Wprowadzenie do Google TPU

Czym jest Tensor Processing Unit (TPU)?

Definicja i cel

Tensor Processing Unit (TPU) to specjalnie zaprojektowany układ scalony do przyspieszania obliczeń sztucznej inteligencji, opracowany przez Google na potrzeby obciążeń związanych z uczeniem maszynowym. TPU są zaprojektowane w celu zapewnienia wysokiej wydajności i efektywności podczas trenowania i wnioskowania dużych sieci neuronowych oraz innych modeli uczenia maszynowego.

Głównym celem TPU jest przyspieszenie obliczeń operacji matematycznych powszechnie używanych w uczeniu maszynowym, takich jak mnożenie macierzy i konwolucje. Poprzez optymalizację tych operacji na poziomie sprzętowym, TPU mogą znacznie przyspieszyć trenowanie i wnioskowanie modeli uczenia maszynowego w porównaniu do tradycyjnych procesorów CPU i GPU.

Porównanie z CPU i GPU

TPU różnią się od CPU i GPU w kilku kluczowych aspektach:

Specjalizacja: TPU są wysoce wyspecjalizowane do obciążeń związanych z uczeniem maszynowym, podczas gdy CPU są procesorami ogólnego przeznaczenia, a GPU są zaprojektowane do renderowania grafiki i obliczeń równoległych.
Architektura: TPU mają unikalną architekturę zoptymalizowaną do obliczeń macierzowych i operacji sieci neuronowych, z dużą liczbą jednostek mnożenia macierzy i pamięcią o wysokiej przepustowości.
Wydajność: TPU mogą osiągnąć znacznie wyższą wydajność dla zadań uczenia maszynowego w porównaniu do CPU i GPU, dzięki swojej specjalistycznej architekturze i optymalizacjom.
Efektywność energetyczna: TPU są zaprojektowane, aby być wysoce energooszczędne, zużywając mniej energii na operację w porównaniu do CPU i GPU, co czyni je odpowiednimi do dużych wdrożeń.

Historia i rozwój TPU

Motywacja Google do opracowania TPU

Motywacja Google do opracowania TPU wynikała z rosnącego zapotrzebowania na zasoby obliczeniowe do trenowania i uruchamiania dużych modeli uczenia maszynowego. Wraz ze wzrostem rozmiaru i złożoności tych modeli, tradycyjne CPU i GPU stawały się wąskimi gardłami pod względem wydajności i efektywności.Aby rozwiązać to wyzwanie, Google rozpoczął projekt TPU w 2013 roku z celem zbudowania niestandardowych układów scalonych specjalnie zoptymalizowanych pod kątem obciążeń związanych z uczeniem maszynowym. Projektując własny akcelerator AI, Google dążył do poprawy szybkości, skalowalności i opłacalności trenowania i wnioskowania modeli uczenia maszynowego.

Ewolucja generacji TPU (TPU v1, v2, v3, v4)

Od wprowadzenia pierwszego TPU w 2015 roku Google wydało kilka generacji TPU, z których każda przyniosła znaczące ulepszenia w zakresie wydajności, pojemności i możliwości. Oto przegląd generacji TPU:

TPU v1 (2015): Pierwsza generacja TPU została zaprojektowana przede wszystkim do wnioskowania i była używana wewnętrznie przez Google do zadań takich jak rozpoznawanie obrazów i tłumaczenie języka.
TPU v2 (2017): Druga generacja TPU wprowadziła obsługę trenowania i miała znaczący wzrost wydajności w porównaniu z TPU v1. Wprowadziła również koncepcję "TPU pods", umożliwiając połączenie wielu układów TPU w celu uzyskania jeszcze wyższej wydajności.
TPU v3 (2018): Trzecia generacja TPU jeszcze bardziej zwiększyła wydajność i pojemność pamięci, czyniąc ją odpowiednią do trenowania nawet większych i bardziej złożonych modeli. TPU v3 wprowadziło również chłodzenie cieczą w celu poprawy zarządzania cieplnego.
TPU v4 (2020): Czwarta generacja TPU, ogłoszona w 2020 roku, przynosi kolejny znaczący skok wydajności i możliwości. TPU v4 oferuje znacznie większą przepustowość i pojemność pamięci, a także ulepszone połączenie między układami TPU w celu poprawy skalowalności.

Każda generacja TPU przesuwała granice wydajności uczenia maszynowego i była szeroko wykorzystywana przez Google i jego klientów do różnych zastosowań AI.

Architektura i projekt TPU

Architektura sprzętowa TPU

Architektura sprzętowa TPU jest zaprojektowana w celu przyspieszenia obliczeń operacji matematycznych powszechnie używanych w uczeniu maszynowym, takich jak mnożenie macierzy i konwolucje. Oto kluczowe c.Komponenty architektury TPU:

Jednostka Mnożenia Macierzy (MXU)

Jednostka Mnożenia Macierzy (MXU) jest podstawowym silnikiem obliczeniowym TPU. Jest to wyspecjalizowana jednostka zaprojektowana do wydajnego wykonywania mnożenia macierzy. MXU składa się z dużej liczby jednostek mnożąco-akumulujących (MAC), które mogą wykonywać wiele mnożeń macierzy równolegle.

MXU jest zoptymalizowana pod kątem typowych rozmiarów i kształtów macierzy używanych w modelach uczenia maszynowego, takich jak wagi i aktywacje sieci neuronowych. Dzięki posiadaniu dedykowanej jednostki mnożenia macierzy, TPU może osiągać wysoką wydajność i efektywność dla tych krytycznych operacji.

Pamięć Aktywacji

Pamięć Aktywacji to system pamięci o wysokiej przepustowości używany do przechowywania pośrednich aktywacji i wyjść warstw sieci neuronowej. Zaprojektowano ją, aby zapewnić szybki dostęp do danych aktywacji podczas obliczania przejść w przód i wstecz.

Pamięć Aktywacji jest zwykle zaimplementowana przy użyciu technologii pamięci o wysokiej przepustowości, takich jak High Bandwidth Memory (HBM) lub wewnętrzna pamięć SRAM, aby zapewnić niską latencję i wysoką przepustowość podczas dostępu do danych aktywacji.

