Elke keer dat een bedrijf begint met het ontwikkelen van AI-toepassingen, rijst dezelfde vraag: Heb ik GPU’s nodig?
Het antwoord is bijna nooit zo eenvoudig.
Eigenlijk gaat de keuze niet om welke processor de krachtigste is, maar om welke het beste past bij het type werk dat uitgevoerd moet worden. Een modern AI-server combineert meestal verschillende soorten chips, omdat elk een ander probleem oplost.
Terwijl de CPU nog steeds het brein is dat het systeem coördineert, domineren GPU’s het trainen van modellen en zoeken TPU’s naar maximale efficiëntie wanneer de volledige belasting draait om machine learning.
De kernpunten van CPU, GPU en TPU in 20 seconden
- CPU, GPU en TPU concurreren niet per se; ze zijn ontworpen voor verschillende workloads.
- De CPU blijft essentieel voor bedrijfslogica, databases en orkestratie.
- Momenteel wordt de GPU het meest gebruikt voor het trainen en inferentie van AI-modellen.
- TPU’s richten zich op maximale efficiëntie voor zeer specifieke machine learning-belastingen.
- Het juiste hardware kiezen kan zowel de kosten als de uitvoeringstijd van een toepassing verminderen.
De explosie van generatieve AI heeft ervoor gezorgd dat veel bedrijven automatisch de NVIDIA-GPU’s associëren met AI. Maar de realiteit in een datacenter is veel complexer. Een service gebaseerd op taalmodellen vereist algemene processoren, accelerators, geheugen, opslag en netwerkverbindingen die soepel samenwerken.
Het is dus nuttiger om te begrijpen welke rol elke architectuur speelt, dan om op zoek te gaan naar een absolute winnaar.
CPU: het brein dat de volledige infrastructuur blijft coördineren
De CPU (Central Processing Unit) blijft het meest veelzijdige onderdeel van elke server.
Ze zijn ontworpen om enkele taken tegelijk uit te voeren, maar met een grote capaciteit voor besluitvorming, het beheren van Interrupts, geheugenaccess en het uitvoeren van complexe instructies.
In AI-infrastructuren zijn ze verantwoordelijk voor:
- Het bedienen van API’s.
- Het uitvoeren van databases.
- Het coördineren van agenten.
- Het beheren van Kubernetes of Proxmox.
- Het uitvoeren van bedrijfslogica.
- Voorbereiden van data voordat deze naar GPU’s wordt gestuurd.
Hoewel ze AI-modellen kunnen uitvoeren, is dat over de CPU vaak weinig efficiënt wanneer miljoenen of miljarden matrixbewerkingen plaatsvinden.
Hun kracht ligt niet in snelheid bij AI, maar in flexibiliteit.
GPU: de balans tussen prestaties en veelzijdigheid
GPU’s zijn oorspronkelijk ontwikkeld voor het renderen van graphics, maar zijn uitgegroeid tot de standaard voor kunstmatige intelligentie.
De reden is simpel.
Terwijl een CPU weinig kernen heeft die zeer krachtig zijn, bevat een GPU duizenden kernen die gelijktijdig dezelfde bewerking kunnen uitvoeren over enorme datasets.
Dit parallelisme past perfect bij de matrixmultiplicaties die neurale netwerken uitvoeren.
Bijna al het trainen van grote modellen gebeurt nu op GPU’s.
Ook een groeiend deel van de inferentie wordt daarop uitgevoerd.
Bovendien bieden ze een ander belangrijk voordeel: ze zijn relatief flexibel.
Eenzelfde GPU kan een model trainen, inferentie uitvoeren, wetenschappelijke simulaties draaien, video’s renderen of HPC-berekeningen versnellen.
Deze veelzijdigheid verklaart waarom ze nog steeds de voorkeurskeuze zijn in de meeste AI-datacenters.
TPU: maximale efficiëntie wanneer de volledige belasting AI is
TPU’s (Tensor Processing Units) volgen een compleet andere filosofie.
In plaats van algemene processoren te zijn, zijn het ASIC’s die specifiek ontworpen zijn om tensorbewerkingen te versnellen.
Dit stelt hen in staat zeer energie-efficiënt te werken bij het uitvoeren van machine learning-modellen.
In ruil daarvoor verliezen ze veel van de flexibiliteit die CPU’s en GPU’s wel hebben.
