技術の進歩に伴い、コンピュータ システムで使用されるハードウェアも公衆の要求を満たすためにアップグレードされます。以前はCPUがありました（中央処理装置) コンピュータシステム内。その後、GPUの導入（グラフィックスプロセッシングユニット) は、画像レンダリングと画像処理を次のレベルに引き上げました。人工知能の時代の今日、私たちは TPU (テンソル処理ユニット）。これら 3 つはすべて、コンピューター上で特定のタスクを実行するために開発されたプロセッサです。この記事では、CPU、GPU、TPUの違い。
TPU、GPU、CPU のパフォーマンスと違いについて説明
CPU または中央処理装置は、すべての算術演算および論理演算を実行します。一方、GPU の仕事は、画像やグラフィックをレンダリングして処理することです。 TPU は、Google によって開発された特殊なタイプのプロセッサです。 TensorFlow を使用してニューラル ネットワーク処理を処理するために使用されます。 CPU は画像のレンダリングを含む複数のタスクを実行できます。ただし、より高いレベルの画像レンダリングには、専用のプロセッサである GPU が必要です。そのため、ハイエンド ゲームには常に専用のグラフィック カードが必要です。
CPUとは何ですか?
CPUは中央処理装置の略です。ユーザーがコンピューター上で実行するすべてのタスクを処理するため、コンピューターの頭脳と言えます。タスクを完了するために必要な算術および論理計算はすべて CPU によって実行されます。 CPU の目的は、キーボードやマウスなどのコンピューターに接続されているデバイス、またはプログラミング ソフトウェアから入力を受け取り、必要な出力を表示することです。
CPUのコンポーネント
CPU は次の 3 つのコンポーネントで構成されます。
- CU（コントロールユニット）
- ALU (算術論理演算装置)
- レジスター
CPU内の制御ユニット
コントロール ユニット (CU) は、メイン メモリから命令をフェッチし、コマンドにデコードする CPU のコンポーネントの 1 つです。これらのコマンドは ALU に送信され、ALU の仕事はこれらの命令を実行し、最終的に結果がメイン メモリに保存されます。
CPUのALU（算術論理演算装置）
ALU は、その名前が示すように、算術論理的な計算や演算を実行する CPU のコンポーネントです。さらに、ALU は 2 つの部分、つまり AU (Arithmetic Unit) と LU (Logical Unit) に分割できます。これら 2 つのユニットの仕事は、それぞれ算術演算と論理演算を実行することです。
CPU に必要な計算はすべて ALU によって実行されます。 ALU はコントロール ユニットからコマンドを受け取ります。これらのコマンドを受信すると、計算を実行してコマンドを処理し、最終結果をメイン メモリに保存します。次の 3 つの演算が ALU によって実行されます。
- 論理演算: これらの演算には、AND、OR、NOT、NAND、NOR などが含まれます。
- ビットシフト演算: ビットシフト操作は、ビットを特定の桁数だけ右または左に移動することです。
- 算術演算: 加算、減算、乗算、除算は算術演算です。
CPU内のレジスタ
CPU はいくつかのレジスタで構成されます。これらのレジスタには、汎用レジスタと特殊目的レジスタの両方が含まれます。汎用レジスタはデータを一時的に保存するために使用されます。一方、特殊目的レジスタは、ALU による算術演算および論理演算の結果を格納するために使用されます。
CPUコアとは何ですか?
CPU コアは、数十億の微細なトランジスタで構成される経路です。 CPU はコアを使用してデータを処理します。簡単に言うと、CPU コアは CPU の基本的な演算ユニットです。コアの数は CPU の計算能力に直接比例します。 CPU コアは、CPU が複数のタスクを処理できるかどうかを定義します。次の 2 種類の CPU について聞いたことがあるかもしれません。
- シングルコアCPU
- マルチコアCPU
シングルコア CPU は一度に 1 つのタスクしか処理できませんが、マルチコア CPU は一度に複数のタスクを処理できます。システムにマルチコア CPU がインストールされている場合は、インターネットの閲覧、Microsoft Office プログラムでの文書やスプレッドシートの作成、画像編集など、一度に複数のタスクを実行できます。同じ時間です。必要な CPU コアの数コンピュータ上で実行する作業の種類によって異なります。
GPUとは何ですか?
GPUはグラフィックス・プロセッシング・ユニットの略です。 GPU は、画像やビデオのレンダリングなど、さまざまなアプリケーションで使用されます。ゲームの分野では、グラフィックス カードは重要な役割を果たします。 GPU はグラフィックス カードの主要コンポーネントです。グラフィックスカードには、一体型グラフィックスカードと専用グラフィックスカードの2種類があります。統合型グラフィックス カードは、コンピュータのマザーボードに統合されているものです。統合された GPU は、ハイエンド ゲームなどの高レベルのタスクを処理できません。そのため、ハイエンド ゲーマーの場合は、コンピューターに専用のグラフィック カードをインストールする必要があります。それとは別に、重いソフトウェアで実行される画像やビデオの編集タスクにも専用のグラフィック カードが必要です。
GPU とグラフィックス カードの違いは何ですか?
