À mesure que la technologie progresse, le matériel utilisé dans un système informatique est également mis à niveau afin de répondre aux demandes du public. Auparavant, il y avait un processeur (Unité centrale de traitement) dans les systèmes informatiques. Plus tard, l’introduction du GPU (Processeur graphique) a fait passer le rendu et le traitement d’images à un niveau supérieur. Aujourd’hui, à l’ère de l’intelligence artificielle, nous avons le TPU (Unité de traitement du tenseur). Tous ces trois sont les processeurs qui sont développés pour effectuer des tâches spécifiques sur un ordinateur. Dans cet article, nous parlerons de la différence entre CPU, GPU et TPU.
TPU vs GPU vs CPU Performances et différences discutées
CPU ou Central Processing Unit effectue toutes les opérations arithmétiques et logiques. D’autre part, le travail d’un GPU consiste à rendre et à traiter des images ou des graphiques. Le TPU est un type spécial de processeur développé par Google. Il est utilisé pour gérer le traitement du réseau de neurones à l’aide de TensorFlow. Le processeur peut effectuer plusieurs tâches, y compris le rendu d’image. Mais le niveau supérieur de rendu d’image nécessite un processeur dédié, le GPU. C’est pourquoi les jeux haut de gamme nécessitent toujours une carte graphique dédiée.
Qu’est-ce qu’un processeur ?
CPU signifie unité centrale de traitement. C’est le cerveau d’un ordinateur car il gère toutes les tâches qu’un utilisateur effectue sur son ordinateur. Tous les calculs arithmétiques et logiques nécessaires pour accomplir une tâche sont effectués par la CPU. Le but de la CPU est de prendre les entrées des périphériques connectés à un ordinateur comme un clavier, une souris, etc., ou d’un logiciel de programmation et d’afficher la sortie requise.
Composants d’un processeur
Un processeur se compose des trois composants suivants :
- UC (unité de contrôle)
- ALU (unité arithmétique et logique)
- Registres
Unité de contrôle dans l’UC
Une unité de contrôle (CU) est l’un des composants d’une CPU qui récupère les instructions de la mémoire principale et les décode en commandes. Ces commandes sont ensuite envoyées à l’ALU, dont le travail consiste à exécuter ces instructions, et enfin, le résultat est stocké dans la mémoire principale.
ALU (unité arithmétique et logique) en CPU
ALU, comme son nom l’indique, est le composant d’un processeur dont le travail consiste à effectuer des calculs ou des opérations arithmétiques et logiques. De plus, une ALU peut être divisée en deux parties, à savoir AU (unité arithmétique) et LU (unité logique). Le travail de ces deux unités consiste à effectuer respectivement des opérations arithmétiques et logiques.
Tous les calculs nécessaires à une CPU sont effectués par l’ALU. L’ALU reçoit les commandes de l’unité de contrôle. Après avoir reçu ces commandes, il les traite en effectuant des calculs, puis il stocke le résultat final dans la mémoire principale. Les trois opérations suivantes sont réalisées par ALU :
- Opérations logiques: Ces opérations incluent AND, OR, NOT, NAND, NOR, etc.
- Opérations de décalage de bits: L’opération de décalage de bits est le déplacement des bits vers la droite ou vers la gauche d’un certain nombre de places.
- Opérations arithmétiques: L’addition, la soustraction, la multiplication et la division sont les opérations arithmétiques.
Registres dans le CPU
Une CPU se compose de plusieurs registres. Ces registres comprennent à la fois des registres à usage général et des registres à usage spécial. Le registre à usage général est utilisé pour stocker temporairement des données. D’autre part, les registres à usage spécial sont utilisés pour stocker les résultats des opérations arithmétiques et logiques effectuées par l’ALU.
Que sont les cœurs de processeur ?
