Искусственный интеллект и рабочие нагрузки машинного обучения способствовали развитию специализированного оборудования для ускорения вычислений, далеко выходящего за рамки возможностей традиционных центральных процессоров (ЦП). Каждое вычислительное устройство — ЦП, графический процессор (ГПУ), нейронный процессор (НПУ) и тензорный процессор (ТПУ) — играет определённую роль в экосистеме искусственного интеллекта, оптимизированную для определённых моделей, приложений или сред. Вот технический анализ их основных различий и вариантов наилучшего использования.
Центральный процессор (ЦП): универсальная рабочая лошадка
Конструкция и сильные стороны: ЦП — это процессоры общего назначения с несколькими мощными ядрами, идеально подходящими для однопоточных задач и запуска разнообразного программного обеспечения, включая операционные системы, базы данных и лёгкие задачи машинного обучения.
Роль в ИИ/машинном обучении: ЦП могут выполнять любые модели искусственного интеллекта, но им не хватает массового параллелизма, необходимого для эффективного обучения глубокому обучению или логического вывода в больших масштабах.
Лучше всего подходят для:
* классических алгоритмов машинного обучения (например, scikit-learn, XGBoost);
* создания прототипов и разработки моделей;
* логического вывода для небольших моделей или требований с низкой пропускной способностью.
Техническая заметка: для операций с нейронными сетями пропускная способность ЦП (обычно измеряемая в GFLOPS — миллиарды операций с плавающей запятой в секунду) значительно отстаёт от специализированных ускориторов.
Графический процессор (ГПУ): основа глубокого обучения
Конструкция и сильные стороны: изначально предназначенные для графики, современные ГПУ оснащены тысячами параллельных ядер, предназначенных для матричных и множественных векторных операций, что делает их высокоэффективными для обучения и логического вывода глубоких нейронных сетей.
Примеры производительности:
* NVIDIA RTX 3090: 10 496 ядер CUDA, до 35,6 TFLOPS (терафлопс) вычислений FP32.
* Недавние ГПУ NVIDIA включают «Tensor Cores» для смешанной точности, ускоряя операции глубокого обучения.
Лучше всего подходят для:
* обучения и логического вывода крупномасштабных моделей глубокого обучения (CNN, RNN, Transformers);
* пакетной обработки, типичной для дата-центров и исследовательских сред;
* поддерживаются всеми основными фреймворками искусственного интеллекта (TensorFlow, PyTorch).
Нейронный процессор (НПУ): специалист по искусственному интеллекту на устройстве
Конструкция и сильные стороны: НПУ — это специализированные чипы (ASIC), созданные исключительно для операций с нейронными сетями. Они оптимизируют параллельные вычисления с низкой точностью для логического вывода глубокого обучения, часто работая при низком энергопотреблении для периферийных и встроенных устройств.
Варианты использования и приложения:
* мобильные устройства и потребительский сегмент: обеспечивают такие функции, как разблокировка по лицу, обработка изображений в реальном времени, языковой перевод на устройствах Apple A-series, Samsung Exynos, Google Tensor.
* периферийные устройства и IoT: распознавание изображений и речи с малой задержкой, камеры для умных городов, AR/VR и датчики для производства.
* автомобильная промышленность: обработка данных датчиков в реальном времени для автономного вождения и систем помощи водителю.
Пример производительности: НПУ в Exynos 9820 примерно в 7 раз быстрее своего предшественника для задач искусственного интеллекта.
Эффективность: НПУ отдают приоритет энергоэффективности, а не чистой пропускной способности, продлевая срок службы батареи при одновременной поддержке передовых функций искусственного интеллекта на местном уровне.
Тензорный процессор (ТПУ): центр обработки данных Google для искусственного интеллекта
Конструкция и сильные стороны: ТПУ — это специализированные чипы, разработанные Google специально для больших тензорных вычислений, настроенные под нужды таких фреймворков, как TensorFlow.
Ключевые характеристики:
* ТПУ v2: до 180 TFLOPS для обучения нейронным сетям и логического вывода.
* ТПУ v4: доступны в Google Cloud, до 275 TFLOPS на чип, масштабируемость до «подов», превышающих 100 петафлопс.
* Специализированные блоки матричного умножения («MXU») для огромных пакетных вычислений.
* До 30–80 раз более высокая энергоэффективность (TOPS/Вт) для логического вывода по сравнению с современными ГПУ и ЦП.
Лучше всего подходят для:
* обучения и обслуживания крупных моделей (BERT, GPT-2, EfficientNet) в облаке в масштабе;
* высокопроизводительного искусственного интеллекта с низкой задержкой для исследовательских и производственных конвейеров;
* тесная интеграция с TensorFlow и JAX; всё чаще взаимодействие с PyTorch.
Примечание: архитектура ТПУ менее гибкая, чем у ГПУ — оптимизирована для искусственного интеллекта, а не для графики или задач общего назначения.
