با معرفی Antigravity، پلتفرم جدید توسعه هوش مصنوعی گوگل با رویکرد Agent-First، دوباره نگاهها به سمت TPUها یا همان Tensor Processing Units جلب شد؛ تراشههای سفارشی گوگل که سالهاست قلب زیرساخت هوش مصنوعی این شرکت را تشکیل میدهند. اما TPU دقیقاً چیست؟ چه تفاوتی با GPU دارد؟ و در چه زمانی باید از CPU و GPU و TPU استفاده کنیم؟
در این مطلب به شکل ساده و کاربردی، هر سه فناوری را بررسی کرده و به این سؤال پاسخ میدهیم که هر پردازنده برای چه کاری ساخته شده است؟
نگاه ساده به تفاوت CPU و GPU و TPU
اگر کامپیوتر، گوشی یا خودروی خودران را یک شهر شلوغ تصور کنیم:
- CPU مثل شهرداری شهر است؛ وظیفه مدیریت و تصمیمگیری را برعهده دارد.
- GPU مانند یک لشکر عظیم کارگران ساختمانی است که هزاران کار مشابه را همزمان انجام میدهند.
- TPU حکم کارخانه فوقتخصصی را دارد که فقط یک کار خاص (محاسبات شبکههای عصبی) را با سرعتی خارقالعاده انجام میدهد.
در ادامه با معماری و کاربرد هر کدام آشنا میشویم.
CPU چیست؟
CPU (واحد پردازش مرکزی) همان مغز اصلی سیستم است؛ پردازندهای همهفنحریف که طیف گستردهای از وظایف را اجرا میکند.
از وبگردی و اجرای سیستمعامل گرفته تا باز کردن اپلیکیشنها، همهچیز از CPU عبور میکند.
CPU چگونه کار میکند؟
CPU معمولاً بین ۲ تا ۱۶ هسته دارد (در مدلهای حرفهای بسیار بیشتر). هر هسته پیچیده، قدرتمند و برای پردازش تسلسلی یا مرحلهبهمرحله طراحی شده است.
شبیه یک سرآشپز ماهر است که هر نوع غذایی را میتواند بپزد. سرعت عمل بالایی دارد اما در یک لحظه فقط چند کار محدود را انجام میدهد.
ویژگیهای اصلی CPU
- تعداد کم هستهها (۲ تا ۱۶ یا بیشتر)
- هر هسته بسیار قدرتمند و پیچیده
- خارقالعاده در انجام کارهای مرحلهای و متنوع
- تأخیر بسیار کم
- بهترین انتخاب برای کارهای عمومی و سیستمعامل
GPU چیست؟
GPU (واحد پردازش گرافیکی) در ابتدا برای رندر گرافیک و بازیها ساخته شد، اما امروز تبدیل به موتور پردازش موازی در علوم داده و هوش مصنوعی شده است.
GPU چگونه کار میکند؟
GPU به جای چند هسته قدرتمند، صدها تا هزاران هسته سادهتر دارد. این هستهها یک دستور مشخص را بهصورت همزمان روی حجم بزرگی از دادهها اجرا میکنند.
مثل یک خط تولید با صدها کارگر که هر کدام یک کار کوچک را دائم تکرار میکنند و در نتیجه خروجی نهایی بهشدت سریع تولید میشود.
ویژگیهای اصلی GPU
- هزاران هسته کوچک و ساده
- توانایی خارقالعاده در پردازش موازی
- مناسب برای محاسبات تکراری روی دادههای حجیم
- throughput بالا (کار زیاد در زمان کوتاه)
- مناسب برای گرافیک، محاسبات علمی و یادگیری عمیق
TPU چیست؟
TPU (واحد پردازش تنسور) پردازنده اختصاصی گوگل برای شبکههای عصبی و یادگیری عمیق است.
TPUها حتی نسبت به GPU هم تخصصیتر هستند و فقط روی محاسبات ماتریسی تمرکز دارند؛ یعنی همان چیزی که هسته اصلی عملیات هوش مصنوعی است.
