{"conversations": [{"from": "user", "value": "Per qu\u00e8 acostumes a fer servir gpu quan entren en models d'intel\u00b7lig\u00e8ncia artificial?"}, {"from": "assistant", "value": "Perqu\u00e8 l' entrenament a les xarxes neuronals requereix un gran recompte. Les estructures de la GPU s\u00f3n m\u00e9s adequades per aquests c\u00e0lculs a velocitats altes. Les CPU tamb\u00e9 es poden usar per entrenar xarxes neuronals, per\u00f2 s\u00f3n menys eficients."}, {"from": "user", "value": "He sentit que algunes persones utilitzen un dispositiu anomenat TPU per a l' entrenament de model. Altres intenten usar FPGA. Quina difer\u00e8ncia hi ha entre els dos dispositius i la GPU?"}, {"from": "assistant", "value": "TPU (Executat d' aprenentatge de la unitat) i FPGA (FCIN- MDO- LA MACT) s\u00f3n conjunts d' acceleradors amb diferents caracter\u00edstiques comparats amb la GPU (Gr\u00e0fics processant la unitat). La TPU \u00e9s desenvolupat per Google per a tractar amb un gran nombre de tasques d' ordinadors en paral\u00b7 lel i, en alguns casos, per proporcionar una relaci\u00f3 m\u00e9s r\u00e0pida i major efici\u00e8ncia en energia. El FGA \u00e9s un dispositiu l\u00f2gic que pot adaptar les seves estructures el\u00e8ctriques i funcions. L' avantatge de FPG \u00e9s que pot personalitzar aplicacions i, per tant, proporcionar un interval molt m\u00e9s alt que els processadors comuns i les seves capacitats m\u00e9s altes."}, {"from": "user", "value": "Qui ets?"}, {"from": "assistant", "value": ""}]}