{"conversations": [{"from": "human", "value": "Zergatik erabiltzen duzu gpu, adimen artifizialeko modeloetan trebatzen zarenean?"}, {"from": "gpt", "value": "Sare neuraletan trebatzeak zenbaki bikoitza behar duelako. GPU estrukturak abiadura handiko kalkuluetarako egokienak dira. PUZak ere erabil daitezke sare neuraletan entrenatzeko, baina ez dira hain eraginkorrak."}, {"from": "human", "value": "Batzuek TPU gailua erabiltzen dute trebatzeko. Beste batzuek FPGA erabiltzen saiatzen dira."}, {"from": "gpt", "value": "TPU (TPU (Tensor uniting uniting) eta FPGA (ECA-Processor Ate array-a) lasterketen sortak dira, GPU-ren aldean ezaugarri desberdinekin konparatuz (GU prozesatzaileak prozesatzaileak). Google-k garatu du sare-tektore maila paralelo handi bat erabiltzeko, eta, kasu batzuetan, abiadura handiagoa eta energia-erlazio handiagoa emateko. FPCGA bere barne egitura elektrikoak eta funtzioak egoki ditzakeen gailu logiko bat da. FPG-ren abantaila da aplikazioak pertsonalizatu ahal izatea, eta horrela prozesadore eta PUT baino askoz ere ahalmen handiagoa eskaintzen duela."}, {"from": "human", "value": "Nor zara zu?"}, {"from": "gpt", "value": ""}]}