ในสมัยก่อนเราจะได้ยินคำว่า CPU (central processing unit) บ่อยๆ ซึ่งมันก็คือหน่วยประมวลผลในระบบคอมพิวเตอร์นั่นเอง เอาไว้สั่งการต่างๆ และประมวลผลการทำงานต่างๆในคอม ซึ่งตัว CPU นั้นก็มี core processor แบ่งการทำงานได้หลาย core และก็มีตั้งแต่ 1 core , 2 core , 4 core , 8 core เป็นเลขฐานสองไปเรื่อยๆ
และต่อมาเมื่อวิวัฒนาการของเรื่อง gaming พัฒนาไปเรื่อยๆ มีเกมใหม่ๆ ที่ใช้ความสามารถของการ์ดจอเพื่อประมวลผล เรื่องรูปภาพ ให้ละเอียดขึ้น เล่นเกมที่มีความละเอียดของภาพมากขึ้น และตัว CPU เองก็ไม่ได้ตอบโจทย์ในเรื่องนี้ จึงได้มีการพัฒนาในส่วนของ GPU (Graphic processing unit) ขึ้นมาแทนที่ และใส่ลงในการ์ดจอ แทน เพื่อให้ประมวลผลภาพกราฟฟิคได้เร็วและละเอียดมากยิ่งขึ้นครับ และในปัจจุบันได้มีแนวโน้มว่าเรื่องของ crypto มีการนำการ์ดจอมาช่วยในการขุดพวกเหรียญ Ethereum,Bitcoin กันอย่างแพร่หลาย
ซึ่งปกติในหนึ่ง GPU สามารถมีได้ถึง 1000 CPU Core เลยทีเดียว
จนกระทั่งล่าสุด วิวัฒนาการของเทคโนโลยีเรื่อง AI และ Machine Learning next gen ได้เริ่มถูกนำมาใช้งานมากขึ้น หรือที่เราคุ้นหูกัน ในคำว่า Deep learning technology นั้ง ซึ่งเป็นการนำข้อมูลพวก ภาพ เสียง หรือกระทั่งพวก รูปแบบของการโจมตีต่างๆ มาสอนระบบเพื่อสร้างเป็นระบบโครงสร้างประสาท ( Artificial neural network)ให้มีการเรียนรู้ ในศาสตร์ต่างๆ เพื่อให้สามารถตัดสินใจที่ถูกต้อง ในเรื่องนั้นๆ ได้ ซึ่งการใช้งาน GPU นั้นยังมีข้อจำกัดในเรื่อง Deep learning จนกระทั่งทาง TensorFlow (Opensource) ที่ทำเกี่ยวกับเรื่อง machine learning ได้พัฒนาออกมาเป็นตัว TPU (Tensorflow Processing unit) เพื่อใช้ในการวิจัย เก็บข้อมูล และสร้างระบบโครงสร้างประสาท ได้ดียิ่งขึ้น
ปัจจุบันทาง Google Engineer เองก็มีการนำ TensorFlow และ TPU มาทำ Project แล้วเช่นกัน ยกตัวอย่างเช่นตัว Magenta ซึ่งเป็น Project ที่ทำเกี่ยวกับเรื่องของ เพลง ทำนอง และเครื่องดนตรีต่างๆ มาสร้างเป็นเพลงขึ้น และทำการวิเคราะห์ และสร้างส่วนประกอบของเพลงได้ดียิ่งขึ้น
https://opensource.google.com/projects/magentaนี่จึงเป็นความแตกต่างในส่วนของ TPU , GPU และ CPU นั่นเอง
Packetlove.com team.
