GPU和TPU有何區別？一文看懂AI深度學習硬體選擇指南

人工智慧和機器學習推動了對高效能硬體的需求，使得GPU與TPU之爭比以往任何時候都更加重要。GPU最初是為圖形處理而設計的，如今已發展成為用於資料分析、科學計算和現代人工智慧工作負載的靈活處理器。TPU是由谷歌開發的專用於深度學習的ASIC晶片，專注於高吞吐量的張量運算，甚至為Gemini 3 Pro等訓練程式提供了動力。選擇GPU還是TPU，取決於架構、效能、可擴充套件性、能效以及成本等因素，以滿足您特定的工作負載需求。本文將詳細分析這些差異，幫助您選擇適合自身人工智慧需求的硬體。

什麼是GPU？

圖形處理器（GPU）是一種計算機處理器，它經過最佳化，可以同時執行多個任務。由於大多數GPU包含數千個可以同時工作的處理核心，因此它們被設計用於並行渲染遊戲中的圖形。然而，GPU 也非常適合執行可以與其他計算並行執行的計算。因此，AMD 和 NVIDIA 的 GPU 被眾多科研人員、影片編輯人員以及使用機器學習 (ML) 和深度學習 (DL) 模型的人員廣泛採用。例如，TensorFlow 和 PyTorch 等深度學習框架就利用了 GPU 同時處理大量計算的能力，從而使用海量資料訓練神經網路。

架構概述

GPU 利用眾多處理核心（計算單元）來實現並行處理。例如，高階 NVIDIA GPU 包含數萬個 CUDA 核心，這些核心被分組到流式多處理器 (SM) 中。這些核心可以並行執行類似的運算，例如乘加運算。大量的高頻寬記憶體（GDDR 或 HBM）使這些核心能夠接收用於計算的資料。這種架構允許 GPU 同時處理多條資訊——這對於可以拆分成更小部分並並行執行的程序至關重要。

• 例如，NVIDIA 推出了 Tensor Core（在多種架構中），旨在加速深度學習應用中的矩陣乘法運算。
• 現代 NVIDIA GPU 支援混合精度；透過同時利用半精度 (FP16) 和全精度 (INT8) 進行計算，它們在保持精度的同時提高了吞吐量。
• 結合眾多並行處理核心和高速記憶體，NVIDIA GPU 能夠每秒執行驚人的計算運算元量；例如，NVIDIA A100 目前在混合精度模式下的運算速度約為 312 萬億次浮點運算/秒 (TFLOPS)。

實際上，這意味著 GPU 處理器非常適合執行可以高效向量化或並行化的任務。例如，它們在執行矩陣和向量運算方面表現出色；因此，它們在執行神經網路方面表現出色。然而，現代GPU可以執行多種型別的並行演算法/工作流程，它們的設計用途不僅是人工智慧，更是圖形渲染。

GPU的應用

遊戲固然是 GPU 的一個主要用途，但遠非其唯一用途。GPU 的其他應用示例包括：

• 即時圖形：在 2D 和 3D 遊戲/VR 環境中以高幀率（高質量）渲染 3D 模型和影像；科學視覺化。
• 影片編輯與製作：加速影片編碼/解碼（建立影片或 DVD 時）、應用特效以及執行編輯任務。
• AI/ML 加速：加速機器學習模型的訓練（或執行）過程。大多數現代機器學習模型都基於非常大的矩陣進行訓練（矩陣大小等於影像中的畫素數），並在訓練時涉及稱為卷積的過程。
• 深度學習訓練：由於現代 GPU 擁有數千個核心，並且能夠並行處理（同時執行多項任務），因此現代 GPU 最適合在大型資料集上訓練卷積神經網路 (CNN)。
• 高效能運算 (HPC)：利用並行處理執行最複雜的科學模擬或大規模資料分析。
• 加密貨幣挖礦：並行執行大量雜湊計算（使用並行處理），這是工作量證明 (PoW) 加密貨幣所必需的。

所有這些應用都依賴於現代 GPU 的並行架構。單個 GPU 可以即時渲染複雜的 3D 場景，還可以透過同時處理多張影像來訓練 CNN。

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什麼是TPU？

2016 年，谷歌推出了一種專為機器學習 (ML) 設計的專有晶片，稱為張量處理單元 (TPU)。 TPU 專注於構成神經網路基礎的張量運算，以提供卓越的效能。將於 2025 年釋出的 Ironwood（第七代）TPU 將最佳化推理任務的速度（比前幾代快 4 倍）。

TPU 將主要透過 Google Cloud 提供，併相容 TensorFlow 和 JAX。TPU 的設計高度重視能效，支援大規模部署，數千個晶片即可執行海量 AI 工作負載。Google 將其描述為專為 AI 計算而設計，這也解釋了為什麼它們比 CPU 或 GPU 更適合深度學習。

架構概述

TPU 架構採用脈動陣列配置，最大限度地減少張量計算的記憶體延遲，從而為矩陣乘法提供高效的通訊。 TPU架構的設計初衷就是為了深度學習，因此，與其他架構相比，TPU具有以下優勢：