Таблица сравнения технических характеристик
| Характеристика | CPU | GPU | NPU | TPU |
| — | — | — | — | — |
| Вариант использования | Общие вычисления | Глубокое обучение | Краевой/на устройстве ИИ | Google Cloud ИИ |
| Параллелизм | Низкий–умеренный | Очень высокий (~10 000+) | Умеренный–высокий | Чрезвычайно высокий (матричное умножение) |
| Эффективность | Умеренная | Энергоёмкая | Ультраэффективная | Высокая для крупных моделей |
| Гибкость | Максимальная | Очень высокая (все FW) | Специализированная | Специализированная (TensorFlow/JAX) |
| Аппаратная платформа | x86, ARM и т. д. | NVIDIA, AMD | Apple, Samsung, ARM | Google (только в облаке) |
| Пример | Intel Xeon | RTX 3090, A100, H100 | Apple Neural Engine | TPU v4, Edge TPU |
Ключевые выводы:
* ЦП не имеют себе равных для универсальных, гибких рабочих нагрузок.
* ГПУ остаются рабочей лошадкой для обучения и запуска нейронных сетей во всех средах и фреймворках, особенно за пределами Google Cloud.
* НПУ доминируют в реальном времени, сохраняя конфиденциальность и энергоэффективность ИИ для мобильных устройств и периферийных устройств, открывая локальный интеллект повсюду: от вашего телефона до беспилотных автомобилей.
* ТПУ предлагают непревзойденный масштаб и скорость для крупных моделей — особенно в экосистеме Google — продвигая границы исследований в области ИИ и промышленного внедрения.
Выбор правильного оборудования зависит от размера модели, вычислительных требований, среды разработки и желаемого развёртывания (в облаке или на периферии/мобильных устройствах). Надежный стек ИИ часто использует сочетание этих процессоров, каждый из которых работает там, где он превосходит других.
1. Какие характеристики делают центральный процессор (ЦП) подходящим для классических алгоритмов машинного обучения, но не для глубокого обучения?
Центральный процессор (ЦП) обладает несколькими мощными ядрами и подходит для однопоточных задач и запуска разнообразного программного обеспечения. Однако ему не хватает массового параллелизма, необходимого для эффективного обучения глубокому обучению или логического вывода в больших масштабах.
2. Какие преимущества графических процессоров (ГПУ) делают их предпочтительными для обучения и логического вывода крупномасштабных моделей глубокого обучения?
Графические процессоры (ГПУ) оснащены тысячами параллельных ядер, предназначенных для матричных и множественных векторных операций. Это делает их высокоэффективными для обучения и логического вывода глубоких нейронных сетей, особенно для крупномасштабных моделей глубокого обучения (CNN, RNN, Transformers).
3. В чём заключается основное отличие нейронных процессоров (НПУ) от центральных процессоров (ЦП) и графических процессоров (ГПУ) с точки зрения энергоэффективности и специализации?
Нейронные процессоры (НПУ) — это специализированные чипы (ASIC), созданные исключительно для операций с нейронными сетями. Они оптимизируют параллельные вычисления с низкой точностью для логического вывода глубокого обучения, часто работая при низком энергопотреблении для периферийных и встроенных устройств. В отличие от ЦП, НПУ отдают приоритет энергоэффективности, а не чистой пропускной способности, продлевая срок службы батареи при одновременной поддержке передовых функций искусственного интеллекта на местном уровне. ГПУ, в свою очередь, являются высокопроизводительными и энергоёмкими, что делает их менее подходящими для устройств с ограниченными ресурсами.
4. Почему тензорные процессоры (ТПУ) считаются наиболее подходящими для обучения и обслуживания крупных моделей в облаке в масштабе?
Тензорные процессоры (ТПУ) — это специализированные чипы, разработанные Google специально для больших тензорных вычислений, настроенные под нужды таких фреймворков, как TensorFlow. Они предлагают высокую энергоэффективность для логического вывода по сравнению с современными ГПУ и ЦП, а также чрезвычайно высокий параллелизм, что делает их идеальными для обучения и обслуживания крупных моделей (BERT, GPT-2, EfficientNet) в облаке в масштабе.
5. Какие факторы следует учитывать при выборе между ЦП, ГПУ, НПУ и ТПУ для конкретной задачи в области искусственного интеллекта?
При выборе между ЦП, ГПУ, НПУ и ТПУ для конкретной задачи в области искусственного интеллекта следует учитывать размер модели, вычислительные требования, среду разработки и желаемое развёртывание (в облаке или на периферии/мобильных устройствах). Например, ЦП подходят для классических алгоритмов машинного обучения и разработки моделей, ГПУ — для обучения и логического вывода крупномасштабных моделей глубокого обучения, НПУ — для мобильных устройств и периферийных устройств, а ТПУ — для обучения и обслуживания крупных моделей в облаке.