CPU vs. GPU vs. TPU，該如何選擇？

作者：架構(gòu)驛站 2024-09-12 22:45:47

在計(jì)算領(lǐng)域，三大主要處理單元：TPU(張量處理單元)、CPU(中央處理單元)和GPU(圖形處理單元)處理單元都有其獨(dú)特的設(shè)計(jì)理念和功能特點(diǎn)，使其在不同任務(wù)中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。

Hello folks，我是 Luga，今天我們繼續(xù)來(lái)聊一下人工智能生態(tài)相關(guān)技術(shù) - 用于加速構(gòu)建 AI 核心算力的技術(shù)：CPU、GPU 以及 TPU。

人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)的飛速發(fā)展，正深刻地改變著我們的生活和工作方式。為了滿足日益復(fù)雜的 AI 應(yīng)用對(duì)計(jì)算能力的迫切需求，半導(dǎo)體行業(yè)正經(jīng)歷著一場(chǎng)前所未有的變革。傳統(tǒng)的 CPU 雖然在通用計(jì)算方面表現(xiàn)出色，但在面對(duì)大規(guī)模并行計(jì)算任務(wù)時(shí)，其性能瓶頸日益凸顯。摩爾定律的放緩更是加劇了這一問(wèn)題，使得單純依靠提升 CPU 頻率來(lái)提高計(jì)算性能變得越來(lái)越困難。

為了突破這一限制，GPU(圖形處理器)和 TPU(張量處理器)等專用加速器應(yīng)運(yùn)而生。GPU 憑借其強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，在圖形渲染、科學(xué)計(jì)算和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越的性能。而 TPU 作為專門(mén)為機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)設(shè)計(jì)的芯片，其在矩陣運(yùn)算和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面具有無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)將 GPU 和 TPU 與 CPU 協(xié)同工作，可以顯著提升系統(tǒng)的整體計(jì)算性能，滿足 AI 應(yīng)用對(duì)算力的迫切需求。

TPU、CPU 和 GPU：推動(dòng)計(jì)算革命的三駕馬車

在當(dāng)今以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，計(jì)算能力的提升已成為各行各業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。TPU、CPU 和 GPU 作為三大核心處理器，在各自的領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越的性能，并通過(guò)協(xié)同工作，滿足了日益復(fù)雜的計(jì)算需求。

那么，什么是 TPU、CPU 和 GPU ?首先從 TPU 說(shuō)起。。。

TPU(張量處理單元)是谷歌專門(mén)為加速機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載而開(kāi)發(fā)的高度專業(yè)化芯片。TPU 的設(shè)計(jì)目標(biāo)是滿足深度學(xué)習(xí)模型在計(jì)算方面的高需求，尤其擅長(zhǎng)執(zhí)行大量并行的張量運(yùn)算。張量運(yùn)算是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的基礎(chǔ)操作，因此 TPU 在處理大規(guī)模矩陣操作時(shí)表現(xiàn)尤為出色，能夠顯著加速深度學(xué)習(xí)任務(wù)的訓(xùn)練和推理過(guò)程。

與 CPU 和 GPU 相比，TPU 的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)是在提供卓越計(jì)算性能的同時(shí)，能夠保持較低的功耗。這一點(diǎn)在現(xiàn)代計(jì)算環(huán)境中尤為重要，特別是在需要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中，如，圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理以及推薦系統(tǒng)等。通過(guò)并行處理大量數(shù)據(jù)，TPU 能夠大幅縮短這些任務(wù)的處理時(shí)間，從而實(shí)現(xiàn)更高效的計(jì)算性能。這使得 TPU 成為處理涉及海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜計(jì)算的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)的理想選擇。

TPU 的架構(gòu)是為特定類型的工作負(fù)載量身定制的，尤其是那些依賴于矩陣運(yùn)算的深度學(xué)習(xí)任務(wù)。然而，盡管 TPU 在這類任務(wù)中表現(xiàn)出色，它們的高度專業(yè)化也意味著在面對(duì)其他通用計(jì)算任務(wù)時(shí)，可能不如 CPU 和 GPU 那樣靈活和多功能。CPU 具有廣泛的應(yīng)用范圍，可以處理各種類型的計(jì)算任務(wù);GPU 則擅長(zhǎng)大規(guī)模并行運(yùn)算，不僅在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域表現(xiàn)出色，還在圖形處理、科學(xué)計(jì)算等任務(wù)中占有重要地位。相比之下，TPU 雖然能夠在機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中提供無(wú)與倫比的性能，但在應(yīng)對(duì)非深度學(xué)習(xí)的計(jì)算任務(wù)時(shí)，通常并沒(méi)有 CPU 和 GPU 那樣具備通用性。

