Защо е необходим специализиран хардуер
Обучението и инференцията на AI модели се състоят от милиарди математически операции, главно матрично умножение. Традиционните CPU са твърде бавни за тези операции, тъй като са проектирани за малко сложни нишки с висока скорост. GPU и TPU осигуряват хиляди ядра, извлекащи полза от паралелизма.
GPU срещу TPU
GPU осигуряват гъвкавост - могат да се програмират за широк спектър от натоварвания извън AI. TPU (особено Google Cloud TPU) са по-подходящи за поточни операции на LLM, тъй като са специално оптимизирани за тензорни операции, но са по-малко гъвкави.
Ограничения на разходите и алтернативи
GPU и TPU са скъпи. Оценявайте AIaaS, излагащ краткосрочни изчисления; започвайте с API на модели вместо самостоятелно обучение; и оценявайте колко часто трябва да преобучавате срещу извличане на стойност от предварително изградени модели.