ما هو TPU ومتى يجب عليك استخدامه؟

ما هي وحدة المعالجة الثلاثية؟

A TPU هو وحدة معالجة الموتر. إنه الرقاقة من صنع جوجل. تساعد هذه الشريحة أجهزة الكمبيوتر فكّر أسرع. تعمل وحدات TPU على الذكاء الاصطناعي المهام. الذكاء الاصطناعي يعني الذكاء الاصطناعي. يساعد الذكاء الاصطناعي أجهزة الكمبيوتر على التصرف بذكاء مثل البشر.

صنعت Google وحدات المعالجة ثلاثية الأبعاد لتشغيل أدوات الذكاء الاصطناعي الكبيرة الخاصة بها. تساعد وحدات المعالجة الثلاثية في وظائف مثل:

• رؤية ما في الصور
• صنع الكلمات بلغات أخرى
• العثور على الأشياء التي تريدها عبر الإنترنت

وحدات TPUs جيدة جدًا في الرياضيات. يمكنهم القيام بالعديد من المهام الحسابية في وقت واحد. وهذا هو السبب في أنها تساعد الذكاء الاصطناعي على العمل بسرعة.

كيفية عمل وحدات المعالجة الثلاثية

صُممت وحدات TPU للقيام بمهمة واحدة بشكل جيد للغاية. وهذه الوظيفة هي رياضيات المصفوفة. تساعد المصفوفة الرياضية الذكاء الاصطناعي على تعلم أشياء جديدة.

يحتوي TPU على أجزاء تسمى وحدات MXUs. تقوم هذه الأجزاء بالعمليات الحسابية الصعبة. تحتوي وحدات TPU أيضًا على ذاكرة سريعة. تساعد الذاكرة السريعة الشريحة في الحصول على البيانات بسرعة.

تعمل وحدات TPU بشكل جيد للغاية باستخدام أداة تسمى تينسورفلو. TensorFlow هي طريقة لبناء الذكاء الاصطناعي. صنعت Google TensorFlow أيضًا. عندما تستخدم TPUs مع TensorFlow، يمكن للذكاء الاصطناعي الخاص بك أن يعمل بشكل أسرع بكثير.

أنواع وحدات المعالجة الثلاثية

هناك عدة أنواع من وحدات المعالجة الثلاثية:

تشبه وحدة TPU الحافة ما قد تجده في الكاميرا الذكية. تعمل وحدات TPU السحابية الكبيرة في غرف كمبيوتر Google الكبيرة.

TPU مقابل GPU: ما الفرق بينهما؟

ربما تكون قد سمعت عن وحدات معالجة الرسومات. صُنعت وحدات معالجة الرسومات في البداية لعرض الألعاب على الشاشات. أما الآن فهي تساعد أيضًا في الذكاء الاصطناعي.

فيما يلي أهم الاختلافات:

• وحدات المعالجة الثلاثية صُنعت فقط لرياضيات الذكاء الاصطناعي. فهي تقوم بشيء واحد جيد جداً.
• وحدات معالجة الرسومات القيام بالعديد من الأشياء مثل الألعاب ومقاطع الفيديو وبعض الذكاء الاصطناعي.
• وحدات المعالجة الثلاثية تعمل بشكل أفضل مع أدوات جوجل.
• وحدات معالجة الرسومات العمل مع العديد من الأدوات من العديد من الأماكن.

لنرى كيف يمكن المقارنة بينهما:

يمكن أن تكون وحدات TPUs 80 مرة أكثر توفيراً للطاقة من وحدات معالجة الرسومات. وهذا يعني تكلفة أقل للطاقة.

متى تستخدم TPU

يجب عليك استخدام TPU عندما:

1. لديك وظيفة الذكاء الاصطناعي الكبيرة مع الكثير من البيانات
2. أنت تستخدم تينسورفلو أو PyTorch لبناء الذكاء الاصطناعي الخاص بك
3. تحتاج إلى إجابات سريعة من الذكاء الاصطناعي
4. تريد أن توفير المال على وظائف الذكاء الاصطناعي الكبيرة
5. يقوم الذكاء الاصطناعي بإجراء نفس النوع من العمليات الحسابية مرارًا وتكرارًا

تستخدم جميع منتجات Google مثل Gmail، والصور، والترجمة في Google، وحدات معالجة النصوص. فهي تحتاج إلى تقديم إجابات سريعة لملايين الأشخاص.