此外，充分發(fā)揮 TPU 的潛力往往需要對(duì)工作負(fù)載進(jìn)行特定的優(yōu)化和編程。這意味著開(kāi)發(fā)人員在使用 TPU 時(shí)，需要對(duì)其架構(gòu)特點(diǎn)有深入了解，才能將其優(yōu)勢(shì)最大化。盡管谷歌的云平臺(tái)已經(jīng)為 TPU 的使用提供了方便的支持和開(kāi)發(fā)工具，但對(duì)一些開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，編寫(xiě)和優(yōu)化與 TPU 兼容的代碼仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。。

關(guān)于 CPU 和 GPU 的解析，可參考之前的文章，具體可參考如下??：

基于上述所述，我們可以看到：CPU 作為通用處理器，在執(zhí)行各種任務(wù)時(shí)表現(xiàn)出色。然而，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)這種計(jì)算密集型任務(wù)，GPU 和 TPU 憑借其高度并行的架構(gòu)，往往能帶來(lái)顯著的性能提升。選擇合適的處理器是成功部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的關(guān)鍵。

不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)計(jì)算資源的需求各異。深度學(xué)習(xí)模型通常受益于 GPU 和 TPU 的并行計(jì)算能力;而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法則更適合在 CPU 上運(yùn)行。因此，在選擇處理器時(shí)，需要綜合考慮模型類型、數(shù)據(jù)集大小、以及對(duì)實(shí)時(shí)性的要求。

接下來(lái)，我們來(lái)了解一下 TPU、CPU 和 GPU 3 者作為現(xiàn)代計(jì)算系統(tǒng)的核心處理器，各自由不同的公司設(shè)計(jì)和制造。這些制造商在推動(dòng)硬件創(chuàng)新和性能提升方面發(fā)揮了重要作用，具體可參考如下：

TPU、CPU 以及 GPU 的價(jià)值效應(yīng)

在現(xiàn)代計(jì)算系統(tǒng)中，TPU、CPU 以及 GPU 雖然各有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)，但它們?cè)谔囟ǖ膱?chǎng)景下往往相互配合協(xié)同工作，從而充分發(fā)揮各自的計(jì)算能力。這種組合方式使得計(jì)算系統(tǒng)能夠根據(jù)任務(wù)的具體需求，將不同的處理器優(yōu)勢(shì)應(yīng)用于各類復(fù)雜的工作負(fù)載，提升整體的性能和效率。

TPU(張量處理單元)作為專為機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的加速器，特別擅長(zhǎng)執(zhí)行大量的并行矩陣操作，因此在深度學(xué)習(xí)工作流程中扮演著重要角色。由于深度學(xué)習(xí)涉及大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和海量數(shù)據(jù)處理，TPU 憑借其專門(mén)優(yōu)化的架構(gòu)，能夠大幅加速訓(xùn)練過(guò)程，縮短模型迭代時(shí)間。這種計(jì)算優(yōu)勢(shì)使得 TPU 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中不可替代，特別是在處理需要高效并行計(jì)算的任務(wù)時(shí)，其表現(xiàn)尤為突出。

與此同時(shí)，CPU(中央處理單元)作為系統(tǒng)的核心控制中心，負(fù)責(zé)訓(xùn)練過(guò)程的整體編排和管理。CPU 的多功能性使其能夠處理各種系統(tǒng)級(jí)任務(wù)，例如操作系統(tǒng)管理、數(shù)據(jù)調(diào)度、任務(wù)分配以及處理各種復(fù)雜的指令。盡管 CPU 的并行計(jì)算能力不如 GPU 和 TPU，但其通用性和對(duì)多種計(jì)算需求的兼容性，在大多數(shù)計(jì)算場(chǎng)景中仍然不可或缺。

在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，GPU(圖形處理單元)則展現(xiàn)出強(qiáng)大的并行處理能力。特別是在實(shí)時(shí)推理和圖像處理等任務(wù)中，GPU 的優(yōu)勢(shì)尤為明顯。其并行化的架構(gòu)允許同時(shí)處理大量數(shù)據(jù)流，尤其適用于需要高吞吐量和低延遲的場(chǎng)景。GPU 不僅在深度學(xué)習(xí)推理階段表現(xiàn)出色，還在圖形密集型操作、3D 渲染、視頻處理等任務(wù)中占據(jù)核心位置，使其成為游戲、虛擬現(xiàn)實(shí)以及加密貨幣挖掘等應(yīng)用中的重要計(jì)算單元。