Les cœurs de CPU sont des voies constituées de milliards de transistors microscopiques. Un processeur utilise des cœurs pour traiter les données. En termes simples, un cœur de processeur est une unité de calcul de base d’un processeur. Le nombre de cœurs est directement proportionnel à la puissance de calcul d’un processeur. Les cœurs de processeur définissent si le processeur peut gérer plusieurs tâches ou non. Vous avez peut-être entendu parler des deux types de processeurs suivants :
- Processeur monocœur
- Processeur multicœur
Un processeur monocœur ne peut gérer qu’une seule tâche à la fois, tandis qu’un processeur multicœur peut gérer plusieurs tâches à la fois. Si vous avez un processeur multicœur installé sur votre système, vous pouvez effectuer plusieurs tâches à la fois, comme vous pouvez naviguer sur Internet, créer un document ou une feuille de calcul dans les programmes Microsoft Office, faire de l’édition d’images, etc. en même temps. Le nombre de cœurs de processeur dont vous avez besoin dépend du type de travail que vous effectuez sur votre ordinateur.
Qu’est-ce qu’un GPU ?
GPU signifie Graphics Processing Unit. Un GPU est utilisé dans une variété d’applications, y compris le rendu d’images et de vidéos. Dans le domaine du gaming, les cartes graphiques ont un rôle crucial. Un GPU est le composant principal d’une carte graphique. Les cartes graphiques sont de deux types, à savoir les cartes graphiques intégrées et les cartes graphiques dédiées. La carte graphique intégrée est celle qui est intégrée à la carte mère de l’ordinateur. Les GPU intégrés ne peuvent pas gérer les tâches de haut niveau, comme les jeux haut de gamme. C’est pourquoi si vous êtes un joueur haut de gamme, vous devez installer une carte graphique dédiée sur votre ordinateur. En dehors de cela, les tâches de montage d’images et de vidéos effectuées par des logiciels lourds nécessitent également une carte graphique dédiée.
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Quelle est la différence entre un GPU et une carte graphique ?
Bien que les termes GPU et carte graphique soient utilisés de manière interchangeable, ces deux termes ne sont pas identiques. Voyons quelle est la différence entre ces deux termes ?
Un GPU est un composant d’une carte graphique, alors qu’une carte graphique est un élément matériel équipé de différents composants, notamment le GPU, la mémoire, le dissipateur thermique, le ventilateur, etc. Le GPU est le cœur d’une carte graphique car tous les calculs nécessaires au traitement et au rendu des images sont gérés par le GPU. Contrairement à un CPU, le GPU a des centaines à des milliers de cœurs. Ces petits cœurs dans un GPU sont chargés d’effectuer des calculs simples à complexes.
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Qu’est-ce qu’un TPU ?
TPU signifie Tensor Processing Unit. Il s’agit d’un processeur développé par Google pour gérer le traitement des réseaux de neurones à l’aide de TensorFlow. TensorFlow est une bibliothèque de logiciels gratuite et open source pour l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique.
Le cœur d’un TPU développé par Google est composé de deux unités, à savoir MXU (Matrix Multiply Unit) et VPU (Vector Processing Unit). L’unité Matrix Multiply effectue des calculs matriciels et fonctionne dans un format à virgule flottante mixte de 16 à 32 bits, tandis que l’unité de traitement vectoriel effectue des calculs float32 et int32.
Google a développé Cloud TPU pour offrir un maximum de flexibilité et de performances aux chercheurs, aux développeurs et aux entreprises. L’objectif principal du développement des TPU est de minimiser le temps nécessaire pour former des modèles de réseaux de neurones volumineux et complexes. Le Cloud TPU accélère les performances du calcul d’algèbre linéaire, qui est utilisé dans les applications d’apprentissage automatique. Pour cette raison, les TPU sont capables de minimiser le temps de précision lorsqu’il s’agit de former des modèles de réseaux neuronaux volumineux et complexes. Si vous entraînez des modèles de réseaux neuronaux sur du matériel intégré au TPU, cela prendra des heures, alors que si la même tâche est effectuée sur l’autre matériel, cela peut prendre des semaines.
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TPU vs GPU vs CPU : Comparaison basée sur différents facteurs
Comparons ces trois processeurs sur différents facteurs.