Bufor Zunifikowany

Bufor Zunifikowany to duża wewnętrzna pamięć, która służy jako tymczasowe przechowywanie danych wejściowych, wag i wyników pośrednich podczas obliczeń. Działa jako pamięć podręczna, minimalizując ruch danych między TPU a pamięcią zewnętrzną.

Bufor Zunifikowany jest zaprojektowany tak, aby mieć wysoką przepustowość i niską latencję, aby utrzymywać jednostki obliczeniowe w stanie ciągłego zasilania danymi. Umożliwia on efektywne ponowne wykorzystanie danych i zmniejsza narzut związany z dostępem do pamięci zewnętrznej.

Sieć Połączeń

Sieć Połączeń jest odpowiedzialna za łączenie różnych komponentów TPU, takich jak MXU, Pamięć Aktywacji i Bufor Zunifikowany. Umożliwia ona szybki i wydajny transfer danych między tymi komponentami.

Sieć Połączeń jest zoptymalizowana pod kątem specyficznych wzorców komunikacji i przepływów danych w obciążeniach uczenia maszynowego. Zapewnia, że dane mogą być szybko przesyłane między komponentami.

Stos oprogramowania TPU

Integracja TensorFlow i TPU

TensorFlow, otwartoźródłowa platforma uczenia maszynowego opracowana przez Google, ma wbudowane wsparcie dla TPU. Dostarcza ona zestaw interfejsów API i bibliotek, które pozwalają programistom łatwo wykorzystywać TPU do trenowania i wnioskowania.

Integracja TPU w TensorFlow obejmuje:

Operacje i jądra specyficzne dla TPU, które są zoptymalizowane pod kątem architektury TPU.
Strategie dystrybucji do uruchamiania modeli na wielu TPU lub podach TPU.
Estymatory TPU i strategie TPU do wysokopoziomowego trenowania i wdrażania modeli.

TensorFlow abstrahuje wiele szczegółów niskiego poziomu programowania TPU, ułatwiając programistom wykorzystanie mocy TPU bez dogłębnej znajomości sprzętu.

Kompilator XLA (Accelerated Linear Algebra)

XLA (Accelerated Linear Algebra) to kompilator dziedzinowo-specyficzny, który optymalizuje obliczenia TensorFlow dla TPU. Bierze on wysokopoziomowy wykres TensorFlow i generuje wysoce zoptymalizowany kod maszynowy specjalnie dostosowany do architektury TPU.

XLA wykonuje różne optymalizacje, takie jak:

Fuzja wielu operacji w celu zminimalizowania dostępów do pamięci.
Wektoryzacja i paralelizacja obliczeń.
Optymalizacje układu pamięci w celu poprawy lokalności danych.

Dzięki użyciu XLA, TensorFlow może osiągnąć znaczące poprawy wydajności na TPU w porównaniu do uruchamiania tego samego modelu na CPU lub GPU.

Środowisko uruchomieniowe i zarządzanie zasobami TPU

Środowisko uruchomieniowe TPU odpowiada za zarządzanie wykonywaniem modeli uczenia maszynowego na TPU. Obsługuje ono alokację i dealokację zasobów TPU, planuje obliczenia na urządzeniach TPU i zarządza transferem danych między hostem a TPU.

Środowisko uruchomieniowe TPU udostępnia interfejsy API do tworzenia i zarządzania sesjami TPU, które reprezentują kontekst, w którym model jest wykonywany. Oferuje ono również mechanizmy do profilowania i debugowania programów TPU.

Zarządzanie zasobami.Plik w języku polskim:

Zarządzanie zasobami TPU

Zarządzanie zasobami jest ważnym aspektem środowiska uruchomieniowego TPU. Zapewnia ono efektywne wykorzystanie i współdzielenie zasobów TPU między wieloma użytkownikami lub zadaniami. Środowisko uruchomieniowe obsługuje alokację urządzeń TPU, zarządza wykorzystaniem pamięci i egzekwuje limity zasobów oraz priorytety.

Chipy i Pody TPU

Specyfikacje i wydajność chipów TPU

Chipy TPU to zaprojektowane na zamówienie układy scalone dedykowane do zastosowań (ASIC), zoptymalizowane pod kątem obciążeń związanych z uczeniem maszynowym. Każdy chip TPU zawiera dużą liczbę jednostek mnożenia macierzy (MXU) oraz pamięć o dużej przepustowości (HBM), aby zapewnić wysoką wydajność i efektywność.

Specyfikacje i wydajność chipów TPU ewoluowały w kolejnych generacjach:

TPU v1: Zaprojektowany głównie do wnioskowania, z wydajnością szczytową 92 TOPS (tera-operacji na sekundę).
TPU v2: Obsługuje zarówno uczenie, jak i wnioskowanie, z wydajnością szczytową 180 TFLOPS (tera-operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę).
TPU v3: Oferuje wydajność szczytową 420 TFLOPS i 128 GB pamięci HBM na chip.
TPU v4: Dostarcza wydajność szczytową 1,1 PFLOPS (peta-operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę) i przepustowość pamięci 2,4 TB/s.

Te parametry wydajnościowe pokazują znaczną moc obliczeniową i przepustowość pamięci chipów TPU w porównaniu do tradycyjnych procesorów CPU i GPU.

Pody TPU i konfiguracje wieloczipowe

Aby jeszcze bardziej zwiększyć wydajność i pojemność TPU, Google wprowadził koncepcję podów TPU. Pod TPU to konfiguracja wieloczipowa, która łączy wiele chipów TPU za pomocą szybkiego połączenia.

Pody TPU umożliwiają rozłożenie obciążeń uczenia maszynowego na wiele chipów TPU, pozwalając na uczenie i wnioskowanie nawet większych i bardziej złożonych modeli. Połączenie między chipami TPU w ramach poda zapewnia wysoką przepustowość i niskie opóźnienia, umożliwiając efektywną wymianę danych i synchronizację.

