Menyelami Sejarah Dunia Prosesor Komputer: Perbedaan CPU GPU TPU DPU dan QPU

Apa itu GPUs dan Spesialisasinya

Graphic Processing Unit (GPU) dirancang untuk komputasi paralel. Dengan ribuan inti, GPU sangat baik dalam tugas seperti merender grafik dan melatih model pembelajaran mendalam (deep learning).

Kekuatan pemrosesan paralel mereka sangat penting untuk permainan modern dan aplikasi kecerdasan buatan (AI).

GPUs vs. CPUs

Meskipun GPU sangat baik dalam tugas paralel, CPU lebih serbaguna dan mengatasi logika kompleks dan percabangan dengan efisien. Pilihan antara keduanya tergantung pada persyaratan aplikasi tertentu.

Chip Tensor TPUs

Tensor Processing Unit (TPUs) adalah chip khusus untuk operasi tensor, yang sangat penting untuk deep learning. Google memperkenalkan TPUs pada tahun 2016, dan mereka telah menjadi instrumen penting dalam mempercepat pelatihan model kecerdasan buatan.

Mengutip dari openmetal Hampir sama dengan GPU yang dimana memiliki kapabilitas untuk menguraikan permasalahan yang kompleks menjadi ribuan atau jutaan tugas terpisah dan menyelesaikannya secara bersamaan.

Di sisi lain, TPU dirancang secara spesifik untuk tugas neural network dan mampu beroperasi dengan kecepatan yang lebih tinggi daripada GPU, bahkan dengan penggunaan sumber daya yang lebih rendah.

Munculnya DPUs