Noyaux
- CPU: Le nombre de cœurs dans un processeur comprend un (processeur monocœur), 4 (processeur quadricœur), 8 (processeur octa-cœur), etc. Les cœurs du processeur sont directement proportionnels à ses performances et le rendent également multitâche.
- GPU: Contrairement à un CPU, un GPU possède plusieurs centaines à plusieurs milliers de cœurs. Les calculs dans un GPU sont effectués dans ces cœurs. Par conséquent, les performances du GPU dépendent également du nombre de cœurs dont il dispose.
- TPU: Selon Google, une seule puce Cloud TPU possède 2 cœurs. Chacun de ces cœurs utilise des MXU pour accélérer les programmes par des calculs matriciels denses.
Architecture
- CPU: Un processeur comporte trois parties principales, à savoir CU, ALU et Registres. En parlant de registres, il existe 5 types de registres différents dans un CPU. Ces registres sont :
- Accumulateur
- Registre des instructions
- Registre d’adresses mémoire
- Registre des données de la mémoire
- Compteur de programme
- GPU: Comme expliqué plus haut, il y a plusieurs centaines à plusieurs milliers de cœurs dans un GPU. Tous les calculs nécessaires pour effectuer le traitement d’image et le rendu d’image sont effectués dans ces cœurs. D’un point de vue architectural, la mémoire interne d’un GPU possède une large interface avec une connexion point à point.
- TPU: Les TPU sont les accélérateurs de Machine Learning conçus par Google. Les accélérateurs de Machine Learning ont le potentiel de booster les tâches de Machine Learning. Les cœurs de TPU comprennent MXU et VPU qui sont capables d’effectuer respectivement les calculs matriciels et en virgule flottante.
Du pouvoir
- CPU: La puissance consommée par un CPU dépend du nombre de cœurs dont il dispose. Un processeur octa-core consomme de l’énergie d’environ 95 à 140 watts, alors qu’un processeur à 16 cœurs consomme environ 165 watts d’énergie.
- GPU: Un GPU peut consommer jusqu’à 350 watts de puissance.
- TPU: Dans un TPU, le processus de lecture et d’écriture est effectué sur le tampon et la mémoire grâce auxquels une optimisation de la puissance peut être obtenue.
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Le TPU ou le GPU sont-ils meilleurs ?
Le TPU et le GPU sont les unités de traitement. Le premier est l’unité de traitement tenseur et le second est l’unité de traitement graphique. Le travail de ces deux processeurs est différent. Faisant partie d’un processeur graphique, le travail du GPU consiste à effectuer les calculs nécessaires au rendu des images. TPU est conçu pour gérer le traitement des réseaux neuronaux à l’aide de TensorFlow.
Lequel de ces deux est le meilleur dépend du type d’applications pour lesquelles vous les utilisez. Les Cloud TPU sont optimisés pour des charges de travail spécifiques. Dans certaines situations, l’utilisation de GPU ou de CPU est préférable pour exécuter des charges de travail d’apprentissage automatique. Voyons quand vous pouvez utiliser un TPU et un GPU.
L’utilisation du GPU est meilleure que celle du TPU pour les modèles moyens à grands avec des tailles de lot effectives plus importantes, les modèles avec TensorFlow ne sont pas disponibles sur Cloud TPU, etc.
L’utilisation du TPU est meilleure que celle du GPU pour les modèles qui nécessitent des calculs matriciels, les modèles qui prennent des semaines à des mois pour être formés, les modèles avec des tailles de lots efficaces plus importantes, etc.
Le TPU est-il plus rapide que le CPU ?
TPU est l’unité de traitement du tenseur. Google l’a développé pour gérer le traitement des réseaux de neurones à l’aide de TensorFlow. L’objectif de la conception de TPU est de minimiser le temps nécessaire pour former des modèles de réseaux de neurones. Selon Google, la formation de modèles de réseaux de neurones sur un matériel intégré au TPU prend des heures, alors que la même chose peut prendre des semaines à des mois lorsqu’elle est effectuée sur un autre matériel. Par conséquent, le TPU est plus rapide que le CPU.
