TPU, GPU и NPU: в чем разница между процессорами для задач искусственного интеллекта

TPU — это собственный ИИ-ускоритель Google, впервые развернутый внутри компании в 2015 году. Он предназначен для выполнения сложных математических вычислений, необходимых для работы систем искусственного интеллекта и машинного обучения.

Однако термин TPU теперь используется не только применительно к дата-центрам. Например, Google заявляет, что процессор Tensor G6 в смартфонах Pixel 11 получил на 50% больше вычислительной мощности TPU. В этом случае TPU фактически выполняет роль NPU — нейронного процессора для локальной обработки ИИ-задач.

Что такое TPU

Tensor Processing Unit — специализированный процессор, разработанный Google прежде всего для облачных систем искусственного интеллекта и машинного обучения.

Такие чипы используются в дата-центрах компании и оптимизированы для выполнения огромного количества математических операций, необходимых для обучения и работы ИИ-моделей.

В смартфонах ситуация отличается. Локальный TPU в устройствах Pixel выполняет функции, близкие к традиционному NPU. Он отвечает за обработку изображений, работу камеры и локальные ИИ-функции.

В Google утверждают, что TPU в смартфонах Pixel 11 обеспечивает до 3,5 раза более высокую скорость обработки ИИ при снижении энергопотребления до 3,5 раза.

Чем TPU отличается от NPU

NPU, или Neural Processing Unit, широко используются в современных смартфонах, ноутбуках и компьютерах.

Они предназначены для локального выполнения задач, связанных с искусственным интеллектом. Среди таких сценариев — обработка фотографий, генеративные ИИ-функции, размытие фона во время видеозвонков и перевод в реальном времени.

Главное различие заключается в масштабе применения.

Крупные TPU используются в облачных дата-центрах для работы с масштабными ИИ-моделями, тогда как NPU и мобильные TPU предназначены для менее ресурсоемких задач непосредственно на устройствах.

Благодаря низкому энергопотреблению такие ускорители хорошо подходят для смартфонов, ноутбуков, IoT-устройств и другой портативной электроники.

Чем TPU отличается от GPU

GPU, или графический процессор, изначально создавался для обработки графики. Такие чипы широко используются в играх, 3D-моделировании и визуализации.

С развитием ИИ графические процессоры стали активно применяться и для обучения нейронных сетей, запуска больших языковых моделей и других вычислительно сложных задач.

Главное преимущество GPU — универсальность. Один и тот же мощный графический процессор способен работать с играми, редактированием видео, симуляциями и задачами искусственного интеллекта.

TPU, напротив, имеет более специализированную архитектуру.

Для ускорения масштабных вычислений TPU использует так называемый систолический массив. В такой архитектуре данные передаются между вычислительными блоками внутри двумерной сетки, а результат одной операции становится входными данными для следующей.

Это позволяет сократить количество операций записи и чтения из памяти, которые могут создавать дополнительные задержки.

GPU при выполнении вычислений приходится постоянно работать с передачей данных между вычислительными блоками и высокоскоростной памятью. При масштабных ИИ-нагрузках это может приводить к дополнительным задержкам и увеличению энергопотребления.

Где используются TPU

Крупные Tensor Processing Unit предназначены для масштабных облачных задач.

Они применяются для ускорения вычислений, связанных с большими языковыми моделями, глубоким обучением и другими крупными нейросетевыми системами.

Такая архитектура особенно востребована компаниями, которые ежедневно обрабатывают миллиарды запросов к ИИ-сервисам. В подобных сценариях специализированные TPU могут обеспечивать преимущества с точки зрения вычислительной эффективности, задержек и энергопотребления.

При этом мобильные TPU, как в смартфонах Pixel, работают в совершенно другом масштабе. Они предназначены для локальных ИИ-задач с ограниченным энергопотреблением.

TPU, GPU или NPU: что лучше

Однозначного ответа на этот вопрос нет, поскольку каждый тип ускорителя оптимизирован для собственных сценариев.

• NPU и мобильные TPU лучше подходят для локальных ИИ-функций на смартфонах, ноутбуках и других устройствах с ограниченным энергопотреблением.
• TPU для дата-центров ориентированы на масштабное обучение моделей машинного и глубокого обучения.
• GPU остаются наиболее универсальным вариантом и способны выполнять как ИИ-вычисления, так и задачи, связанные с графикой, видео, играми и симуляциями.

Для запуска локальных больших языковых моделей мощный GPU остается одним из наиболее подходящих решений. В то же время TPU ориентированы прежде всего на специализированные масштабные ИИ-нагрузки.

Таким образом, разница между TPU, GPU и NPU заключается не столько в том, какой из них «лучше», сколько в масштабе и типе задач, для которых предназначен конкретный ускоритель.