Konfiguracja podów TPU ewoluowała wraz z kolejnymi generacjami TPU:

Pod TPU v2: Składa się z 64 chipów TPU, p. Zapewniając 11,5 PFLOPS szczytowej wydajności.
Moduł TPU v3: Składa się z 1024 układów TPU, dostarczając ponad 100 PFLOPS szczytowej wydajności.
Moduł TPU v4: Oferuje oszałamiające 1 EFLOPS (exa-floating-point operations per second) szczytowej wydajności, osiągnięte przez połączenie wielu układów TPU v4.

Moduły TPU stały się podstawą do szkolenia i wnioskowania na dużą skalę w uczeniu maszynowym w Google i były używane do szkolenia niektórych z największych i najbardziej zaawansowanych modeli AI do tej pory.

Wydajność i benchmarki TPU

Metryki wydajności

FLOPS (Floating-Point Operations per Second)

FLOPS (Floating-Point Operations per Second) to powszechna miara używana do pomiaru wydajności urządzeń obliczeniowych, w tym TPU. Reprezentuje liczbę operacji arytmetycznych na liczbach zmiennoprzecinkowych, które mogą być wykonywane w ciągu sekundy.

TPU są zaprojektowane do dostarczania wysokiej wydajności FLOPS, szczególnie w przypadku operacji mnożenia macierzy i konwolucji, które są podstawowymi elementami budującymi wiele modeli uczenia maszynowego. Wydajność FLOPS TPU znacznie wzrosła w każdej generacji, od 92 TOPS w TPU v1 do ponad 1 PFLOPS w TPU v4.

Przepustowość i pojemność pamięci

Przepustowość i pojemność pamięci są kluczowymi czynnikami decydującymi o wydajności TPU w obciążeniach uczenia maszynowego. TPU wymagają wysokiej przepustowości pamięci, aby utrzymać jednostki obliczeniowe w dostawie danych i zminimalizować opóźnienia dostępu do danych.

TPU są wyposażone w pamięć o wysokiej przepustowości (HBM), która zapewnia szybki dostęp do dużych ilości danych. Przepustowość pamięci TPU wzrosła w każdej generacji, osiągając do 2,4 TB/s w TPU v4.

Oprócz przepustowości pamięci, TPU mają również duże pojemności pamięci wewnętrznej, takie jak Unified Buffer, który działa jako pamięć podręczna do przechowywania często używanych danych. Pojemność pamięci wewnętrznej TPU również wzrosła w kolejnych generacjach, umożliwiając bardziej efektywne ponowne wykorzystanie danych i zmniejszając potrzebę dostępu do pamięci zewnętrznej.

Efektywność energetyczna

Efektywność energetyczna jest ważna.Rozważania dotyczące wdrażania uczenia maszynowego w dużej skali, ponieważ bezpośrednio wpływa to na koszty operacyjne i wpływ na środowisko uruchamiania obciążeń AI.

Procesory TPU są zaprojektowane tak, aby być wysoce energooszczędne w porównaniu do procesorów CPU i GPU. Osiągają one wysoką wydajność na wat, co oznacza, że mogą dostarczać więcej mocy obliczeniowej, zużywając mniej energii.

Energooszczędność procesorów TPU jest osiągana poprzez różne optymalizacje architektoniczne, takie jak:

Niestandardowo zaprojektowane jednostki mnożenia macierzy, które są zoptymalizowane pod kątem wydajności energetycznej.
Wydajne przemieszczanie danych i wzorce dostępu do pamięci, aby zminimalizować zużycie energii.
Zaawansowane technologie pakowania i chłodzenia, aby skutecznie rozpraszać ciepło.

Zapewniając wysoką wydajność na wat, procesory TPU umożliwiają wdrażanie dużych modeli uczenia maszynowego w bardziej energooszczędny i opłacalny sposób.

Testy porównawcze

Wydajność TPU vs. CPU

Procesory TPU wykazały znaczące korzyści wydajnościowe w porównaniu do procesorów CPU w przypadku obciążeń uczenia maszynowego. Specjalistyczna architektura i optymalizacje procesorów TPU pozwalają im znacznie przewyższać procesory CPU.

W testach porównawczych procesorów TPU i CPU dla zadań takich jak uczenie i wnioskowanie w sieciach neuronowych, procesory TPU wykazały przyspieszenie od 10x do 100x lub więcej. Dokładne zyski wydajnościowe zależą od konkretnego obciążenia i zastosowanych optymalizacji.

Na przykład, w teście przeprowadzonym przez Google, zestaw procesorów TPU v3 był w stanie wytrenować duży model językowy (BERT) w zaledwie 76 minut, w porównaniu do kilku dni na klastrze CPU. Pokazuje to znaczną przewagę wydajnościową procesorów TPU w przypadku obciążeń obliczeniowo intensywnych zadań uczenia maszynowego.

Wydajność TPU vs. GPU

Procesory GPU były szeroko stosowane w obciążeniach uczenia maszynowego ze względu na ich możliwości przetwarzania równoległego i wysoką przepustowość pamięci. Jednak procesory TPU zostały zaprojektowane specjalnie do uczenia maszynowego i oferują kilka zalet w porównaniu do GPU.

W testach porównawczych procesorów TPU i GPU, procesory TPU wykazały lepszą wydajność.Poniżej znajduje się tłumaczenie na język polski:

Wydajność i efektywność dla niektórych obciążeń uczenia maszynowego. Niestandardowa architektura i optymalizacje TPU pozwalają im na uzyskanie lepszej wydajności niż GPU w zadaniach takich jak szkolenie i wnioskowanie sieci neuronowych.

Na przykład, w teście przeprowadzonym przez Google, pod TPU v3 był w stanie wytrenować model ResNet-50 na zestawie danych ImageNet w zaledwie 2 minuty, w porównaniu do 8 minut na najnowocześniejszym systemie GPU. Pokazuje to szybkość i efektywność TPU w zadaniach klasyfikacji obrazów.

Jednak ważne jest, aby pamiętać, że porównanie wydajności między TPU a GPU może się różnić w zależności od konkretnego obciążenia i zastosowanych optymalizacji. Niektóre zadania mogą być lepiej dostosowane do architektury GPU, podczas gdy inne mogą odnosić większe korzyści z wyspecjalizowanego projektu TPU.