متى لا تستخدم TPU

لا تستخدم TPU عندما:

1. لديك وظيفة صغيرة للذكاء الاصطناعي مع القليل من البيانات
2. لا تستخدم TensorFlow
3. تحتاج إلى القيام بالعديد من مختلفة أنواع أعمال الكمبيوتر
4. تريد تشغيل الذكاء الاصطناعي على جهاز الكمبيوتر الخاص بك، وليس في السحابة

بالنسبة للمهام الصغيرة أو عندما تتعلم الذكاء الاصطناعي فقط، قد ترغب في استخدام كمبيوتر عادي أو وحدة معالجة رسومات بدلاً من ذلك.

الاستخدامات الحقيقية لوحدات المعالجة الثلاثية

لنرى كيف تساعد وحدات TPU في العالم الحقيقي:

منتجات جوجل

• Gmail: تساعد وحدات معالجة الرسائل الإلكترونية غير المرغوب فيها (رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها)
• صور جوجل: تساعد وحدات TPUs في العثور على الأشخاص والأشياء في صورك
• ترجمة جوجل: تساعد وحدات المعالجة الثلاثية على تغيير الكلمات إلى لغات أخرى بسرعة كبيرة

الشركات الكبرى

• تستخدم الشركات وحدات المعالجة الثلاثية لإخبارك بما قد ترغب في شرائه
• يستخدمون وحدات TPU لمعرفة مقاطع الفيديو التي قد ترغب في مشاهدتها
• يستخدمون وحدات المعالجة الحرارية للعثور على الأخطاء في التعليمات البرمجية للكمبيوتر

الأجهزة الصغيرة

• تستخدم الكاميرات وحدات معالجة ثلاثية الأبعاد صغيرة جداً لمعرفة ما تراه
• تستخدم مكبرات الصوت الذكية وحدات المعالجة الثلاثية لسماع ما تقوله
• تستخدم الأجهزة الصحية وحدات المعالجة الحرارية للتحقق من حالتك الصحية

يمكن لوحدة المعالجة الثلاثية أكثر من 65,000 وظيفة رياضيات كل ثانية. وهذا أكثر بكثير من الرقائق الأخرى. بالنسبة لوظائف الذكاء الاصطناعي الكبيرة، يمكن لوحدات المعالجة الثلاثية توفير الكثير من الوقت والمال.

كيفية البدء باستخدام وحدات المعالجة الثلاثية

هل تريد تجربة TPUs؟ إليك كيفية البدء:

1. إنشاء ذكاء اصطناعي باستخدام TensorFlow أو PyTorch
2. جربه مجاناً على جوجل كولاب (أداة مجانية)
3. الانتقال إلى سحابة Google السحابية إذا كان الذكاء الاصطناعي لديك يعمل بشكل جيد
4. اجعل الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل أفضل لوحدات المعالجة الثلاثية

لست بحاجة إلى شراء وحدة TPU. يمكنك استئجار وقت على وحدات TPU في السحابة. بالنسبة للاختبارات الصغيرة، يمكنك حتى استخدام وحدات TPU مجاناً مع Google Colab.

وحدات TPUs و التفريز باستخدام الحاسب الآلي الرقمي

يمكن أن تساعد وحدات المعالجة الحرارية ثلاثية الفينيل متعدد الكلور التفريز باستخدام الحاسب الآلي الرقمي أذكى. يستخدم التفريز باستخدام الحاسب الآلي أجهزة الكمبيوتر لتقطيع المعادن والأشياء الأخرى إلى أشكال.

يمكن للذكاء الاصطناعي مع وحدات المعالجة ثلاثية الأبعاد:

• ابحث عن أفضل طريقة لقطع الأجزاء
• اكتشف المشاكل قبل حدوثها
• جعل التخفيضات أكثر دقة

وهذا يجعل تصنيع آلي خماسي المحاور أسرع وأفضل. تساعد وحدة المعالجة الحرارية الآلة على "رؤية" ما تفعله واتخاذ خيارات ذكية.

