GPU και TPU στην ΤΝ
Τα Graphics Processing Units (GPUs) και Tensor Processing Units (TPUs) είναι εξειδικευμένοι επεξεργαστές σχεδιασμένοι για παράλληλους υπολογισμούς μήτρας — τον ακρογωνιαίο λίθο της βαθιάς μάθησης. Ενώ οι CPUs έχουν λίγους ισχυρούς πυρήνες για σειριακή επεξεργασία, τα GPUs έχουν χιλιάδες μικρότερους πυρήνες για ταυτόχρονη επεξεργασία.
Τα TPUs, ανεπτυγμένα από Google, είναι ακόμα πιο εξειδικευμένα για εργασίες νευρωνικών δικτύων και χρησιμοποιούνται εσωτερικά για εκπαίδευση μοντέλων όπως το Gemini.
Επιλογή Υλικού για Επιχειρήσεις
Η επιλογή μεταξύ GPU cloud (AWS, Azure, GCP) και on-premise εξαρτάται από: ένταση χρήσης, απαιτήσεις καθυστέρησης, κανονισμούς δεδομένων και προϋπολογισμό. Για εκπαίδευση μοντέλων, cloud GPUs προσφέρουν ευελιξία. Για εξαγωγή συμπερασμάτων χαμηλής καθυστέρησης, on-premise hardware μπορεί να είναι οικονομικότερο.
Κόστος και Βελτιστοποίηση
Τα κόστη GPU αποτελούν συχνά τη μεγαλύτερη δαπάνη σε επιχειρησιακά έργα ΤΝ. Τεχνικές βελτιστοποίησης όπως quantization, batching και model distillation μπορούν να μειώσουν σημαντικά τις ανάγκες υπολογιστικής ισχύος.