Сравнение CPU, GPU, NPU и TPU: какой процессор лучше для вашего ИИ?

CPU: универсальные и адаптивные процессоры

CPU — это универсальные процессоры с несколькими мощными ядрами, которые хорошо справляются с однопоточными задачами. Они необходимы для работы разнообразного программного обеспечения, включая операционные системы и легкий ИИ/машинное обучение. Хотя CPU могут запускать любые модели ИИ, им не хватает параллельной мощности для масштабного обучения глубоких нейросетей или инференса. Они отлично подходят для классических алгоритмов машинного обучения, таких как scikit-learn и XGBoost, прототипирования и небольших задач инференса.

GPU: основные рабочие лошадки глубокого обучения

Изначально разработанные для графики, современные GPU имеют тысячи параллельных ядер, оптимизированных для матричных и векторных операций. Это делает их очень эффективными для обучения и инференса глубоких нейронных сетей. Например, NVIDIA RTX 3090 оснащена 10 496 CUDA-ядрами и обеспечивает до 35,6 TFLOPS вычислений FP32. Современные GPU включают "Tensor Cores" для ускорения операций смешанной точности. GPU идеально подходят для масштабных моделей глубокого обучения, таких как CNN, RNN и Transformers, и поддерживаются всеми основными фреймворками ИИ, включая TensorFlow и PyTorch.

NPU: специализированные AI-чипы для устройств на краю сети

NPU (нейронные процессорные устройства) — это специализированные интегральные схемы, оптимизированные для эффективных операций с нейронными сетями, особенно в условиях низкого энергопотребления. Они отлично справляются с параллельными вычислениями низкой точности для реального времени на смартфонах, IoT-устройствах и сенсорах автомобилей. Примеры: чипы Apple A-series, Samsung Exynos. NPU ориентированы на энергоэффективность, продлевая время работы батареи и позволяя выполнять сложные AI-задачи локально.

TPU: мощные тензорные процессоры Google

TPU (тензорные процессоры) — это специализированные чипы Google, созданные для оптимизации больших тензорных вычислений, особенно для TensorFlow. TPU v2 обеспечивает до 180 TFLOPS, а TPU v4 — до 275 TFLOPS на чип с возможностью масштабирования до кластеров с производительностью свыше 100 петафлопс. TPU имеют специализированные блоки матричного умножения ("MXU") и значительно эффективнее по энергопотреблению по сравнению с GPU и CPU. Они лучше всего подходят для обучения и обслуживания крупных моделей, таких как BERT и GPT-2, в облачных средах.

Как выбрать процессор для вашей AI-задачи

• CPU: для общих задач, классического ML, прототипирования и небольших моделей.
• GPU: для масштабного обучения и инференса глубоких сетей.
• NPU: для энергоэффективного и быстрого AI на мобильных и edge-устройствах.
• TPU: для масштабного обучения и инференса крупных моделей в облаке Google.

Часто системы ИИ используют комбинацию этих процессоров, чтобы максимально использовать их сильные стороны в зависимости от сложности модели, среды развертывания и требований к производительности.