Ze zijn niet bedoeld om elke toepassing uit te voeren.
Hun doel is het versnellen van AI-modellen.
Google was pionier met deze architectuur voor haar eigen services en gebruikt tegenwoordig verschillende generaties TPU’s voor zowel training als inferentie.
De nieuwere versies scheiden zelfs de scenario’s, waarbij sommige geoptimaliseerd zijn voor maximale prestaties tijdens training en andere voor lagere latentie bij productie.
Snelle vergelijking
| CPU | GPU | TPU |
|---|---|---|
| Ultieme flexibiliteit | Hoog parallelisme | Extreme specialisatie |
| Bedrijfslogica | AI-training | Grote schaal AI |
| Databases | Inferentie | Massieve inferentie |
| API’s | HPC | TensorFlow/JAX |
| Laag efficiëntie voor AI | Algemeen evenwicht | Maximale energiebesparing |
En wat gebeurt er met NPU’s?
De laatste twee jaar is er een vierde categorie bijgekomen die langzaam aan populariteit wint: NPU’s (Neural Processing Units).
Intel, AMD, Qualcomm, Apple en Microsoft integreren deze accelerators al in pc’s en mobiele apparaten.
Hun rol is niet het trainen van grote modellen zoals GPU’s, maar het uitvoeren van inferentie lokaal met een zeer laag energieverbruik.
Ze zijn verantwoordelijk voor functies zoals automatische ondertiteling, persoonlijke assistenten, ruisonderdrukking, beeldgeneratie en realtime vertalingen zonder afhankelijkheid van de cloud.
Alles wijst erop dat NPU’s uiteindelijk een standaardcomponent in persoonlijke computers worden, terwijl GPU’s en TPU’s blijven domineren in grote datacenters.
On-premises of cloud?
Na het kiezen van de accelerator volgt een andere even belangrijke beslissing: waar de workload uit te voeren.
| On-premises | Cloud |
|---|---|
| Hoge initiële investering | Geen initiële investering |
| Lage kosten op lange termijn | Aanmelden per gebruik |
| Ideaal voor constante workloads | Ideaal voor variabele projecten |
| Meer controle over data | Onmiddellijke schaalbaarheid |
| Eigen hardware | Gerapporteerde hardware |
Er is geen universeel antwoord.
Organisaties die dag en nacht inferentie uitvoeren, vinden het meestal rendabeler om eigen infrastructuur af te schrijven.
Voor degenen die met verschillende modellen experimenteren of een onregelmatige vraag hebben, zijn clouddiensten vaak de voorkeur, omdat ze grote initiële investeringen vermijden en de kosten afstemmen op het werkelijke gebruik.
Het draait niet meer om welk chip de beste is
Naarmate AI meer toepassingen binnendringt, wordt de infrastructuur steeds meer gespecialiseerd.
De CPU blijft essentieel voor systeemcoördinatie.
GPU’s blijven de meest veelzijdige accelerators voor het trainen en uitvoeren van modellen.
TPU’s bieden maximale efficiëntie wanneer de hele belasting draait om machine learning.
En de nieuwe NPU’s brengen AI direct naar de gebruikerstoestellen.
De vraag is niet meer welke processor beter is, maar welke combinatie van processors elke workload echt nodig heeft. Die afweging hangt af van het aantal inferenties, latentie, budget en de flexibiliteit die elk project vereist.
Veelgestelde vragen
Wat is het verschil tussen een CPU en een GPU?
De CPU is ontworpen om enkele complexe taken zeer efficiënt uit te voeren, terwijl een GPU duizenden operaties parallel kan uitvoeren, wat bijzonder nuttig is voor kunstmatige intelligentie en grafische toepassingen.
Waarvoor dient een TPU?
TPU’s zijn gespecialiseerde accelerators voor tensorbewerkingen. Ze worden voornamelijk gebruikt voor het trainen en infereren van machine learning-modellen met een hoge energie-efficiëntie.
Vervangen GPU’s CPU’s in AI?
Nee. Beide werken samen. De CPU coördineert het systeem, terwijl de GPU de AI-berekeningen versnelt.
Wat is een NPU?
Een NPU is een AI-accelerator verwerkt in computers en mobiele apparaten, ontworpen voor het lokaal uitvoeren van modellen met zeer laag energieverbruik.