Wyniki testów dla typowych zadań uczenia maszynowego

TPU wykazały imponującą wydajność w różnych typowych zadaniach uczenia maszynowego. Oto kilka wyników testów podkreślających możliwości TPU:

Klasyfikacja obrazów: W konkursie DAWNBench, pod TPU v3 osiągnął najszybszy czas szkolenia dla modelu ResNet-50 na zestawie danych ImageNet, kończąc szkolenie w zaledwie 2 minuty.
Modelowanie języka: TPU były używane do szkolenia dużych modeli językowych, takich jak BERT i GPT. W teście przeprowadzonym przez Google, pod TPU v3 był w stanie wytrenować model BERT-large w 76 minut, w porównaniu do kilku dni na klastrze CPU.
Wykrywanie obiektów: TPU wykazały dobrą wydajność w zadaniach wykrywania obiektów. W teście MLPerf, pod TPU v3 osiągnął najszybszy czas wnioskowania dla modelu SSD (Single Shot MultiBox Detector) na zestawie danych COCO.
Tłumaczenie: TPU były używane do przyspieszenia modeli tłumaczenia maszynowego. Google poinformował o wykorzystaniu TPU do poprawy wydajności i jakości swojej usługi Google Translate.

Te wyniki testów pokazują możliwości TPU w różnych typowych zadaniach uczenia maszynowego, demonstrując ich szybkość, efektywność i.Oto tłumaczenie na język polski:

Oto diagram ilustrujący porównanie wydajności między TPU, GPU i CPU dla hipotetycznego zadania uczenia maszynowego:

Na tym diagramie zadanie uczenia maszynowego jest przetwarzane przez TPU, GPU i CPU. TPU zapewnia 10-krotne przyspieszenie w porównaniu do CPU, podczas gdy GPU oferuje 5-krotne przyspieszenie. Ilustruje to względne korzyści wydajnościowe TPU i GPU w porównaniu do CPU dla niektórych obciążeń uczenia maszynowego.

Należy pamiętać, że rzeczywiste zyski wydajnościowe mogą się różnić w zależności od konkretnego zadania, architektury modelu i zastosowanych optymalizacji. Diagram służy jako wizualna reprezentacja potencjalnych różnic wydajności między tymi urządzeniami obliczeniowymi.

Programowanie i wdrażanie modeli na TPU

TensorFlow z TPU

Operacje i interfejsy API TensorFlow specyficzne dla TPU

TensorFlow dostarcza zestaw operacji i interfejsów API specyficznych dla TPU, które umożliwiają programistom wykorzystanie możliwości TPU do obciążeń uczenia maszynowego. Te operacje i interfejsy API są zaprojektowane w celu optymalizacji wydajności i efektywności podczas uruchamiania modeli na TPU.

Niektóre z kluczowych operacji i interfejsów API TensorFlow specyficznych dla TPU obejmują:

tf.distribute.TPUStrategy: Strategia dystrybucji, która umożliwia uruchamianie modeli TensorFlow na TPU z minimalnymi zmianami w kodzie.
tf.tpu.experimental.embedding: Interfejsy API do wydajnych wyszukiwań embeddings na TPU, które są powszechnie używane w systemach rekomendacyjnych i zadaniach przetwarzania języka naturalnego.
tf.tpu.experimental.AdamParameters: Zoptymalizowana wersja optymalizatora Adam dla TPU, która zapewnia szybszą zbieżność i lepszą wydajność.
tf.tpu.experimental.embedding_column: Kolumna funkcji, która umożliwia wydajne wyszukiwania embeddings na TPU.

Te operacje i interfejsy API specyficzne dla TPU umożliwiają programistom pełne wykorzystanie możliwości TPU bez konieczności ręcznej optymalizacji.### Równoległość danych i równoległość modelu na TPU Procesory TPU obsługują zarówno równoległość danych, jak i równoległość modelu do rozproszonego trenowania modeli uczenia maszynowego.

Równoległość danych polega na rozdzieleniu danych treningowych na wiele rdzeni lub urządzeń TPU i przetwarzaniu ich równolegle. Każdy rdzeń TPU działa na podzbiorze danych i oblicza gradienty niezależnie. Gradienty są następnie agregowane i używane do aktualizacji parametrów modelu. Równoległość danych pozwala na szybsze szkolenie poprzez przetwarzanie większych partii danych jednocześnie.

Równoległość modelu, z drugiej strony, polega na podzieleniu samego modelu na wiele rdzeni lub urządzeń TPU. Każdy rdzeń TPU odpowiada za część modelu, a pośrednie aktywacje i gradienty są komunikowane między rdzeniami. Równoległość modelu umożliwia szkolenie większych modeli, które mogą nie zmieścić się na pojedynczym urządzeniu TPU.

TensorFlow dostarcza interfejsy API i biblioteki ułatwiające równoległość danych i równoległość modelu na TPU. Na przykład tf.distribute.TPUStrategy umożliwia łatwe rozdzielenie szkolenia na wiele rdzeni TPU, podczas gdy interfejsy API tf.tpu.experimental.embedding umożliwiają wydajną równoległość modelu dla wyszukiwań w wektorach osadzenia.

Estymator TPU i TPUStrategy

TensorFlow dostarcza wysokopoziomowe interfejsy API, takie jak estymator TPU i TPUStrategy, aby uprościć proces szkolenia i wdrażania modeli na TPU.

Estymator TPU to rozszerzenie interfejsu API estymatorów TensorFlow, które jest specjalnie zaprojektowane dla TPU. Abstrahuje on od niskiego poziomu szczegółów programowania TPU i zapewnia prosty i intuicyjny interfejs do definiowania i szkolenia modeli. Estymator TPU obsługuje rozdzielenie szkolenia na rdzenie TPU, automatyczne tworzenie punktów kontrolnych i eksportowanie modeli.

