ما الفرق بين GPU و TPU وايهما افضل لتعلم الاله؟

GPU وTPU هما اثنان من وحدات المعالجة المركزية المستخدمة في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، ولكل منهما ميزاته واستخداماته الخاصة. 

GPU (وحدة المعالجة الرسومية)

• تم تصميم GPU في الأصل لتنفيذ العمليات الحسابية المتعلقة بعرض الرسوميات والرسوم المتحركة.
• تتميز بعدد كبير من وحدات المعالجة النواة المستقلة التي تمكنها من معالجة العمليات المتعددة بشكل موازٍ (Parallel Processing) بشكل فعال.
• يتم استخدام GPU في التعلم العميق (Deep Learning) والتعلم الآلي لمعالجة البيانات بسرعة عالية وتسريع عمليات التدريب والتحليل.

TPU (وحدة المعالجة المؤكدة)

• تم تصميم TPU بواسطة شركة Google خصيصًا للتعامل مع العمليات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
• تتميز TPU بقدرتها على تنفيذ العمليات المرتبطة بالتعلم الآلي بشكل فعال وبسرعة عالية، وذلك بفضل الأداء المحسَّن والهيكل المخصص الذي يركز على معالجة تدفقات البيانات الضخمة.
• يُفضل استخدام TPU في الحوسبة السحابية ومشاريع الذكاء الاصطناعي الكبيرة التي تتطلب معالجة كميات ضخمة من البيانات بسرعة فائقة.

فيما يتعلق بأيهما هو الأفضل للتعلم الآلي، يعتمد الأمر على الحالة الخاصة بك. إذا كنت تعمل على مشروع صغير أو متوسط الحجم في التعلم العميق، فقد تكون GPU كافية لتلبية احتياجاتك. ومع ذلك، إذا كنت تعمل على مشروع ضخم أو متطلبات متقدمة في التعلم الآلي، فقد يكون TPU خياراً أفضل نظراً لقوتها وقدرتها على معالجة البيانات بشكل فعال. ويمكن استخدام كلا GPU و TPU في مجال التعلم الآلي، ويعتمد الاختيار على حجم المشروع ومتطلبات الأداء الخاصة بك.

ما هو GPU؟

تعني GPU معالج الرسومات. كانت GPUs مصممة في الأصل ومستخدمة للرسومات ثلاثية الأبعاد لتسريع الأشياء مثل عرض الفيديو، ولكن مع مرور الوقت، جعلت قدرتها على المعالجة الموازية منها خيارا شائعا للاستخدام في الذكاء الاصطناعي.

تعمل GPUs عن طريق المعالجة الموازية، وهي القدرة على أداء العديد من المهام في وقت واحد. وهو ما يجعلها أداة مفيدة للغاية.

يتيح المعالجة الموازية لـ GPUs تقسيم المشكلات المعقدة إلى آلاف أو ملايين المهام الفردية وحلها جميعًا في وقت واحد بدلاً من واحد تلو الآخر كما يتطلبها المعالج المركزي.

تجعل قدرة المعالجة الموازية GPUs أداة متعددة الاستخدامات وخيارًا رائعًا لمجموعة متنوعة من الوظائف مثل الألعاب وتحرير الفيديو وتعدين العملات المشفرة / blockchain. كما تجعلها مناسبة تمامًا للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وهو نوع من تحليل البيانات الذي يتميز ببناء نماذج تحليلية بشكل تلقائي.

ويرجع ذلك إلى أن المعالجات الحديثة لـ GPU تحتوي عادةً على 2500-5000 وحدة منطق حسابية (ALUs) في معالج واحد مما يمكن أن يؤدي إلى تنفيذ آلاف الضرب والجمع بشكل متزامن.

يوجد شرط واحد عن GPUs وهو أنها مصممة كمعالج عام يجب أن يدعم الملايين من التطبيقات والبرامج المختلفة. لذلك، على الرغم من أن GPU يمكنها تشغيل وظائف متعددة في وقت واحد، إلا أنها تحتاج إلى الوصول إلى السجلات أو الذاكرة المشتركة لقراءة وتخزين نتائج الحساب الوسيطة.

ما هو TPU؟

تعني TPU وحدة معالجة التنسورات وهي هندسة معمارية مخصصة لتطبيقات التعلم العميق أو التعلم الآلي.

