تفاوت CPU ،GPU ،NPU و TPU در هوش مصنوعی چیست؟

به گزارش خبرنگار خبرگزاری حوزه، در این خبر می خواهیم کمی بیشتر با سخت افزار مرتبط با هوش مصنوعی آشنا شوید.

تفاوت CPU، GPU، NPU و TPU در هوش مصنوعی چیست؟
‌
‏ CPU: پردازنده کلاسیک کامپیوتر؛ مناسب مدل‌های ساده ML، نمونه‌سازی و کارهای عمومی.
‌
‏ GPU: مناسب یادگیری عمیق؛ قدرت بالا در آموزش و اجرای مدل‌هایی مثل GPT، BERT، ResNet.
‌
‏ NPU: مخصوص موبایل و IoT؛ اجرای سریع و کم‌مصرف مدل‌هایی مثل تشخیص چهره یا ترجمه آنی.
‌
‏ TPU: تراشه گوگل برای TensorFlow؛ عالی برای آموزش مدل‌های خیلی بزرگ در فضای ابری.
‌
هر کدام چه چیزی را اجرا می‌کنند؟
‏- CPU: هر مدلی، بیشتر مدل‌های کلاسیک و سبک
‏- GPU: همه مدل‌های یادگیری عمیق
‏- NPU: مدل‌های بهینه موبایل (مثل MobileNet)
‏- TPU: مدل‌های حجیم TensorFlow
‌
‏ DPU: اجرا نمی‌کند ولی انتقال داده و شبکه را سریع‌تر می‌کند تا سیستم‌ها روان‌تر باشند.