TPU چگونه کار میکند؟
TPUها حول یک ساختار به نام Systolic Array ساخته شدهاند؛ شبکهای از واحدهای MAC که داده را مستقیم به واحد بعدی منتقل میکنند و نیاز به حافظه خارجی را به حداقل میرسانند.
این دقیقاً همان چیزی است که سرعت و بهرهوری TPU را در محاسبات AI چندین برابر بالاتر از GPU میکند.
مثل یک دستگاه صنعتی فوقتخصصی که فقط یک قطعه خاص را تولید میکند و آن را با سرعت و دقت بینظیر انجام میدهد.
ویژگیهای اصلی TPU
- سختافزار اختصاصی برای عملیات ماتریس و تنسور
- طراحیشده کاملاً برای شبکههای عصبی
- فوقالعاده سریع در آموزش و استنتاج مدلهای AI
- کاربرد محدود خارج از هوش مصنوعی
- بیشتر در سرویسهای ابری قابل دسترسی (نه برای مصرفکنندگان عادی)
مقایسه معماری CPU و GPU و TPU
هرکدام با یک فلسفه متفاوت ساخته شدهاند:
CPU
- چند هسته قدرتمند
- کش بزرگ برای پاسخدهی سریع
- مناسب وظایف متنوع و زمانحساس
GPU
- هزاران ALU ساده
- معماری موازی برای throughput بالا
- مناسب پردازش گرافیک و یادگیری عمیق
TPU
- آرایه سیستولیک برای محاسبات ماتریسی جریانمحور
- انرژیکارآمد و فوقسریع برای محاسبات AI
- کمتر انعطافپذیر، اما بسیار تخصصی
بیایید تفاوت اساسی در نحوه ساختار این پردازندهها را تجسم کنیم:
چه زمانی از CPU و GPU یا TPU استفاده کنیم؟
| نوع کار | CPU | GPU | TPU |
|---|---|---|---|
| کارهای عمومی (وب، آفیس، سیستمعامل) | عالی | ضعیف | غیرقابل استفاده |
| بازی و گرافیک زنده | خوب | عالی | غیرقابل استفاده |
| تدوین و رندر ویدیو/۳D | خوب | عالی | غیرقابل استفاده |
| علم داده و آموزش مدلهای ML | مناسب برای مدلهای کوچک | استاندارد و قدرتمند | بهترین برای مدلهای بزرگ |
| اجرای مدلهای AI | مناسب | عالی | عالی مخصوصاً در مقیاس کلود |
| محاسبات سنگین (HPC) | ضروری | عالی | فقط در صورت وابستگی به ماتریسها |
چند قانون ساده برای انتخاب
- CPU: بهترین انتخاب برای کارهای عمومی، نرمافزارهای روزمره و منطق کسبوکار
- GPU: مناسب برای بازی، گرافیک، یادگیری عمیق و محاسبات موازی
- TPU: مناسب پروژههای بزرگ هوش مصنوعی در مقیاس کلود، مخصوصاً TensorFlow
جمعبندی
داستان CPU → GPU → TPU روایت افزایش تخصصگرایی در عصر هوش مصنوعی است.
- CPU همچنان مدیر همهفنحریف و ضروری سیستمهاست.
- GPU به ماشین محاسبات موازی تبدیل شد و نقش مهمی در انقلاب یادگیری عمیق دارد.
- TPU پیشرفتهترین موتور اختصاصی برای محاسبات شبکههای عصبی است.
برای بیشتر کاربران، یک CPU خوب و در صورت نیاز یک GPU مناسب کافی است. TPU بیشتر برای سازمانها، پلتفرمها و پروژههای AI سطح بالا کاربرد دارد.
با شناخت تفاوتها بهتر میتوان تصمیم گرفت چه سختافزاری نیاز دارید؛ چه بخواهید کامپیوتر جدید بخرید یا وارد دنیای هوش مصنوعی شوید. بهترین پردازنده، پردازندهای است که به نیاز واقعی شما میخورد، نه گرانترین یا قویترین.