اخترعتها Google، وتعتبر TPUs دوائر متكاملة تطبيقية (ASIC) مصممة خصيصًا للتعامل مع الاحتياجات الحسابية للتعلم الآلي وتسريع حسابات الذكاء الاصطناعي والخوارزميات. بدأ استخدام Google لـ TPUs داخليًا في عام 2015، وفي عام 2018، أصبحت متاحة للجمهور. عندما صممت Google TPU، قامت بإنشاء هندسة معمارية مخصصة لنطاق معين. وهذا يعني أنه بدلاً من تصميم معالج عام مثل GPU أو CPU، صممت Google TPU كمعالج مصفوفة متخصص لأعباء الشبكات العصبية.

من خلال تصميم TPU كمعالج مصفوفة بدلاً من معالج عام، حلت Google مشكلة الوصول إلى الذاكرة التي تبطئ GPUs وCPUs وتتطلب استخدام المزيد من قوة المعالجة.

مزايا وعيوب TPUs

TPUs قيمة للغاية . إن العيب الوحيد لديها هو أنها أكثر تكلفة من GPUs وCPUs.

ولكن، تفوق مزايا TPUs بشكل كبير على تكلفتها العالية.

TPUs هي خيار رائع لأولئك الذين يرغبون في:

• تسريع تطبيقات التعلم الآلي.
• توسيع التطبيقات بسرعة.
• إدارة أعباء عمل التعلم الآلي بتكلفة فعالة.
• البدء باستخدام نماذج مرجعية مفتوحة المصدر ومحسنة بشكل جيد.

TPU مقابل GPU

يعتمد الخيار الأفضل على الاحتياجات والميزانية الفردية والشركات.

TPU تتفوق على GPU في الأداء بشكل عام، وتوفر نتائج أفضل في فترة زمنية أقصر. ومع ذلك، فإن TPUs غالبًا ما تكون أغلى من GPUs، وتتطلب تكلفة أعلى للاستحواذ والصيانة.

GPU تعد خيارًا متعدد الاستخدامات وأكثر توافرًا وأقل تكلفة من TPUs، وتقدم أداءً جيدًا للغاية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

ومع ذلك، من الممكن أن تصبح TPUs خيارًا أفضل في المستقبل في حال تم تعزيز توافرها وتخفيض تكلفتها.

بشكل عام، فإن GPU هي الخيار الأكثر شيوعًا للتطبيقات العامة، بينما يفضل TPUs لتطبيقات التعلم العميق وتحليلات البيانات الكبيرة والمهام الحسابية الشديدة التطلب.

تمام , شكرا جداااا

هناك بعض النقاط التي يجب توضيحها فيما يتعلق بالفروقات:

1- هيكلية المعالجة

GPU: تم تصميم وحدة معالجة الرسومات للتعامل بشكل رئيسي مع الرسومات والعمليات المتوازية، وتتميز بأنها تحتوي على عدد كبير من وحدات المعالجة الرسومية التي تعمل معًا لتنفيذ العمليات بسرعة.

TPU: تم تصميم وحدة معالجة التنقيح خصيصًا للتعلم العميق والذكاء الاصطناعي، وتتميز بأنها تحتوي على مجموعة كبيرة من العتاد المخصص لعمليات التنقيح بشكل فعال.

2- الأداء

GPU: تعتبر وحدات معالجة الرسومات قوية في تنفيذ العمليات المتوازية بشكل فعال. يمكنها تسريع الحوسبة والتعلم العميق، وتقديم أداء جيد في مجموعة واسعة من التطبيقات.

TPU: تم تصميم وحدات معالجة التنقيح خصيصًا لأداء العمليات المرتبطة بتعلم الآلة، وتعتبر أكثر كفاءة في تنفيذ العمليات الرياضية المتعلقة بالتعلم العميق، مما يعني أنها يمكن أن توفر أداءًا أفضل في بعض التطبيقات.

3- القدرة على التوسع

GPU: تستخدم على نطاق واسع في مجالات مختلفة، مثل الألعاب، والعلوم، والتصميم، والتعدين، وغيرها، ويمكن استخدام مجموعة متنوعة من الألعاب المتعددة الأبعاد والتطبيقات الأخرى بفضل قدرتها على التعامل مع مهام متعددة.

TPU: صُممت وحدات معالجة التنقيح بشكل خاص لتحسين أداء التعلم الآلي، ولكن هي غالبًا ما تكون محدودة في استخداماتها وتستخدم بشكل رئيسي في تطبيقات التعلم العميق والذكاء الاصطناعي.