كيف تساعد وحدات المعالجة الثلاثية في تفريز النماذج الأولية باستخدام الحاسب الآلي

عند صنع أجزاء جديدة مع تفريز النموذج الأولي باستخدام الحاسب الآلي، يمكن لوحدات TPUs:

1. التعلم من الوظائف السابقة لجعل الوظائف الجديدة أفضل
2. معرفة ما إذا كان التصميم سيعمل قبل قطع المعدن
3. إصلاح المشاكل الصغيرة في التصميم
4. اجعل كل قطع مثالي من المرة الأولى

وهذا يوفر الوقت والمال عند صنع قطع جديدة.

مستقبل وحدات المعالجة الثلاثية

تستمر وحدات TPU في التحسن. الجديد أيرون وود TPU قادم في عام 2025. سيكون الأمر أسرع بالنسبة للذكاء الاصطناعي.

ستعمل وحدات المعالجة الثلاثية المستقبلية:

• استخدام طاقة أقل
• تكلفة أقل للتشغيل
• العمل مع المزيد من أنواع الذكاء الاصطناعي
• المساعدة في وظائف الذكاء الاصطناعي الجديدة التي لم نفكر فيها بعد

مع ازدياد أهمية الذكاء الاصطناعي، ستزداد أهمية وحدات المعالجة الثلاثية. ستساعد في تشغيل الذكاء الاصطناعي الذي يبدو أكثر شبهاً بطريقة تفكير الناس.

هل يجب عليك استخدام TPU؟

دعنا نساعدك في تحديد ما إذا كان يجب عليك استخدام TPU:

نعم إلى وحدات المعالجة الثلاثية إذا:

• يمكنك بناء ذكاء اصطناعي كبير باستخدام TensorFlow
• تحتاج إلى إجابات سريعة جداً
• لديك الكثير من البيانات
• تريد توفير المال على وظائف الذكاء الاصطناعي الكبيرة
• تستخدم سحابة Google السحابية

لا إلى وحدات المعالجة الثلاثية إذا:

• أنت تتعلم فقط الذكاء الاصطناعي
• لديك وظائف ذكاء اصطناعي صغيرة
• تحتاج إلى القيام بالعديد من وظائف الكمبيوتر المختلفة
• أنت لا تستخدم TensorFlow
• تريد تشغيل كل شيء على جهاز الكمبيوتر الخاص بك

حقائق أساسية يجب تذكرها

فيما يلي أهم الأمور التي يجب معرفتها عن وحدات المعالجة الثلاثية:

1. وحدات TPUs هي رقائق الذكاء الاصطناعي صُنع بواسطة جوجل
2. إنهم يفعلون رياضيات المصفوفة سريع جداً
3. تعمل بشكل أفضل مع تينسورفلو
4. يمكن أن تكون توفير طاقة أكثر 80 مرة من وحدات معالجة الرسومات
5. يمكنك استخدامها على جوجل كلاود
6. تساعد في تشغيل وظائف الذكاء الاصطناعي الكبيرة أسرع بكثير
7. يمكن لوحدة المعالجة الثلاثية أكثر من 65,000 وظيفة رياضيات كل ثانية
8. تكلفتها أقل لكل مهمة حسابية كبيرة ($0.12 مقابل $0.32)
9. إنها تساعد Google في تشغيل Gmail والصور والترجمة والبحث في Google

تُعد وحدات المعالجة ثلاثية الأبعاد جزءًا كبيرًا من سبب تحسن الذكاء الاصطناعي كثيرًا في السنوات القليلة الماضية.

الكلمات الأخيرة

وحدات المعالجة ثلاثية الأبعاد هي رقائق خاصة تجعل الذكاء الاصطناعي يعمل بسرعة. فهي تساعد في المهام الحسابية الكبيرة التي يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى القيام بها.

إذا كنت تستخدم TensorFlow وتحتاج إلى ذكاء اصطناعي سريع، فإن وحدات معالجة TPU خيار جيد. فهي أقل تكلفة للمهام الكبيرة وتستخدم طاقة أقل أيضاً.