在开始一个机器学习项目时，选择正确的硬件可能会起到决定性的作用。无论是使用 CPU、GPU 还是 TPU，每种设备都有其独特的能力，既能加速也可能拖慢你的任务进度。接下来，我们将深入探讨这三大类硬件：CPU、GPU 和 TPU。基于手头的工作类型，它们各自都有优缺点。
CPU vs GPU vs TPU
CPU: Central Processing Unit（中央处理器）
管理计算机的所有功能。
它是执行程序指令的基础计算机硬件。CPU 处理程序的所有输入/输出功能，包括基础算术、逻辑和控制。
CPU 特性总结：
- 拥有多个核心
- 低延迟
- 专长于串行处理
- 能够同时执行少量操作
- 对于 RNN（循环神经网络），具有最高的 FLOPS 利用率
- 由于内存容量大，支持最大的模型
- 对于不规则计算（例如小批量、非矩阵乘法计算），具有更高的灵活性和可编程性
GPU: Graphical Processing Unit（图形处理器）
GPU 最初是为了在电子游戏中生成图像而构建的，现在它们在驱动人工智能（AI）和机器学习（ML）方面找到了新的用途。它们的并行处理架构使得能够同时执行数千个任务，使其成为并行化算法的理想选择。
GPU 特性总结：
- 拥有数千个核心
- 高吞吐量
- 专长于并行处理
- 能够同时执行数千个操作
- TPU 特性总结：
- 矩阵处理的专用硬件
- 高延迟（与 CPU 相比）
- 极高的吞吐量
- 以极高的并行性进行计算
- 针对大批量和 CNN（卷积神经网络）进行了高度优化
TPU: Tensor Processing Unit（张量处理单元）
TPU 是由 Google 开发的定制化 ASIC（专用集成电路），旨在专门加速机器学习工作负载。它们的设计目的是在深度学习应用中进行大规模、高速的张量处理。
TPU 特性总结：
- 高性能： TPU 经过优化，能够高速、高效地处理机器学习算法，特别是深度学习模型。
- 专用构建： 专门为神经网络计算而设计，因此在涉及大数据集和复杂模型的任务中效率极高。
- 并行处理： 旨在同时处理多个操作，这显著加快了机器学习任务的学习和处理时间。
- Google 集成： 由 Google 开发，TPU 与 Google Cloud 服务紧密集成，为在云端开发和部署机器学习应用提供了无缝环境。
- 能效高： 与传统硬件相比功耗更低，降低了大规模机器学习项目的运营成本。
- 可扩展性： 专为集群工作而构建，TPU 可以随项目需求进行扩展，从单个单元到大规模的云端计算能力。
- 灵活性有限： 主要支持 Google 自家的机器学习框架 TensorFlow，这可能会限制其在其他编程框架中的使用。
下面是一个对比表，展示了用于运行机器学习模型的 CPU、GPU 和 TPU 的优缺点：
优点
—
– 通用性强，适合通用任务
– 性价比高且广泛可用
– 理想的选择，适合开发、测试和小规模模型
– 非常适合大规模数据集的并行处理
– 是深度学习和密集数学计算的理想选择
– 缩短复杂模型的训练时间
– 针对高速机器学习任务进行了优化
– 在大规模神经网络方面性能卓越
– 在功耗和计算方面非常高效，特别是在云端环境中
何时使用 CPU、GPU 或 TPU 来运行你的机器学习模型？
决定在机器学习模型中使用 CPU、GPU 还是 TPU，取决于项目的具体需求，包括模型的复杂性、数据的大小以及你的计算预算。这里有一个快速指南，帮助你决定何时使用哪种硬件：
何时使用 CPU：
- 小规模模型： 如果你正在处理较小或不太复杂的机器学习模型，CPU 可能就足够了。
- 预算限制： 当预算成为一个主要限制因素时，CPU 是一种性价比更高的选择。