در دنیای پردازنده‌ها و سخت‌افزارهای هوش مصنوعی، هر روز با اصطلاحات جدیدی روبه‌رو می‌شویم؛ از CPU و GPU گرفته تا NPU و TPU. اگرچه همه این تراشه‌ها برای انجام محاسبات طراحی شده‌اند، اما معماری و کاربرد آنها یکسان نیست.

TPU یا Tensor Processing Unit نام تراشه اختصاصی گوگل برای شتاب‌دهی پردازش‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. این تراشه ابتدا برای استفاده در مراکز داده گوگل توسعه پیدا کرد، اما مفهوم TPU در برخی محصولات مصرفی گوگل نیز دیده می‌شود. برای درک تفاوت این فناوری‌ها، ابتدا باید بدانیم هرکدام دقیقاً چه کاری انجام می‌دهند.

TPU چیست و چه کاربردی دارد؟

TPU یک شتاب‌دهنده تخصصی هوش مصنوعی است که شرکت گوگل آن را برای انجام حجم بسیار زیادی از محاسبات مربوط به مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق طراحی کرده است.

یکی از ویژگی‌های مهم TPU معماری خاص آن برای پردازش موازی محاسبات ماتریسی است. در این تراشه‌ها از ساختاری به نام آرایه سیستولیک (Systolic Array) استفاده می‌شود که در آن داده‌ها میان واحدهای محاسباتی به شکل منظم منتقل می‌شوند.

این معماری باعث می‌شود TPU برای وظایفی مانند آموزش مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی، پردازش شبکه‌های عصبی و اجرای حجم عظیمی از محاسبات در مراکز داده مناسب باشد.

به همین دلیل، TPU بیشتر برای پردازش‌های سنگین و در مقیاس بسیار بزرگ طراحی شده است، نه اجرای معمولی برنامه‌های روزمره روی رایانه شخصی.

GPU چیست و چرا برای هوش مصنوعی استفاده می‌شود؟

GPU یا پردازنده گرافیکی در ابتدا برای پردازش تصاویر، بازی‌های رایانه‌ای و گرافیک سه‌بعدی توسعه پیدا کرد. معماری آن شامل تعداد زیادی هسته پردازشی است که می‌توانند محاسبات مشابه را به‌صورت موازی انجام دهند.

همین ویژگی بعدها GPU را به یکی از مهم‌ترین سخت‌افزارهای حوزه هوش مصنوعی تبدیل کرد.

مدل‌های یادگیری عمیق به انجام تعداد بسیار زیادی محاسبات موازی نیاز دارند و GPU در این زمینه عملکرد بسیار خوبی دارد. علاوه بر هوش مصنوعی، GPU همچنان برای بازی، رندر سه‌بعدی، تدوین ویدئو، شبیه‌سازی‌های علمی و بسیاری از کاربردهای محاسباتی دیگر استفاده می‌شود.

بنابراین GPU نسبت به TPU انعطاف‌پذیرتر است و می‌تواند طیف گسترده‌تری از وظایف را انجام دهد.

تفاوت TPU و GPU در چیست؟

مهم‌ترین تفاوت این دو تراشه در هدف طراحی و نوع بار کاری آنهاست.

TPU به‌طور ویژه برای محاسبات مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بهینه شده است. معماری تخصصی آن می‌تواند برای آموزش و اجرای مدل‌های بزرگ در مراکز داده، عملکرد و بهره‌وری انرژی مناسبی ارائه دهد.

در مقابل، GPU یک پردازنده همه‌کاره‌تر برای محاسبات موازی است. می‌توان از آن برای هوش مصنوعی، بازی، گرافیک، تدوین و بسیاری از کاربردهای دیگر استفاده کرد.

به زبان ساده:

TPU = تخصص بیشتر در هوش مصنوعی

GPU = انعطاف‌پذیری بیشتر در انواع محاسبات

البته عملکرد واقعی هرکدام به نسل تراشه، نرم‌افزار، مدل هوش مصنوعی و نوع پردازش بستگی دارد و نمی‌توان گفت یکی همیشه بهتر از دیگری است.

NPU چیست و چه تفاوتی با TPU دارد؟

NPU یا Neural Processing Unit نیز یک شتاب‌دهنده مخصوص پردازش‌های هوش مصنوعی است که امروزه در بسیاری از گوشی‌های هوشمند، لپ‌تاپ‌ها و دستگاه‌های مدرن دیده می‌شود.

NPU بیشتر برای اجرای هوش مصنوعی روی خود دستگاه طراحی شده است؛ برای مثال پردازش تصویر دوربین، ترجمه هم‌زمان، حذف اشیا از عکس، تشخیص صدا و برخی قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد.

در این زمینه، مصرف انرژی اهمیت زیادی دارد؛ زیرا NPU باید بتواند وظایف هوش مصنوعی را بدون تخلیه سریع باتری انجام دهد.

برخی تراشه‌های اختصاصی گوگل در محصولات مصرفی نیز از واژه TPU برای بخشی از قابلیت‌های مشابه استفاده می‌کنند؛ بنابراین TPU مورد استفاده در یک گوشی را نباید دقیقاً با TPUهای مراکز داده گوگل یکسان دانست.

برای اجرای هوش مصنوعی کدام بهتر است؛ TPU یا GPU؟

پاسخ به نوع استفاده بستگی دارد.

اگر هدف، آموزش مدل‌های بسیار بزرگ هوش مصنوعی در مراکز داده باشد، TPU می‌تواند به دلیل معماری تخصصی و بهره‌وری مناسب گزینه بسیار قدرتمندی باشد.

اگر به دنبال اجرای مدل‌های هوش مصنوعی روی رایانه شخصی، اجرای مدل‌های زبانی محلی یا انجام هم‌زمان کارهایی مانند بازی و پردازش گرافیکی هستید، GPU معمولاً انتخاب انعطاف‌پذیرتری است.

در گوشی‌ها و لپ‌تاپ‌های کم‌مصرف نیز NPU یا شتاب‌دهنده‌های مشابه می‌توانند برای وظایف سبک‌تر و روزمره هوش مصنوعی گزینه مناسب‌تری باشند.

جمع‌بندی

TPU، GPU و NPU رقیب مستقیم یکدیگر نیستند؛ هرکدام برای نیاز متفاوتی ساخته شده‌اند. TPU بیشتر برای پردازش عظیم هوش مصنوعی در مراکز داده، GPU برای محاسبات موازی و طیف گسترده‌ای از کاربردها و NPU برای اجرای کم‌مصرف هوش مصنوعی روی دستگاه کاربرد دارد.

بنابراین هنگام مقایسه این تراشه‌ها، سؤال درست این نیست که «کدام قوی‌تر است؟» بلکه باید پرسید: کدام تراشه برای نوع کاری که می‌خواهیم انجام دهیم مناسب‌تر است؟