总体而言,Google TPU 与NVIDIA GPU 相比,TPU 据称比 GPU 更节能。例如,Google Cloud TPU v3 每芯片约 120-150W,而 Tesla V100 为 250W,A100为 400W。 GPU 采用了诸如电源门控和动态电压和频率调节 (DVFS) 等特性来提高能源效率。虽然 GPU 的能源效率不如 ...
尽管如此,TPU 是为张量处理量身定制的,有时可以在与深度学习相关的各种计算任务中超越 GPU。使用相同的 BERT 模型批次,在 TPU v3 上仅需要 1.7 毫秒。例如,在 NVIDIA Tesla V100 GPU 上,在 CIFAR-10 数据集上训练 ResNet-50 模型十个 epoch 大约需要 40 分钟,但在 Google Cloud TPU v3 上只需 15 分钟。
简而言之,CPU、GPU和TPU在现代计算系统中各司其职,相互配合,以满足不同的计算需求。 将TPU、CPU 以及 GPU 组合在一个计算系统中,为开发人员和研究人员提供了灵活性,使他们能够根据工作负载的具体需求,智能地分配任务,从而充分利用每个处理器的优势。这种协同作业策略构建了一个更加均衡和高效的计算环境。 例如,在...
总体而言,Google TPU 与 NVIDIA GPU 相比,TPU 据称比 GPU 更节能。例如,Google Cloud TPU v3 每芯片约 120-150W,而 Tesla V100 为 250W,A100 为 400W。 GPU 采用了诸如电源门控和动态电压和频率调节 (DVFS) 等特性来提高能源效率。虽然 GPU 的能源效率不如 TPU,但它们采用了减少大规模 AI 流程中能源消...
在我们对比 CPU、GPU 和 TPU 之前,我们可以先了解到底机器学习或神经网络需要什么样的计算。如下所示,假设我们使用单层神经网络识别手写数字。 TPU 如果图像为 28×28 像素的灰度图,那么它可以转化为包含 784 个元素的向量。神经元会接收所有 784 个值,并将它们与参数值(上图红线)相乘,因此才能识别为「8」。其...
TPU包含数千个称为乘法累加器的东西,它允许硬件执行矩阵乘法,而不需要像GPU那样充当寄存器或共享存储器。如果你有一个需要几周或几个月来训练的神经网络,TPU可以为你节省数百万美元。 未来计算的第三大支柱:DPU 最新类型的芯片是DPU,即数据处理单元。英伟达的首席执行官将其描述为未来计算的第三大支柱。但你可能永远...
CPU、GPU和TPU都可以用于人工智能领域,但它们各有优劣。一般来说,CPU适合执行通用的计算任务,它们可以运行各种不同的软件和框架,适应各种不同的应用场景。但是,CPU的计算性能相对较低,对于一些计算密集型或并行化程度高的任务,CPU就显得力不从心了。GPU则是一种专用于图形处理和并行计算的处理器,它们可以同时...
功能性:GPU 是为图形渲染而开发的,而 TPU 和 NPU 是专门为 AI/ML 工作负载构建的。 排比:GPU 专为并行处理而设计,非常适合训练复杂的神经网络。TPU 进一步推动了这一专业化,专注于张量运算以实现更高的速度和能源效率。 定制:TPU 和 NPU 针对 AI 任务更加专业化和定制,而 GPU 则提供了一种更通用的方法,适...
TPU通常与主机CPU或GPU配合使用,形成一个异构计算系统。CPU或GPU负责管理整个系统和处理非张量计算,而TPU则专注于高效地执行神经网络计算。这种组合可以提供更好的性能和能效,特别是在大规模的机器学习任务中。 TPU在谷歌的各种服务中得到广泛应用,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。它也可用于云计算平台,使开发者...
TPU包含数千个称为乘法累加器的东西,它允许硬件执行矩阵乘法,而不需要像GPU那样充当寄存器或共享存储器。如果你有一个需要几周或几个月来训练的神经网络,TPU可以为你节省数百万美元。 未来计算的第三大支柱:DPU 最新类型的芯片是DPU,即数据处理单元。英伟达的首席执行官将其描述为未来计算的第三大支柱。但你可能永远...