4- أمثلة على استخدامات GPU في التعلم الآلي

1.  يستخدم تدريب النماذج العميقة للتعرف على الصور، مثل تصنيف الكائنات أو تجزئة الصور إلى أجزاء مختلفة.
2. تدريب نماذج التنبؤ اللغوي، مثل الترجمة الآلية أو إنشاء نماذج لتوليد النصوص الطبيعية.
3. تدريب نماذج التعرف على الصوت وتحويل الإشارات الصوتية إلى نصوص.

5- أمثلة على استخدامات TPU في التعلم الآلي

1. تسريع عمليات التدريب في نماذج التعلم العميق، مما يؤدي إلى زيادة سرعة التدريب وتحسين الأداء العام للنموذج.
2.  تحليل البيانات الكبيرة وتدريب نماذج التنبؤ بالسلوك وتحليل البيانات الاستراتيجية في المجالات مثل التسويق والتمويل.
3. تستفيد TPU من قدرتها على التعامل مع العمليات الرياضية المرتبطة بالتعلم العميق، مما يجعلها مثالية لتدريب النماذج الضخمة التي تحتاج إلى قوة حسابية كبيرة.

وحدات المعالجة الرسومية (GPU) تعتمد على العديد من المعالجات الصغيرة المتوازية الموجودة داخل الوحدة، والتي تمكنها من تنفيذ العمليات بشكل أسرع وأكثر كفاءة من الـ CPU.

ويتميز الـ GPU بتوفير أداء عالي وسرعة في تنفيذ العمليات الحسابية والرسومية، مما يجعلها خيارًا جيدًا لتعلم الآلة، وخاصةً عند معالجة الصور والفيديو والبيانات ثلاثية الأبعاد (3D).

بالمقابل، فإن وحدات المعالجة الإنفرادية (TPU) هي نوع من الوحدات المعالجة المصممة بشكل خاص لتنفيذ عمليات تعلم الآلة بشكل أسرع من الـ CPU والـ GPU. وتم تصميم TPU بواسطة Google خصيصًا لتنفيذ عمليات تعلم الآلة باستخدام منصة TensorFlow. وتتميز TPU بأنها توفر أداءًا عاليًا في تنفيذ العمليات الحسابية المعقدة، وتتيح للمستخدمين تنفيذ حسابات تعلم الآلة في وقت قصير جدًا.

يختلف الـ GPU والـ TPU في العديد من الجوانب مثل الأداء والتكلفة والتوافق مع بعض الأنظمة والبرامج، ويتوقف اختيار الأفضل لتعلم الآلة على نوع المهمة والبيئة التي سيتم تشغيلها فيها. إذا كنت تريد تنفيذ مهام تعلم الآلة المتقدمة والمعقدة ، فقد يكون TPU الخيار الأفضل ، ولكن إذا كنت تعمل على مهام ذات معالجة رسومية عالية أو عمليات تعلم الآلة العامة ، فقد يكون GPU هو الخيار الأفضل لك.

لنفترض أن لدينا مهمة تعلم الآلة تتعلق بتصنيف الصور بناءً على محتواها. في هذه الحالة، يمكن استخدام GPU لتحليل الصور وتحويلها إلى بيانات قابلة للتعلم ، وتنفيذ خوارزميات التعلم الآلي عليها. ويمكن استخدام GPU لتنفيذ العديد من العمليات الحسابية المتوازية اللازمة لتحليل الصور وتدريب نموذج التعلم الآلي.

من ناحية أخرى، يمكن استخدام TPU لتنفيذ مهام تعلم الآلة المعقدة مثل الشبكات العصبية العميقة المكونة من عدة طبقات. وسوف يؤدي استخدام TPU إلى تحسين أداء تدريب النموذج بشكل كبير وتقليل الوقت اللازم لإنجاز المهمة.

وبشكل عام، فإن استخدام GPU أو TPU يعتمد على البيئة التي يتم تشغيلها فيها التطبيق ونوع المهمة التي يتم تنفيذها. يرجى ملاحظة أنه يمكن استخدام GPU أو TPU بشكل متزامن معًا في بعض الحالات لتحسين أداء تعلم الآلة وتقليل وقت التدريب.

فالنهاية, الفرق الرئيسي بينهما هو أن TPU تم تصميمه خصيصًا لتسريع عمليات التعلم الآلي، بينما يمكن استخدام GPU لمهام أخرى غير التعلم الآلي.