Trong lịch sử hình thành của chiếc máy tính, đầu tiên chúng ta có CPU cho mọi tác vụ xử lý, sau đó là GPU với sự tập trung vào sức mạnh để xử lý tối ưu cho đồ họa, thuật toán xử lý song song, và bây giờ là TPU. Khi công nghệ phát triển mạnh mẽ, hướng tới các giải pháp để sử dụng điện toán máy tính, nhu cầu về phần cứng nhanh hơn, mạnh mẽ hơn đang ngày càng gia tăng. Vậy cụ thể sự khác biệt giữa CPU, GPU và TPU là gì?
Trong bài blog này, chúng tôi sẽ so sánh CPU, GPU và TPU một cách ngắn gọn nhất cho bạn.
CPU vs GPU vs TPU
Sự khác biệt giữa CPU, GPU và TPU là CPU xử lý tất cả các logic, tính toán và đầu vào / đầu ra của máy tính/máy chủ, nó là một bộ xử lý đa năng. Trong khi đó, GPU là một bộ xử lý bổ sung để nâng cao giao diện đồ họa và chạy các tác vụ, thuật tuấn cao cấp với hàng nghìn tỷ phép toán. TPU là những bộ xử lý được xây dựng tùy chỉnh mạnh mẽ để chạy project được thực hiện trên một khuôn khổ cụ thể, là TensorFlow.
- CPU (Central Processing Unit): Quản lý tất cả các chức năng của máy tính.
- GPU (Graphic Processing Unit): Nâng cao hiệu suất đồ họa của máy tính.
- TPU (Tensor Processing Unit): Xây dựng tùy biến từ ASIC để tăng tốc các dự án TensorFlow.
CPU là gì?
CPU là viết tắt của Central Processing Unit và được coi như bộ não của máy tính chủ
Nó là phần cứng chính của máy tính thực hiện lệnh cho các chương trình máy tính. Tất cả các chức năng cơ bản về số học, logic, điều khiển và CPU xử lý các chức năng đầu vào / đầu ra của chương trình.
CPU chạy hệ điều hành, liên tục để nhận đầu vào và cung cấp đầu ra cho người dùng.
Một CPU chứa ít nhất một bộ xử lý. Bộ xử lý là một con chip thực tế bên trong CPU để thực hiện tất cả các phép tính. Trong một thời gian dài, CPU chỉ có một bộ vi xử lý, nhưng bây giờ CPU lõi kép (CPU có hai bộ xử lý) là phổ biến.
Ngoài ra còn có các CPU bốn bộ xử lý là CPU lõi tứ. Một số công ty cao cấp cũng xây dựng CPU với tám bộ xử lý.
Popular Manufacturers: Intel, AMD, Qualcomm, NVIDIA, IBM, Samsung, Hewlett-Packard,…
GPU là gì?
Trong khi CPU được biết đến như bộ não của máy tính và phần tư duy logic của máy tính, GPU giúp hiển thị những gì đang diễn ra trong não bằng cách hiển thị giao diện người dùng đồ họa một cách trực quan.
GPU là viết tắt của Graphic Processing Unit, và nó được tích hợp vào mỗi CPU theo một số hình thức. Nhưng một số tác vụ và ứng dụng yêu cầu trực quan hóa rộng rãi mà GPU có sẵn không thể xử lý. Các tác vụ như thiết kế có sự hỗ trợ của máy tính, máy học, trò chơi điện tử, phát trực tiếp, chỉnh sửa video và nhà khoa học dữ liệu.
Các tác vụ đơn giản về kết xuất đồ họa cơ bản có thể được thực hiện với GPU tích hợp trong CPU. Đối với các công việc cao cấp khác, GPU rời được thực hiện.
Hơn nữa, nếu bạn muốn thực hiện các tác vụ đồ họa rộng rãi, nhưng không muốn đầu tư vào GPU vật lý, bạn có thể nhận các máy chủ GPU. Máy chủ GPU là máy chủ có GPU mà bạn có thể sử dụng từ xa để khai thác sức mạnh xử lý thô cho các phép tính phức tạp.
Popular GPU Manufacturers: NVIDIA, AMD, Broadcom Limited…
TPU là gì?
Tensor Processing Unit (TPU) là một mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng, để tăng tốc các tính toán và thuật toán AI. Google đặc biệt phát triển nó để tối ưu cho học máy Machine Learning và mạng thần kinh Neural network cho phần mềm TensorFlow. Google là nhà sở hữu phần mềm TensorFlow.
Google bắt đầu sử dụng TPU vào năm 2015; sau đó, họ đã công khai nó vào năm 2018. Bạn có thể có TPU dưới dạng đám mây hoặc phiên bản nhỏ hơn của chip.
TPU là các đơn vị xử lý bản dựng tùy chỉnh để hoạt động cho một khung ứng dụng cụ thể. Đó là TensorFlow. Một nền tảng máy học mã nguồn mở, với các công cụ, thư viện và cộng đồng hiện đại, để người dùng có thể nhanh chóng xây dựng và triển khai các ứng dụng ML.
Cloud TPU cho phép bạn chạy các dự án máy học của mình trên TPU bằng cách sử dụng TF. Được thiết kế để có hiệu suất mạnh mẽ và tính linh hoạt, TPU của Google giúp các nhà nghiên cứu và nhà phát triển chạy các mô hình với các API TensorFlow cấp cao.
Các mô hình đã từng mất hàng tuần để đào tạo về GPU hoặc bất kỳ phần cứng nào khác có thể hoạt động trong vài giờ với TPU.
TPU chỉ được sử dụng cho các project TensorFlow của các nhà nghiên cứu và nhà phát triển.
Manufacturer: Only Google
→ Qua nội dung của bài viết này có thể giúp bạn hiểu được sự khác biệt giữa CPU, GPU và TPU. Nếu bạn đang tìm kiếm thứ gì đó nhanh hơn để chạy dự án về hạ tầng AI của mình, thì máy chủ GPU là lựa chọn tốt nhất cho bạn. Bạn có thể mở rộng quy mô sức mạnh của máy chủ một cách nhanh chóng và mạnh mẽ, từ đó mang đến những hiệu quả sử dụng tốt nhất về hạ tầng AI, kết hợp sử dụng CPU;GPU và TPU cho bạn.
→ Xem thêm: Các sản phẩm CPU Intel/AMD
→ Xem thêm: Các sản phẩm GPU NVIDIA
Bài viết liên quan
- Hướng dẫn build một cụm GPU cho AI
- GDDR6 vs HBM – Định nghĩa các loại bộ nhớ GPU
- NVIDIA HGX AI Supercomputer: Nền tảng điện toán AI hàng đầu thế giới
- NVIDIA SuperPOD DGX GB200: Kỷ nguyên của AI nghìn tỷ tham số
- Nền tảng NVIDIA Blackwell: Tạo nên kỷ nguyên điện toán mới
- NVIDIA DGX B200: Nền tảng AI thống nhất cho Training, Fine-tuning và Inference AI