在像游戲或虛擬現(xiàn)實(shí)這樣的應(yīng)用場(chǎng)景中，GPU 的實(shí)時(shí)渲染能力至關(guān)重要，它能夠提供高質(zhì)量的圖形體驗(yàn)，并處理復(fù)雜的視覺(jué)效果。與此同時(shí)，CPU 負(fù)責(zé)處理物理計(jì)算、游戲邏輯、AI 行為等各種復(fù)雜的后臺(tái)任務(wù)，保證游戲的流暢運(yùn)行。在某些涉及機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用中，如自適應(yīng)游戲 AI 或?qū)崟r(shí)優(yōu)化算法，TPU 也能被引入，用于加速特定的深度學(xué)習(xí)推理任務(wù)，從而增強(qiáng)系統(tǒng)的智能響應(yīng)能力。

將 TPU、CPU 以及 GPU 組合在一個(gè)計(jì)算系統(tǒng)中，使得開(kāi)發(fā)人員和研究人員能夠根據(jù)工作負(fù)載的特定需求，智能分配任務(wù)，最大化利用每個(gè)處理單元的優(yōu)勢(shì)。這種協(xié)作方式創(chuàng)造了一個(gè)更加平衡和高效的計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)。例如，在復(fù)雜的 AI 模型訓(xùn)練中，深度學(xué)習(xí)任務(wù)的并行計(jì)算會(huì)被分配給 TPU 處理，而系統(tǒng)管理和任務(wù)分發(fā)由 CPU 負(fù)責(zé)，GPU 則可以專注于需要實(shí)時(shí)處理的推理任務(wù)或圖像計(jì)算。這種高效的任務(wù)分工不僅提高了整體系統(tǒng)的響應(yīng)速度，還在性能優(yōu)化和能效提升上具有顯著效果。

TPU、CPU 以及 GPU 的簡(jiǎn)要對(duì)比解析

在計(jì)算領(lǐng)域，三大主要處理單元：TPU(張量處理單元)、CPU(中央處理單元)和GPU(圖形處理單元)處理單元都有其獨(dú)特的設(shè)計(jì)理念和功能特點(diǎn)，使其在不同任務(wù)中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，并被廣泛應(yīng)用于各種計(jì)算需求中。

(1) TPU(張量處理單元)是專為機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)量身定制的硬件加速器。其核心優(yōu)勢(shì)在于高效執(zhí)行矩陣乘法，這一操作在深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中極為常見(jiàn)。因此，TPU 能夠在處理復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，提供極高的性能優(yōu)勢(shì)。相較于傳統(tǒng)的 CPU，TPU 能夠顯著提高特定 AI 任務(wù)的計(jì)算效率，尤其是在涉及大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練和推理時(shí)表現(xiàn)尤為突出。這也使得 TPU 成為推動(dòng)深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵硬件，常用于企業(yè)級(jí) AI 平臺(tái)和云端機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)中。

(2) CPU(中央處理單元)，作為計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的核心通用處理器，扮演著“多面手”的角色。CPU 以其靈活性著稱，能夠勝任廣泛的計(jì)算任務(wù)，從運(yùn)行操作系統(tǒng)、管理硬件資源，到執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算和算法。CPU 在性能和功耗之間實(shí)現(xiàn)了較好的平衡，這種設(shè)計(jì)使其能夠高效地應(yīng)對(duì)多種場(chǎng)景。盡管 CPU 的單線程性能較強(qiáng)，但在處理大規(guī)模并行任務(wù)時(shí)的表現(xiàn)不如 GPU 和 TPU 那么優(yōu)越，因此在處理深度學(xué)習(xí)等大規(guī)模并行計(jì)算任務(wù)時(shí)，效率相對(duì)有限。

(3) GPU(圖形處理單元)最初是為了加速圖形渲染而設(shè)計(jì)的，然而，隨著技術(shù)的演進(jìn)，GPU 的并行計(jì)算能力得到了廣泛認(rèn)可，逐漸從單一的圖形渲染工具發(fā)展成為強(qiáng)大的通用計(jì)算加速器。它能夠同時(shí)處理成千上萬(wàn)的數(shù)據(jù)流，因而非常適合并行計(jì)算密集型任務(wù)，如視頻編輯、3D 渲染、科學(xué)計(jì)算、加密貨幣挖掘以及人工智能訓(xùn)練。特別是在處理需要大量數(shù)據(jù)并行計(jì)算的場(chǎng)景下，GPU 表現(xiàn)出了卓越的效率和處理能力，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了傳統(tǒng) CPU 的能力。

因此，總的來(lái)說(shuō)，TPU、CPU 和 GPU 各自有著不同的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用場(chǎng)景。TPU 專注于機(jī)器學(xué)習(xí)加速，CPU 提供廣泛的通用計(jì)算能力，而 GPU 則在并行處理任務(wù)中表現(xiàn)出色。根據(jù)不同的工作負(fù)載和計(jì)算需求，合理選擇和組合這些處理單元，能夠顯著提升系統(tǒng)的整體性能和效率。

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