GPU とグラフィックス カードという用語は同じ意味で使用されますが、これらの用語は両方とも同じではありません。これら両方の用語の違いを見てみましょう。
GPU はグラフィックス カードのコンポーネントですが、グラフィックス カードは、GPU、メモリ、ヒートシンク、ファンなどのさまざまなコンポーネントを備えたハードウェアです。GPU はグラフィックス カードの心臓部です。画像の処理とレンダリングに必要な処理は GPU によって処理されます。 CPU とは異なり、GPU には数百から数千のコアがあります。 GPU 内のこれらの小さなコアは、単純な計算から複雑な計算までを実行する役割を果たします。
読む:DDR3、DDR4、DDR5 グラフィックス カードの違い。
TPUとは何ですか?
TPU は Tensor Processing Unit の略です。 TensorFlowを利用したニューラルネットワーク処理を行うためにGoogleが開発したプロセッサです。 TensorFlow は、無料のオープンソース ソフトウェア ライブラリです。人工知能そして機械学習。
Google が開発した TPU の中核は、MXU (Matrix Multiply Unit) と VPU (Vector Processing Unit) の 2 つのユニットで構成されています。行列乗算ユニットは行列計算を実行し、16 ～ 32 ビットの混合浮動小数点形式で動作しますが、ベクトル処理ユニットは float32 および int32 の計算を実行します。
Google は、研究者、開発者、企業に最大限の柔軟性とパフォーマンスを提供するために Cloud TPU を開発しました。 TPU を開発する主な目的は、大規模で複雑なニューラル ネットワーク モデルのトレーニングに必要な時間を最小限に抑えることです。 Cloud TPU は、機械学習アプリケーションで使用される線形代数計算のパフォーマンスを高速化します。このため、TPU は、大規模で複雑なニューラル ネットワーク モデルをトレーニングする際に、精度を得るまでの時間を最小限に抑えることができます。 TPU と統合されたハードウェアでニューラル ネットワーク モデルをトレーニングする場合は数時間かかりますが、同じタスクを他のハードウェアで実行すると数週間かかる場合があります。
TPU vs GPU vs CPU: さまざまな要素に基づく比較
これら 3 つのプロセッサをさまざまな要素で比較してみましょう。
コア
- CPU: CPU のコア数には、1 (シングルコア プロセッサ)、4 (クアッドコア プロセッサ)、8 (オクタコア プロセッサ) などが含まれます。CPU コアはそのパフォーマンスに直接比例し、マルチタスクにもなります。
- GPU: CPU とは異なり、GPU には数百から数千のコアがあります。 GPU の計算はこれらのコアで実行されます。したがって、GPU のパフォーマンスは、搭載されているコアの数にも依存します。
- TPU: Google によると、1 つの Cloud TPU チップには 2 つのコアがあります。これらの各コアは MXU を使用して、高密度行列計算によってプログラムを高速化します。
建築
- CPU: CPU には、CU、ALU、レジスタという 3 つの主要な部分があります。レジスタについて言えば、CPU には 5 種類のレジスタがあります。これらのレジスタは次のとおりです。
- アキュムレータ
- 命令レジスタ
- メモリアドレスレジスタ
- メモリデータレジスタ
- プログラムカウンター
- GPU: 上で説明したように、GPU には数百から数千のコアがあります。画像処理と画像レンダリングを実行するために必要なすべての計算は、これらのコアで実行されます。アーキテクチャ的には、GPU の内部メモリにはポイントツーポイント接続を備えた幅広いインターフェイスがあります。
- TPU: TPU は、Google によって設計された機械学習アクセラレータです。機械学習アクセラレータには、機械学習タスクを強化する可能性があります。 TPU のコアは、それぞれ行列計算と浮動小数点計算を実行できる MXU と VPU で構成されています。
力
- CPU: CPU が消費する電力は、CPU が持つコアの数によって異なります。オクタコア プロセッサは約 95 ～ 140 ワットの電力を消費しますが、16 コア プロセッサは約 165 ワットの電力を消費します。
- GPU: GPU は最大 350 ワットの電力を消費します。
- TPU: TPU では、読み取りと書き込みのプロセスがバッファとメモリ上で実行されるため、電力の最適化が実現できます。
TPU と GPU のどちらが優れていますか?
TPU と GPU は両方とも処理ユニットです。前者は Tensor Processing Unit、後者は Graphics Processing Unit です。これら両方のプロセッサの動作は異なります。グラフィック プロセッサの一部である GPU の仕事は、画像のレンダリングに必要な計算を行うことです。 TPU は、TensorFlow を使用してニューラル ネットワーク処理を処理するように設計されています。
これら 2 つのどちらが優れているかは、使用するアプリケーションの種類によって異なります。 Cloud TPU は、特定のワークロード向けに最適化されています。状況によっては、機械学習ワークロードを実行するには、GPU または CPU を使用する方が適切な場合があります。 TPU と GPU がいつ使用できるかを見てみましょう。
有効バッチ サイズが大きい中規模から大規模のモデルでは、TPU よりも GPU の使用が適しています。TensorFlow を使用したモデルは Cloud TPU では利用できないなどです。
行列計算が必要なモデル、トレーニングに数週間から数か月かかるモデル、有効なバッチ サイズが大きいモデルなどでは、GPU よりも TPU の使用が適しています。
TPUはCPUより速いですか?
TPU は Tensor Processing Unit です。 TensorFlow を使用してニューラル ネットワーク処理を処理するために Google が開発しました。 TPU を設計する目的は、ニューラル ネットワーク モデルのトレーニングに必要な時間を最小限に抑えることです。 Google によると、TPU 統合ハードウェアでのニューラル ネットワーク モデルのトレーニングには数時間かかりますが、他のハードウェアで行う場合は数週間から数か月かかる可能性があります。したがって、TPU は CPU よりも高速です。
