tpu跟tph有什么区别

在当前人工智能领域，为了加强训练和推断的速度，需求更快的处理器，现有的中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）难以满足这种要求，在需求更高的机器学习应用程序中，特别是大型的模型和数据集，利用专用硬件所提供的加速优势，是非常实际的解决方案，现在常见的应用场景是利用特定的芯片来加速机器学习算法操作。

谷歌在2016年推出了自己开发的机器学习专用处理器——Tensor Processing Units（TPU），这在很大程度上解决了深度学习中GPU容易出现瓶颈的问题。而Tensor Processing Hubs（TPH）则是相比之下较新的概念，可以被认为是TPU和其他加速器运行在同一个集中式系统中的升级版。

TPU和TPH有什么区别？

架构和设计

TPU是利用Google公司自己专利的ASIC架构设计而成的，其架构在输入和输出方面更加高效，并满足深度神经网络所需的需求，同时还有着良好的能源效率。而TPH是在TPU的基础上对TPU的架构进行了改进，提升了在集中式环境中的处理能力和负载均衡，支持可扩展性，并将优化的处理力分配给更多的机器学习任务。

计算能力和性能

TPU为TPH提供了优势，它的计算速度非常快，对于一些训练和推断的计算任务，比如卷积网络和循环神经网络，演化的速度要快很多，且看起来更像是一种大规模并行的体系结构。而TPH在处理相对简单的机器学习任务时，具有更高的性价比和更强的计算能力，可以让用户实现更高的工作效率和更好的结果。

功耗和能效

除了计算性能和速度外，还需要考虑功耗和能效的因素。TPU较低的功耗和良好的能效是使其在相对较小的应用中成为最受欢迎的专用硬件之一的原因。由于TPH是在同一系统内运行多个TPU，因此它的功耗和能效与TPU相比略低。

价格和可用性

TPU是由谷歌公司进行控制和生产的专利芯片，它在应用上的优良表现也为Google公司带来了可观的经济利益。TPH则是在谷歌自身被完全生产和运营的云平台上运行，因此价格和可用性方面比较灵活，所以对于机器学习从业者而言更为实惠。

TPU和TPH在属性和价值方面都有所差异，具有自身的优势和缺点，如果是对于实现更小的机器学习任务，或者对于一些任务量较少的初学者，TPU是一个绝佳的选择，如果应用于大型机器学习领域，TPH是一个更好的选择，它能够处理大量任何任务效果，并且有更好的能源效率和更高的计算速度，这使它比标准的TPU和其他平台获得了竞争优势。无论如何，总的来说这些专用的机器学习硬件都提供了一个巨大的优势，在深度学习和其他大型机器学习任务的应用中，以更高的速度和效率处理这些任务。随着技术的进步和应用的普及，未来我们可以更加轻松地观察到各种新型的芯片出现在机器学习领域中。