ายประสาทเทียมที่เกี่ยวข้องกับการทำงานของเทนเซอร์

ประสิทธิภาพสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก/การเรียนรู้ของเครื่อง: TPU มีความเชี่ยวชาญสูงสำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่อง และเป็นที่รู้จักในด้านประสิทธิภาพที่โดดเด่นในการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ พวกเขาสามารถมีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPU ในบางกรณี โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับรุ่นที่ต้องใช้การทำงานของเทนเซอร์อย่างมาก เช่น สถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฟฟ้าสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ตัวอย่าง: การฝึกอบรมโมเดลการแปลภาษาที่ล้ำสมัยโดยใช้สถาปัตยกรรม Transformer สามารถทำได้เร็วกว่าบน TPU เมื่อเทียบกับ GPU ความสามารถในการประมวลผลเทนเซอร์ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมของ TPU ทำให้เหมาะสำหรับรุ่นที่ใช้หม้อแปลงไฟฟ้า

ตารางเปรียบเทียบ:

คำถามที่พบบ่อย:

ถาม: ฉันสามารถใช้ CPU เพื่อการเรียนรู้เชิงลึกได้หรือไม่
ตอบ: ใช่ CPU สามารถใช้สำหรับการเรียนรู้เชิงลึกได้ แต่โดยทั่วไปแล้วจะช้ากว่าเนื่องจากความสามารถในการประมวลผลแบบขนานที่จำกัด อาจเหมาะสำหรับงานเล็กๆ หรือการทดลอง แต่อาจไม่เหมาะกับการฝึกอบรมขนาดใหญ่

ถาม: GPU หรือ TPU ดีกว่าสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกหรือไม่
ตอบ: ทั้ง GPU และ TPU เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก แต่ TPU ได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อเร่งงานการเรียนรู้ของเครื่อง TPU สามารถให้ประสิทธิภาพที่เร็วขึ้นได้ในบางสถานการณ์ โดยเฉพาะสำหรับรุ่นที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณเทนเซอร์จำนวนมาก

ถาม: ฉันสามารถซื้อ TPU เพื่อการใช้งานส่วนตัวได้หรือไม่
ตอบ: ในการอัปเดตครั้งล่าสุดเมื่อเดือนกันยายน 2021 TPU ของ Google ไม่พร้อมจำหน่ายโดยตรง โดยปกติจะสามารถเข้าถึงได้ผ่านข้อเสนอของ Google Cloud สำหรับการประมวลผลบนคลาวด์

ถาม: GPU ใช้สำหรับเล่นเกมเท่านั้นหรือไม่
ตอบ: ไม่ GPU มีแอปพลิเคชันที่หลากหลายนอกเหนือจากการเล่นเกม มีการใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับงานต่างๆ เช่น การจำลองทางวิทยาศาสตร์ การวิเคราะห์ข้อมูล การเรนเดอร์วิดีโอ และการเร่งงานการเรียนรู้ของเครื่อง