Oto przykład użycia estymatora TPU do trenowania modelu:

import tensorflow as tf
 
def model_fn(features, labels, mode, params):
    # Zdefiniuj architekturę swojego modelu tutaj
    # ...
 
tpu_cl.
```Plik w języku polskim:
 
```python
tpu_cluster_resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
run_config = tf.estimator.tpu.RunConfig(
    # Klaster
    cluster=tpu_cluster_resolver,
    # Katalog modelu
    model_dir=model_dir,
    # Zapisywanie punktów kontrolnych co 1000 kroków
    save_checkpoints_steps=1000,
    # Konfiguracja TPU
    tpu_config=tf.estimator.tpu.TPUConfig(iterations_per_loop=1000)
)
 
estimator = tf.estimator.tpu.TPUEstimator(
    # Funkcja modelu
    model_fn=model_fn,
    # Konfiguracja uruchomienia
    config=run_config,
    # Rozmiar partii trenowania
    train_batch_size=128,
    # Rozmiar partii ewaluacji
    eval_batch_size=128,
    # Parametry
    params=params
)
 
estimator.train(input_fn=train_input_fn, steps=10000)

TPUStrategy to z kolei strategia dystrybucji, która umożliwia uruchamianie modeli TensorFlow na TPU przy minimalnych zmianach w kodzie. Zapewnia ona prosty i elastyczny sposób na rozdzielenie trenowania na wielu rdzeniach lub urządzeniach TPU.

Oto przykład użycia TPUStrategy do rozdzielenia trenowania:

import tensorflow as tf
 
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
tf.config.experimental_connect_to_cluster(resolver)
tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(resolver)
 
strategy = tf.distribute.TPUStrategy(resolver)
 
with strategy.scope():
    # Zdefiniuj architekturę modelu tutaj
    # ...
 
    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
 
model.fit(train_dataset, epochs=10, steps_per_epoch=1000)

Zarówno TPU estimator, jak i TPUStrategy upraszczają proces trenowania i wdrażania modeli na TPU, ułatwiając programistom korzystanie z mocy TPU bez dogłębnej znajomości sprzętu.

Oferty Cloud TPU

Usługa Google Cloud TPU

Google Cloud Platform (GCP) oferuje w pełni zarządzaną usługę TPU, która pozwala użytkownikom łatwo uzyskać dostęp do TPU i wykorzystywać je w swoich obciążeniach uczenia maszynowego. Usługa Cloud TPU zapewnia prosty i skalowalny sposób na trenowanie i wdrażanie modeli na TPU bez konieczności zarządzania infrastrukturą sprzętową.

W ramach usługi Cloud TPU użytkownicy mogą tworzyć instancje TPU na żądanie, określając pożądany typ TPU, liczbę rdzeni i konfigurację. Usługa.Poniżej znajduje się tłumaczenie na język polski:

Typy i konfiguracje TPU

Usługa Google Cloud TPU oferuje różne typy i konfiguracje TPU, aby zaspokoić różne wymagania obciążenia i budżety. Dostępne typy TPU obejmują:

TPU v2: Oferuje do 180 TFLOPS wydajności i 64 GB wysokiej przepustowości pamięci (HBM) na rdzeń TPU.
TPU v3: Zapewnia do 420 TFLOPS wydajności i 128 GB HBM na rdzeń TPU.
TPU v4: Dostarcza do 1,1 PFLOPS wydajności i 2,4 TB/s przepustowości pamięci na rdzeń TPU.

Użytkownicy mogą wybrać odpowiedni typ TPU na podstawie swoich wymagań dotyczących wydajności i pamięci. Ponadto usługa Cloud TPU umożliwia użytkownikom konfigurowanie liczby rdzeni TPU i topologii TPU (np. pojedynczy TPU, TPU pod), aby skalować swoje obciążenia.

Cennik i dostępność

Cennik usługi Cloud TPU różni się w zależności od typu TPU, liczby rdzeni i czasu użytkowania. Google Cloud Platform oferuje zarówno cenniki na żądanie, jak i cenniki preemptywne dla TPU.

TPU na żądanie są naliczane za sekundę użytkowania, z minimalnym użyciem 1 minuty. Cena zależy od typu TPU i liczby rdzeni. Na przykład, według mojej wiedzy z września 2021 r., cena na żądanie dla TPU v3-8 (8 rdzeni) wynosiła 8 USD za godzinę.

Preemptywne TPU są dostępne po obniżonej cenie w porównaniu z TPU na żądanie, ale mogą być przerwane (zakończone) przez Google Cloud Platform, jeśli zasoby są potrzebne innym użytkownikom. Preemptywne TPU są odpowiednie dla obciążeń odpornych na awarie i elastycznych.

Dostępność TPU może się różnić w zależności od regionu i bieżącego popytu. Google Cloud Platform udostępnia pulpit nawigacyjny dostępności TPU, który pokazuje bieżącą dostępność TPU w różnych regionach.

Należy pamiętać, że cennik i dostępność TPU mogły ulec zmianie od momentu, gdy posiadałem tę wiedzę. Zaleca się zapoznanie się z oficjalną dokumentacją Google Cloud Platform.Poniżej znajduje się tłumaczenie na język polski pliku dokumentacji i stron cenowych dla najbardziej aktualnych informacji na temat cen i dostępności TPU.

Najlepsze praktyki dotyczące korzystania z TPU

Rozważania dotyczące projektowania modeli dla TPU

Projektując modele dla TPU, należy pamiętać o kilku kwestiach, aby zoptymalizować wydajność i efektywność:

Rozmiar partii: TPU korzystają z dużych rozmiarów partii ze względu na ich wysoką równoległość. Zwiększenie rozmiaru partii może poprawić wykorzystanie i przepustowość. Jednak znalezienie optymalnego rozmiaru partii może wymagać eksperymentowania i równoważenia z ograniczeniami pamięci.
Architektura modelu: TPU są szczególnie dobrze dostosowane do modeli o wysokiej intensywności obliczeniowej, takich jak sieci neuronowe splotowe (CNN) i transformatory. Projektowanie modeli z naciskiem na mnożenie macierzy i konwolucje może wykorzystywać mocne strony TPU.
Układ danych: TPU mają specyficzny układ danych nazywany "formatem TPU", który optymalizuje wzorce dostępu do pamięci. Upewnienie się, że dane wejściowe są prawidłowo sformatowane i wyrównane, może poprawić wydajność.
Precyzja: TPU obsługują zarówno precyzję float32, jak i bfloat16. Korzystanie z bfloat16 może zapewnić lepszą wydajność i efektywność pamięci, jednocześnie utrzymując dokładność modelu.
Równoległość modelu: W przypadku dużych modeli, które przekraczają pojemność pamięci pojedynczego rdzenia TPU, można zastosować techniki równoległości modelu, aby rozdzielić model na wiele rdzeni.

