So sánh TPU và GPU trong đào tạo AI 

Cả Bộ xử lý đồ họa (GPU) và Bộ xử lý Tensor (TPU) đều là các bộ tăng tốc phần cứng chuyên dụng được thiết kế để đẩy nhanh các tác vụ học máy, đặc biệt là deep learning. Tuy nhiên, chúng có những điểm khác biệt và giống nhau đáng kể:

Điểm giống nhau:

• Tăng tốc học máy: Cả GPU và TPU đều được thiết kế để tăng tốc các phép tính phức tạp liên quan đến học máy, đặc biệt là các phép tính ma trận và tensor, vốn là xương sống của các mạng nơ-ron.

• Xử lý song song: Cả hai đều có khả năng xử lý song song cao, cho phép chúng thực hiện nhiều phép toán cùng lúc, điều này rất quan trọng đối với khối lượng công việc học máy.

• Hiệu quả cao: Chúng đều hiệu quả hơn CPU rất nhiều đối với các tác vụ học máy cụ thể, giảm đáng kể thời gian huấn luyện và suy luận.

• Sử dụng trong cloud: Cả hai đều có sẵn dưới dạng dịch vụ đám mây từ các nhà cung cấp như Google Cloud Platform (TPU độc quyền của Google, nhưng các GPU của NVIDIA cũng có sẵn rộng rãi trên các nền tảng đám mây khác).

Điểm khác nhau:

GPU (Graphics Processing Unit)

TPU (Tensor Processing Unit)

Mục đích ban đầu

• GPU: Ban đầu được thiết kế để xử lý đồ họa và chơi game.

• TPU: Được Google thiết kế riêng biệt để tăng tốc các khối lượng công việc học máy, đặc biệt là TensorFlow.

Kiến trúc

• GPU: Kiến trúc đa năng, với số lượng lớn các lõi xử lý nhỏ (CUDA cores của NVIDIA) được tối ưu hóa cho tính toán song song. Có các Tensor Core chuyên biệt cho các phép toán ma trận trong các GPU hiện đại.

• TPU: Kiến trúc chuyên biệt, tập trung vào các phép toán ma trận (systolic arrays) để thực hiện hiệu quả các phép tính tensor.

Tính linh hoạt

• GPU: Rất linh hoạt. Hỗ trợ nhiều khuôn khổ học máy (TensorFlow, PyTorch, JAX, v.v.) và có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ điện toán song song khác ngoài học máy.

• TPU: Ít linh hoạt hơn. Được tối ưu hóa sâu sắc cho TensorFlow và JAX (là một phần của hệ sinh thái Google ML). Có thể không hỗ trợ hiệu quả tất cả các hoạt động tùy chỉnh.

Hiệu suất

• GPU: Tuyệt vời cho nhiều tác vụ học máy. Hiệu suất có thể thay đổi tùy thuộc vào mô hình, kích thước batch và tối ưu hóa.

• TPU: Thường vượt trội hơn GPU trong các tác vụ deep learning cụ thể, đặc biệt là với các mô hình lớn và kích thước batch lớn, do kiến trúc chuyên biệt cho các phép toán tensor.

Tiêu thụ điện năng

• GPU: Có thể tiêu thụ nhiều điện năng hơn so với TPU đối với cùng một khối lượng công việc AI, do kiến trúc đa năng.

• TPU: Được thiết kế để tiết kiệm năng lượng hơn cho các khối lượng công việc AI cụ thể, cung cấp hiệu suất trên mỗi watt cao hơn.

Khả năng tiếp cận

• GPU: Có sẵn dưới dạng phần cứng riêng lẻ để mua và tích hợp vào các hệ thống cục bộ, cũng như trên các nền tảng đám mây.

• TPU: Chủ yếu có sẵn dưới dạng dịch vụ đám mây thông qua Google Cloud Platform. Không được bán lẻ.

Hệ sinh thái phần mềm

• GPU: Hệ sinh thái trưởng thành, chủ yếu được điều khiển bởi CUDA của NVIDIA, với sự hỗ trợ rộng rãi trong các khuôn khổ ML khác nhau.

• TPU: Tích hợp sâu với stack ML của Google, bao gồm TensorFlow, JAX và thời gian chạy Pathways.

Trường hợp sử dụng lý tưởng

• GPU: Các dự án học máy quy mô vừa đến lớn, nghiên cứu, phát triển các mô hình mới, các mô hình với nhiều hoạt động tùy chỉnh, các tác vụ yêu cầu tính linh hoạt cao.

• TPU: Huấn luyện các mô hình deep learning quy mô lớn, đặc biệt là các mô hình dựa trên tensor (ví dụ: các mô hình ngôn ngữ lớn, các mạng nơ-ron phức tạp), nơi hiệu quả và khả năng mở rộng tối đa là ưu tiên hàng đầu.

Tóm tắt:

• GPU là "dao quân đội Thụy Sĩ": Chúng đa năng, mạnh mẽ cho nhiều tác vụ song song, bao gồm đồ họa và học máy.

• TPU là "dao mổ": Chúng được thiết kế chuyên biệt để thực hiện một việc cực kỳ tốt: tăng tốc các phép toán tensor trong học máy, đặc biệt là trong môi trường quy mô lớn của Google.

Việc lựa chọn giữa TPU và GPU phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của dự án học máy của bạn, bao gồm quy mô mô hình, loại phép tính, ngân sách và sở thích về hệ sinh thái phần mềm.