Đánh Giá
Đánh giá GPU so với CPU cho các nhiệm vụ phân tích dữ liệu
19
Th4
Th4
Khi phân tích dữ liệu trở nên phổ biến hơn, bạn có thể tự hỏi bộ vi xử lý nào phù hợp nhất với các nhiệm vụ phức tạp như vậy. CPU so với GPU thì chuyên về các nhiệm vụ khác nhau nhưng lại xuất sắc khi hoạt động cùng nhau.
CPU đã lâu trở thành vi mạch tiêu chuẩn để thực hiện hầu hết các tác vụ tính toán, bao gồm phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, các máy chủ tính toán chuyên dụng và dựa trên chip hiện nay có thể chuyển các tác vụ xử lý đồ họa sang GPU được thiết kế riêng biệt, từ đó nâng cao hiệu suất tổng thể.
Giới hạn của vi xử lý CPU đã tạo ra các chip chuyên dụng như GPU, DPU hoặc FPU – đôi khi được gọi là bộ xử lý toán học, có khả năng xử lý toán học dấu phẩy động. Các đơn vị này giải phóng CPU để tập trung vào các tác vụ xử lý chung hơn.
GPU đã dành riêng cho các tác vụ đồ họa trong một thời gian dài, theo Greg Schulz, một nhà phân tích công nghệ thông tin độc lập; sự quan tâm hiện tại đối với việc sử dụng GPU cho các loại xử lý khác là khá mới. Xử lý đồ họa yêu cầu khối lượng tính toán toán học lớn, nhưng khả năng xử lý tác vụ toán học nặng của GPU lại phù hợp với nhiều mục đích khác nhau.
GPU cho phân tích dữ liệu
GPU đã dành riêng cho các tác vụ đồ họa trong một thời gian dài, theo Greg Schulz, một nhà phân tích công nghệ thông tin độc lập; sự quan tâm hiện tại đối với việc sử dụng GPU cho các loại xử lý khác là khá mới. Xử lý đồ họa yêu cầu khối lượng tính toán toán học lớn, nhưng khả năng xử lý tác vụ toán học nặng của GPU lại phù hợp với nhiều mục đích khác nhau.
Mục đích cung cấp GPU
Các nhà cung cấp như Nvidia nhằm mục đích sử dụng GPU để tăng tốc đào tạo các thuật toán học sâu đáng kể. Ngoài học sâu, GPU cũng giúp tăng tốc các tác vụ liên quan đến kiểm tra, tìm kiếm qua cơ sở dữ liệu hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Khi GPU trở nên phổ biến hơn, chúng cũng trở thành một cách tiết kiệm chi phí để xử lý các nhiệm vụ đó.
GPU cho phép các nhà khoa học dữ liệu dành nhiều thời gian hơn để tập trung vào các nhiệm vụ và trải nghiệm có giá trị và ít gặp phải những phiền toái do hệ thống và công cụ hoạt động chậm,” Mathias Golombek, CTO của Exasol – một công ty cơ sở dữ liệu tốc độ cao có trụ sở tại Nuremberg, Đức, cho biết.
Tuy nhiên, không phải tất cả các nhiệm vụ đều phù hợp với GPU. Sự phổ biến của GPU chủ yếu đến từ khả năng giải phóng một số nhiệm vụ tập trung từ CPU, nhưng CPU vẫn phù hợp hơn cho một số nhiệm vụ phân tích dữ liệu cụ thể. Ví dụ, chạy các truy vấn phân tích SQL đối với một tập dữ liệu lớn yêu cầu xử lý trong bộ nhớ của CPU.
Cách tốt nhất cho phân tích dữ liệu là sử dụng cả CPU và GPU cùng nhau.
Khi nói đến phân tích dữ liệu, GPU có thể xử lý đồng thời nhiều tác vụ nhờ khả năng song song hóa của nó. Tuy nhiên, CPU linh hoạt hơn trong các tác vụ mà nó có thể thực hiện, bởi vì GPU thường có ứng dụng hạn chế trong việc xử lý dữ liệu.
Thay vì lựa chọn giữa CPU so với GPU cho phân tích dữ liệu, các tổ chức nên xem xét khả năng sử dụng GPU như một công cụ tăng tốc để đạt hiệu suất cao hơn cho toàn bộ quá trình phân tích.
Ví dụ, GPU có thể giúp nhanh chóng phát triển, huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình khoa học dữ liệu bởi vì việc huấn luyện mô hình dễ dàng song song hóa và sử dụng GPU. Điều này cũng giúp CPU không phải đối mặt với các tác vụ huấn luyện mô hình phức tạp và nặng nề.
Các tổ chức cũng có thể dễ dàng thử nghiệm và thử nghiệm GPU bởi vì các nhà cung cấp đám mây lớn ngày càng cung cấp dịch vụ GPU. AWS, Microsoft Azure và Google Cloud Platform đều cung cấp các phiên bản GPU, thường được sử dụng cho các tải trọng AI. Mục đích chuyên biệt và sự phổ biến ngày càng tăng của GPU với các nhà cung cấp lớn có thể tạo ra thế hệ chip mới để thực hiện các nhiệm vụ học tập phân tích chuyên sâu khác. Ví dụ, Google thậm chí còn có một Tensor Processing Unit tiêu dùng riêng cho các tác vụ này.
Kết Luận
Trong bài viết này chúng tôi đã đã đánh giá GPU so với CPU về các mặt khác nhau và tìm hiểu thêm về cách CPU và GPU hoạt động cùng nhau. Hiện tại máy chủ vina đang cung cấp các dòng CPU và GPU chính hãng với giá cạnh tranh .