Optymalizacja przetwarzania danych wejściowych i potoku danych

Wydajne przetwarzanie danych wejściowych i projektowanie potoku danych są kluczowe dla maksymalizacji wydajności TPU. Niektóre najlepsze praktyki obejmują:

Przetwarzanie wstępne na CPU: Wykonuj kroki przetwarzania wstępnego danych, takie jak augmentacja danych i ekstrakcja cech, na CPU przed przekazaniem danych do TPU. Pozwala to TPU skupić się na zadaniach o wysokiej intensywności obliczeniowej.
Buforowanie i pobieranie wyprzedzające: Używaj technik buforowania i pobierania wyprzedzającego, aby nakładać ładowanie danych na obliczenia. Pomaga to zminimalizować czas bezczynności TPU i zapewnia stały dopływ danych.

-.Przetwarzanie wsadowe: Przetwarzaj dane wejściowe w porcjach, aby wykorzystać równoległość TPU. Większe rozmiary partii mogą prowadzić do lepszego wykorzystania i przepustowości.

Format danych: Używaj zoptymalizowanych formatów danych, takich jak TFRecord lub Zbiory danych TensorFlow, aby efektywnie przechowywać i ładować dane.
Równoległe ładowanie danych: Wykorzystuj techniki równoległego ładowania danych, takie jak używanie wielu wątków lub procesów, aby poprawić przepustowość potoku wejściowego.

Debugowanie i profilowanie modeli TPU

Debugowanie i profilowanie modeli TPU może być trudne ze względu na rozproszoną naturę obliczeń TPU. Oto niektóre techniki i narzędzia do efektywnego debugowania i profilowania:

Profiler TPU: TensorFlow udostarcza Profiler TPU, który pozwala na zbieranie i analizowanie danych wydajnościowych z programów TPU. Dostarcza on wgląd w oś czasu wykonania, statystyki operacji i wykorzystanie zasobów.
Debugowanie w chmurze TPU: Google Cloud Platform oferuje Debugowanie w chmurze TPU, które pozwala na debugowanie programów TPU przy użyciu standardowych narzędzi do debugowania Pythona, takich jak pdb i breakpoint().
TensorBoard: TensorBoard to narzędzie do wizualizacji, które może pomóc w monitorowaniu i analizowaniu wydajności modeli TPU. Dostarcza wgląd w wykres modelu, postęp treningu i wykorzystanie zasobów.
Rejestrowanie i asercje: Używaj instrukcji rejestrowania i asercji, aby śledzić postęp i weryfikować poprawność programów TPU. TensorFlow udostarcza zgodne z TPU interfejsy API rejestrowania w tym celu.
Stopniowy rozwój: Podczas opracowywania modeli TPU, rozpocznij od małego podzbioru danych i stopniowo zwiększaj złożoność. To podejście przyrostowe pomaga w identyfikowaniu i naprawianiu problemów we wczesnym etapie procesu rozwoju.

Stosując te najlepsze praktyki i wykorzystując dostępne narzędzia do debugowania i profilowania, deweloperzy mogą efektywnie optymalizować i rozwiązywać problemy w swoich modelach TPU.

Zastosowania i przypadki użycia TPU

Uczenie maszynowe i głębokie uczenie

Trening i wnioskowanie sieci neuronowych

TPU mogą być.Oto polski przekład pliku:

Procesory TPU (Tensor Processing Units) są specjalizowanymi układami scalonymi opracowanymi przez Google, które są szeroko wykorzystywane do trenowania i wnioskowania w głębokich sieciach neuronowych w różnych dziedzinach. Wysoka wydajność i efektywność procesorów TPU sprawia, że są one dobrze dostosowane do obsługi dużych zbiorów danych i złożonych architektur modeli.

Niektóre powszechne architektury sieci neuronowych, które odnoszą korzyści z procesorów TPU, obejmują:

Splotowe Sieci Neuronowe (CNN) do klasyfikacji obrazów, wykrywania obiektów i zadań segmentacji.
Rekurencyjne Sieci Neuronowe (RNN) i Długą Krótkoterminową Pamięć (LSTM) do modelowania sekwencji i zadań przetwarzania języka naturalnego.
Transformatory i modele oparte na uwadze do zrozumienia języka, tłumaczenia i generowania.

Procesory TPU były wykorzystywane do trenowania modeli na najwyższym poziomie w tych dziedzinach, osiągając imponujące wyniki i umożliwiając nowe przełomy w badaniach nad uczeniem maszynowym.

Trenowanie dużych modeli (np. BERT, GPT)

Procesory TPU odegrały kluczową rolę w trenowaniu dużych modeli językowych, takich jak BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) i GPT (Generative Pre-trained Transformer). Te modele zrewolucjonizowały przetwarzanie języka naturalnego i ustanowiły nowe rekordy w różnych zadaniach rozumienia i generowania języka.

Trenowanie takich dużych modeli wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych i paralelizmu danych. Procesory TPU, dzięki swojej wysokiej wydajności i skalowalności, umożliwiły efektywne trenowanie tych modeli. Na przykład, Google wykorzystał procesory TPU do trenowania modelu BERT, który ma miliardy parametrów, w zaledwie kilka dni.

Możliwość trenowania dużych modeli, takich jak BERT i GPT, na procesorach TPU otworzyła nowe możliwości dla aplikacji przetwarzania języka naturalnego, takich jak tłumaczenie, analiza sentymentu, odpowiadanie na pytania i generowanie tekstu.

Transfer uczenia i dostrajanie

Procesory TPU są również szeroko wykorzystywane do transferu uczenia i dostrajania pre-trenowanych modeli. Transfer uczenia polega na wykorzystaniu wiedzy zdobytej w pre-trenowanym modelu i dostosowaniu jej do nowego zadania lub domeny.Oto polski przekład pliku:

Fine-tuning modelu wstępnie wytrenowanego na TPU może znacząco przyspieszyć proces trenowania i osiągnąć wysoką dokładność przy minimalnych danych do fine-tuningu. TPU były używane do fine-tuningu modeli takich jak BERT, GPT i ResNet do różnych zadań downstream, takich jak klasyfikacja sentymentu, rozpoznawanie encji nazwanych i klasyfikacja obrazów.

