Apa Itu TPU dan Kapan Anda Harus Menggunakannya?

Apa yang dimaksud dengan TPU?

A TPU adalah Unit Pemrosesan Tensor. Ini adalah chip yang dibuat oleh Google. Chip ini membantu komputer berpikir lebih cepat. TPU bekerja pada AI tugas. AI berarti Kecerdasan Buatan. AI membantu komputer bertindak cerdas seperti manusia.

Google membuat TPU untuk menjalankan alat AI mereka yang besar. TPU membantu pekerjaan seperti:

• Melihat apa yang ada dalam gambar
• Membuat kata-kata dalam bahasa lain
• Menemukan hal-hal yang Anda inginkan secara online

TPU sangat ahli dalam hal matematika. Mereka dapat melakukan banyak pekerjaan matematika dalam satu waktu. Inilah sebabnya mengapa mereka membantu AI berjalan dengan cepat.

Bagaimana TPU Bekerja

TPU dibuat untuk melakukan satu pekerjaan dengan sangat baik. Pekerjaan itu adalah matematika matriks. Matematika matriks membantu AI mempelajari hal-hal baru.

TPU memiliki bagian-bagian yang disebut MXU. Bagian-bagian ini melakukan pekerjaan matematika yang sulit. TPU juga memiliki memori cepat. Memori cepat membantu chip mendapatkan data dengan cepat.

TPU bekerja sangat baik dengan alat yang disebut TensorFlow. TensorFlow adalah sebuah cara untuk membangun AI. Google juga membuat TensorFlow. Ketika Anda menggunakan TPU dengan TensorFlow, AI Anda dapat berjalan lebih cepat.

Jenis-jenis TPU

Ada beberapa jenis TPU:

Edge TPU seperti yang mungkin Anda temukan pada kamera pintar. TPU Cloud yang besar bekerja di ruang komputer Google yang besar.

TPU vs GPU: Apa Perbedaannya?

Anda mungkin pernah mendengar tentang GPU. GPU pertama kali dibuat untuk menampilkan game di layar. Sekarang mereka juga membantu dengan AI.

Berikut ini adalah yang utama perbedaan:

• TPU dibuat hanya untuk matematika AI. Mereka melakukan satu hal dengan sangat baik.
• GPU dapat melakukan banyak hal seperti game, video, dan beberapa AI.
• TPU bekerja paling baik dengan alat Google.
• GPU bekerja dengan banyak alat dari banyak tempat.

Mari kita lihat bagaimana perbandingannya:

TPU dapat berupa 80 kali lebih hemat daya daripada GPU. Hal ini berarti lebih sedikit biaya untuk daya.

Kapan Menggunakan TPU

Anda harus menggunakan TPU kapan:

1. Anda memiliki pekerjaan AI besar dengan banyak data
2. Anda menggunakan TensorFlow atau PyTorch untuk membangun AI Anda
3. Anda perlu jawaban cepat dari AI Anda
4. Anda ingin menghemat uang pada pekerjaan AI yang besar
5. AI Anda melakukan jenis matematika yang sama berulang kali

Produk Google seperti Gmail, Foto, dan Terjemahan semuanya menggunakan TPU. Mereka harus memberikan jawaban yang cepat kepada jutaan orang.

Kapan sebaiknya tidak menggunakan TPU

Jangan gunakan TPU kapan:

1. Anda memiliki pekerjaan AI kecil dengan sedikit data
2. Anda tidak menggunakan TensorFlow
3. Anda perlu melakukan banyak hal berbeda jenis pekerjaan komputer
4. Anda ingin menjalankan AI di komputer Anda sendiri, bukan di cloud

Untuk pekerjaan kecil atau saat Anda baru belajar AI, Anda mungkin ingin menggunakan komputer biasa atau GPU.

Kegunaan Nyata dari TPU

Mari kita lihat bagaimana TPU membantu di dunia nyata:

Produk Google

• Gmail: TPU membantu menemukan email yang tidak baik (spam)
• Foto Google: TPU membantu menemukan orang dan benda dalam foto Anda
• Google Terjemahan: TPU membantu mengubah kata ke bahasa lain dengan sangat cepat

Perusahaan Besar

• Perusahaan menggunakan TPU untuk memberi tahu Anda apa yang mungkin ingin Anda beli
• Mereka menggunakan TPU untuk mengetahui video apa yang mungkin ingin Anda tonton
• Mereka menggunakan TPU untuk menemukan bug dalam kode komputer

Perangkat Kecil

• Kamera menggunakan TPU kecil untuk mengetahui apa yang mereka lihat
• Speaker pintar menggunakan TPU untuk mendengar apa yang Anda ucapkan
• Perangkat kesehatan menggunakan TPU untuk memeriksa keadaan Anda

TPU dapat melakukan 65.000+ pekerjaan matematika setiap detik. Itu jauh lebih banyak daripada chip lainnya. Untuk pekerjaan AI yang besar, TPU dapat menghemat banyak waktu dan uang.