• 脈動陣列：每個 TPU 晶片包含多個大型矩陣乘法單元，這些單元協同工作，能夠快速且同時執行海量的乘法和加法運算。例如，TPU v5 在每個晶片上使用 bfloat16 精度時，每秒可執行超過5500億次浮點運算。
• 高頻寬記憶體（HBM）和片上暫存區：每個 TPU 都擁有大量位於計算單元附近的高速記憶體，從而最大限度地縮短了訪問張量運算所需的權重和資料的時間。資料會頻繁地從TPU的暫存區（VMEM）移動到矩陣乘法單元，以實現最佳且連續的處理。
• 低精度最佳化：TPU 使用 bfloat16 或 INT8 等低精度數值格式，與更高精度數值格式相比，在保證精度的前提下，顯著提升吞吐量。此外，TPU 的每瓦功耗運算能力也優於其他架構。

在許多情況下，TPU 的效能可以超越 GPU，尤其是在工作負載能夠充分利用 TPU 的高密度線性代數能力，並以最小的開銷處理大型張量時。

TPU的應用

TPU 被用於處理大多數 AI 工作負載，這些工作負載專注於推理，並充分利用其大規模生產優勢，例如 Google 搜尋、推薦系統以及開發者可以將多個工作負載部署到單個 TPU 上（這是一種在雲環境中經濟高效的擴充套件方式）。

• 大型 TensorFlow 訓練：TPU 專為訓練大型 TensorFlow 模型而設計，這也是 Google 處理其大部分工作負載的方式。
• 訓練谷歌規模的模型：它們為 Gemini 和 PaLM 等需要巨大計算能力的龐大系統提供動力。
• 更快的批次作業：對於大型資料集和固定的模型設計，TPU 處理批次作業的速度遠超通用硬體。
• 高效能批次訓練：它們在訓練大量影像或文字時表現出色，在大批次處理時可達到最高吞吐量。
• 高效的大規模推理：TPU 能夠高效地處理重複的張量運算，使其成為生產環境中執行超大型模型的理想選擇。

總體而言，TPU 在 AI 工作負載方面表現出色，尤其是在跨多個伺服器訓練或部署大型深度學習模型時。它們不適合 3D 圖形渲染或傳統高效能運算 (HPC) 等任務，而是專注於高吞吐量的深度神經網路工作負載。

GPU與TPU：正面對比

在 AI/ML 基礎設施中選擇 GPU 還是 TPU 需要權衡利弊。GPU 可以服務於各種應用，而 TPU 則專為高效執行深度學習工作負載而設計。

到 2025 年，這種能力差異將透過基準測試變得更加明顯，這些基準測試將確定 GPU 和 TPU 的重要特性。

1. 效能比較

GPU 與 TPU 的主要區別主要體現在效能方面。例如：

• GPU 在大規模訓練多個模型方面表現極其出色，但在實現深度學習推理時則不然。
• TPU 系統速度顯著更快，在基於張量的工作負載上可提供更高的吞吐量。

根據 2025 年 MLPerf 基準測試，GPU 和 TPU 在不同型別的工作負載上存在顯著差異。

2. 定價和成本效益

部署位置和規模是確定每個平臺初始成本和持續運營費用的額外標準。對於小型團隊而言，基於 GPU 的部署比 TPU 單元的初始成本更低。

然而，在大型企業層面，TPU 單元很快就會比 GPU 解決方案更具成本效益。雲部署也體現了這種差異。

3. 靈活性和生態系統

GPU 的關鍵優勢之一是其極高的靈活性。GPU 的靈活性使其脫穎而出，能夠與 PyTorch 和 TensorFlow 等主流深度學習庫無縫協作，並允許開發人員使用 CUDA 進行自定義實驗。相比之下，TPU 與 Google 生態系統緊密整合，與 TensorFlow 配合使用效果最佳，但與其他框架相容時通常需要額外的程式設計工作。

4. 可擴充套件性

快速構建並有效維護超大規模 AI 系統的能力，是使用 GPU 和 TPU 構建單節點和多節點 AI 網路成功的關鍵。

• GPU 可藉助 NVLink 輕鬆擴充套件，將數百個系統組合成一個基於 GPU 的基礎架構，並可根據需要進一步擴充套件。
• TPU 也可擴充套件到超大規模系統，將數千個 TPU 晶片連線在同一位置。Ironwood 系統使客戶能夠無縫部署其百億億次級推理或引數量高達萬億的超大規模模型。

小結

GPU 和 TPU 都能為 AI 系統提供強大的效能，但這兩種硬體的應用和用途截然不同。GPU 的靈活性使其能夠在眾多應用中發揮卓越效能，包括圖形模擬、高效能運算 (HPC)、科研等等。而 TPU 則專為特定型別的人工智慧而設計，主要用於深度學習。它們能夠為谷歌的 TensorFlow 深度學習框架提供高速高效的支援。