Duża pojemność pamięci i przepustowość TPU sprawiają, że są one dobrze dopasowane do obsługi dużych wstępnie wytrenowanych modeli i efektywnego przetwarzania danych do fine-tuningu. TPU mogą znacząco zmniejszyć czas i zasoby wymagane do transferu uczenia i fine-tuningu, umożliwiając badaczom i praktykom szybkie dostosowywanie modeli do nowych zadań i domen.

Obliczenia naukowe i symulacje

Obliczeniowa dynamika płynów

TPU znalazły zastosowanie w symulacjach obliczeniowej dynamiki płynów (CFD), które obejmują rozwiązywanie złożonych równań matematycznych w celu modelowania przepływu płynów i transferu ciepła. Symulacje CFD są obliczeniowo intensywne i wymagają wysokowydajnych zasobów obliczeniowych.

TPU mogą przyspieszyć symulacje CFD poprzez efektywne wykonywanie dużych operacji macierzowych i obliczeń numerycznych związanych z rozwiązywaniem równań rządzących. Możliwości przetwarzania równoległego TPU umożliwiają szybsze wykonywanie algorytmów CFD, skracając czas wymagany na symulacje.

Badacze wykorzystywali TPU do przeprowadzania symulacji CFD w dużej skali w różnych dziedzinach, takich jak inżynieria lotnicza, projektowanie samochodów i modelowanie środowiskowe. TPU umożliwiły symulację bardziej złożonych i szczegółowych scenariuszy przepływu płynów, prowadząc do poprawy dokładności i wglądu.

Symulacje dynamiki molekularnej

Symulacje dynamiki molekularnej (MD) są używane do badania zachowania i interakcji cząsteczek na poziomie atomowym. Symulacje MD obejmują obliczanie sił między atomami i aktualizację ich pozycji w czasie, co wymaga znacznych zasobów obliczeniowych.

TPU były wykorzystywane do przyspieszania symulacji MD poprzez wykorzystanie. Naukowcy wykorzystują TPU do wykonywania dużych symulacji MD białek, biomolekuł i materiałów. TPU umożliwiły symulację większych systemów i dłuższych skal czasowych, dostarczając cennych informacji na temat dynamiki i właściwości systemów molekularnych.

Obliczenia chemii kwantowej

Obliczenia chemii kwantowej obejmują rozwiązywanie równania Schrödingera w celu określenia struktury elektronowej i właściwości cząsteczek. Obliczenia te są wymagające obliczeniowo i wymagają wydajnych algorytmów numerycznych oraz wysokowydajnych zasobów obliczeniowych.

TPU były wykorzystywane do przyspieszania obliczeń chemii kwantowej poprzez wykorzystanie ich możliwości mnożenia macierzy. Moc przetwarzania równoległego TPU umożliwia szybsze wykonywanie złożonych operacji algebry liniowej związanych z rozwiązywaniem równania Schrödingera.

Naukowcy wykorzystywali TPU do przeprowadzania dużych obliczeń chemii kwantowej, takich jak obliczenia struktury elektronowej, analiza orbitali molekularnych i ab initio symulacje dynamiki molekularnej. TPU umożliwiły badanie większych systemów molekularnych i dokładniejsze symulacje, przyczyniając się do rozwoju dziedziny chemii obliczeniowej.

Zastosowania branżowe

Opieka zdrowotna i obrazowanie medyczne

TPU znalazły zastosowanie w opiece zdrowotnej i obrazowaniu medycznym, gdzie są wykorzystywane do przyspieszania analizy i przetwarzania danych medycznych. Niektóre typowe przypadki użycia obejmują:

Analiza obrazów medycznych: TPU mogą być używane do szkolenia i wdrażania modeli uczenia głębokiego do zadań takich jak klasyfikacja obrazów, segmentacja i wykrywanie. Te modele mogą pomagać w diagnozowaniu i planowaniu leczenia różnych stanów chorobowych, takich jak rak, zaburzenia neurologiczne i choroby układu krążenia.
Odkrywanie leków: TPU mogą przyspieszać. Przyspiesza proces odkrywania leków, umożliwiając szybsze przesiewanie dużych bibliotek chemicznych i przewidywanie właściwości i interakcji potencjalnych kandydatów na leki. Modele uczenia maszynowego wyszkolone na TPU mogą pomóc w identyfikacji obiecujących związków lekowych i optymalizacji ich projektu.
Medycyna spersonalizowana: TPU mogą być używane do analizy danych genomicznych i klinicznych w dużej skali w celu opracowania spersonalizowanych strategii leczenia. Modele uczenia maszynowego mogą identyfikować wzorce i korelacje w danych pacjentów, umożliwiając przewidywanie ryzyka choroby, reakcji na leczenie i optymalnego wyboru terapii.

Finanse i analiza ryzyka

TPU mają zastosowanie w branży finansowej, szczególnie w analizie ryzyka i modelowaniu. Niektóre typowe przypadki użycia obejmują:

Wykrywanie oszustw: TPU mogą być używane do szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego do wykrywania oszukańczych transakcji i działań. Te modele mogą analizować duże ilości danych finansowych w czasie rzeczywistym, identyfikując wzorce i anomalie wskazujące na oszustwo.
Ocena ryzyka kredytowego: TPU mogą przyspieszyć szkolenie modeli uczenia maszynowego do oceny ryzyka kredytowego. Te modele mogą analizować różne czynniki, takie jak historia kredytowa, dochód i dane demograficzne, aby przewidzieć prawdopodobieństwo niewywiązania się ze zobowiązań i pomóc w decyzjach o udzieleniu pożyczki.
Optymalizacja portfela: TPU mogą być używane do szkolenia i optymalizacji modeli uczenia maszynowego do zarządzania portfelem. Te modele mogą analizować dane rynkowe, przewidywać ceny aktywów i generować optymalne strategie inwestycyjne w oparciu o preferencje ryzyka i cele finansowe.