Cara Mulai Menggunakan TPU

Ingin mencoba TPU? Berikut cara memulainya:

1. Membuat AI dengan TensorFlow atau PyTorch
2. Cobalah secara gratis di Google Colab (alat bantu gratis)
3. Pindah ke Google Cloud jika AI Anda bekerja dengan baik
4. Jadikan AI Anda bekerja lebih baik untuk TPU

Anda tidak perlu membeli TPU. Anda bisa menyewa waktu pada TPU di cloud. Untuk pengujian kecil, Anda bahkan bisa menggunakan TPU secara gratis dengan Google Colab.

TPU dan Penggilingan CNC

TPU dapat membantu membuat Penggilingan CNC lebih pintar. Penggilingan CNC menggunakan komputer untuk memotong logam dan benda-benda lain menjadi bentuk tertentu.

AI dengan TPU bisa:

• Temukan cara terbaik untuk memotong bagian
• Menemukan masalah sebelum terjadi
• Membuat pemotongan lebih tepat

Hal ini membuat Pemesinan 5 sumbu lebih cepat dan lebih baik. TPU membantu alat berat "melihat" apa yang sedang dilakukannya dan membuat pilihan yang cerdas.

Bagaimana TPU Membantu dengan Prototipe Penggilingan CNC

Saat membuat komponen baru dengan prototipe penggilingan CNCdan TPU bisa:

1. Belajar dari pekerjaan sebelumnya untuk membuat pekerjaan baru yang lebih baik
2. Lihat apakah sebuah desain akan berhasil sebelum memotong logam
3. Memperbaiki masalah kecil dalam desain
4. Membuat setiap potongan menjadi sempurna untuk pertama kalinya

Hal ini menghemat waktu dan biaya saat membuat komponen baru.

Masa Depan TPU

TPU terus menjadi lebih baik. Yang baru TPU Kayu Besi akan hadir pada tahun 2025. Ini akan menjadi lebih cepat untuk AI.

TPU di masa depan akan demikian:

• Gunakan lebih sedikit daya
• Biaya lebih murah untuk dijalankan
• Bekerja dengan lebih banyak jenis AI
• Membantu pekerjaan AI baru yang belum kami pikirkan

Seiring dengan semakin besarnya AI, TPU akan semakin penting. TPU akan membantu menjalankan AI yang lebih mirip dengan cara berpikir manusia.

Haruskah Anda Menggunakan TPU?

Kami akan membantu Anda memutuskan apakah Anda harus menggunakan TPU:

YA ke TPU jika:

• Anda membangun AI besar dengan TensorFlow
• Anda membutuhkan jawaban yang sangat cepat
• Anda memiliki banyak data
• Anda ingin menghemat uang untuk pekerjaan AI yang besar
• Anda menggunakan Google Cloud

TIDAK ke TPU jika:

• Anda baru saja mempelajari AI
• Anda memiliki pekerjaan AI kecil
• Anda perlu melakukan banyak pekerjaan komputer yang berbeda
• Anda tidak menggunakan TensorFlow
• Anda ingin menjalankan semuanya di komputer Anda sendiri

Fakta-fakta Penting yang Perlu Diingat

Berikut adalah hal-hal penting yang perlu diketahui tentang TPU:

1. TPU adalah Chip AI dibuat oleh Google
2. Mereka melakukan matematika matriks sangat cepat
3. Mereka bekerja paling baik dengan TensorFlow
4. Mereka dapat berupa 80x lebih hemat daya daripada GPU
5. Anda dapat menggunakannya pada Google Cloud
6. Mereka membantu pekerjaan AI yang besar berjalan jauh lebih cepat
7. TPU dapat melakukan 65.000+ pekerjaan matematika setiap detik
8. Biayanya lebih murah per pekerjaan matematika besar ($0.12 vs $0.32)
9. Mereka membantu Google menjalankan Gmail, Foto, Terjemahan, dan Penelusuran

TPU adalah bagian besar dari alasan mengapa AI menjadi jauh lebih baik dalam beberapa tahun terakhir.

Kata Penutup

TPU adalah chip khusus yang membuat AI bekerja dengan cepat. Chip ini membantu pekerjaan matematika besar yang perlu dilakukan oleh AI.

Jika Anda menggunakan TensorFlow dan membutuhkan AI yang cepat, TPU adalah pilihan yang baik. Harganya lebih murah untuk pekerjaan besar dan menggunakan daya yang lebih kecil.