Systemy rekomendacyjne i personalizacja

TPU były szeroko stosowane w systemach rekomendacyjnych i aplikacjach personalizacji. Te systemy analizują dane i preferencje użytkowników, aby dostarczać spersonalizowane rekomendacje i doświadczenia. Niektóre typowe przypadki użycia obejmują:

Rekomendacje e-commerce: TPU mogą być używane do szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego, które rekomendują produkty użytkownikom na podstawie ich historii przeglądania i zakupów.
Rekomendacje treści: Procesory TPU mogą przyspieszyć szkolenie modeli uczenia maszynowego do rekomendowania spersonalizowanych treści, takich jak filmy, muzyka i artykuły. Te modele mogą analizować preferencje, zachowania i opinie użytkowników, aby dostarczać dostosowane sugestie treści.
Reklama i marketing: Procesory TPU mogą być używane do szkolenia i optymalizacji modeli uczenia maszynowego dla ukierunkowanych kampanii reklamowych i marketingowych. Te modele mogą analizować dane użytkowników, takie jak demografia, zainteresowania i zachowania online, aby dostarczać spersonalizowane reklamy i promocje.

Ekosystem i społeczność

Biblioteki i struktury związane z TPU

Biblioteki TensorFlow zoptymalizowane dla TPU

TensorFlow, rozwijany przez Google, ma bogaty ekosystem bibliotek i narzędzi zoptymalizowanych dla TPU. Niektóre z ważnych bibliotek TensorFlow dla TPU to:

TensorFlow Hub: Biblioteka do publikowania, odkrywania i ponownego wykorzystywania wstępnie wytrenowanych modeli zoptymalizowanych dla TPU. Zapewnia kolekcję gotowych do użycia modeli, które można dostosowywać lub używać do wnioskowania na TPU.
TensorFlow Model Garden: Repozytorium najnowocześniejszych modeli i skryptów treningowych zoptymalizowanych dla TPU. Zawiera modele do różnych zadań, takich jak klasyfikacja obrazów, wykrywanie obiektów i przetwarzanie języka naturalnego.
TensorFlow Datasets: Biblioteka do łatwego dostępu i przetwarzania popularnych zestawów danych zoptymalizowanych dla TPU. Zapewnia kolekcję gotowych do użycia zestawów danych, które można efektywnie ładować i przetwarzać na TPU.

JAX (Autograd i XLA) dla TPU

JAX jest wysokowydajną biblioteką obliczeń numerycznych, która łączy automatyczne różniczkowanie (Autograd) z kompilatoremXLA (Accelerated Linear Algebra). JAX zapewnia interfejs API podobny do NumPy do pisania obliczeń numerycznych i obsługuje kompilację Just-In-Time (JIT) oraz automatyczną wektoryzację.

JAX ma natywną obsługę TPU i może efektywnie kompilować i uruchamiać obliczenia numeryczne na TPU.Oto polski przekład pliku:

Obliczenia na urządzeniach TPU. Umożliwia to naukowcom i programistom pisanie wydajnego kodu numerycznego i wykorzystywanie mocy TPU do zadań uczenia maszynowego i obliczeń naukowych.

Wsparcie PyTorch/XLA dla TPU

PyTorch, inny popularny framework głębokiego uczenia, ma wsparcie dla TPU dzięki projektowi PyTorch/XLA. PyTorch/XLA pozwala na uruchamianie modeli PyTorch na TPU z minimalnymi zmianami w kodzie.

PyTorch/XLA zapewnia zestaw optymalizacji i bibliotek specyficznych dla TPU, takich jak pakiet torch_xla, który zawiera zoptymalizowane pod kątem TPU wersje modułów i funkcji PyTorch. Umożliwia to użytkownikom PyTorch wykorzystywanie wydajności i skalowalności TPU do zadań uczenia i wnioskowania.

Projekty badawcze i open source

Projekty badawcze Google wykorzystujące TPU

Google Research aktywnie wykorzystuje TPU w różnych projektach badawczych i wniosło znaczący wkład w dziedzinę uczenia maszynowego i AI. Niektóre z notable projektów badawczych Google, które wykorzystują TPU, to:

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Wstępnie wytrenowany model językowy, który osiągnął wyniki na najwyższym poziomie w szerokim zakresie zadań przetwarzania języka naturalnego. BERT został wytrenowany na TPU i został szeroko przyjęty przez społeczność badawczą.
BigGAN (Big Generative Adversarial Networks): Duży model generatywny, który może generować wysokiej jakości obrazy z wektorów szumu. BigGAN został wytrenowany na TPU i wykazał imponujące wyniki w syntezie i manipulacji obrazami.
EfficientNet: Rodzina architektur splotowych sieci neuronowych, które osiągają najlepsze wyniki w zadaniach klasyfikacji obrazów przy znacznie mniejszej liczbie parametrów i koszcie obliczeniowym. Modele EfficientNet były trenowane na TPU i są szeroko stosowane w aplikacjach komputerowego widzenia.

Otwarte modele i zbiory danych zoptymalizowane pod kątem TPU

Istnieje wiele otwartych modeli i zbiorów danych, które zostały zoptymalizowane pod kątem TPU i udostępnione społeczności badawczej. Niektóre z notable przykładów to.

Modele wytrenowane na TPU na TensorFlow Hub: TensorFlow Hub hostuje kolekcję wstępnie wytrenowanych modeli, które zostały zoptymalizowane pod kątem TPU. Te modele obejmują różne zadania, takie jak klasyfikacja obrazów, wykrywanie obiektów i modelowanie języka.
Zbiory danych kompatybilne z TPU na TensorFlow Datasets: TensorFlow Datasets zapewnia kolekcję popularnych zbiorów danych, które zostały wstępnie przetworzone i zoptymalizowane pod kątem wydajnego ładowania i przetwarzania na TPU.
Otwarte benchmarki TPU: Istnieje kilka otwartych benchmarków i zestawów do oceny wydajności dostępnych dla TPU, takich jak zestaw benchmarków MLPerf i Przewodnik po wydajności TPU. Te benchmarki pomagają badaczom i programistom ocenić wydajność i skalowalność ich modeli na TPU.

Projekty i wkłady społeczności TPU

Społeczność TPU aktywnie przyczynia się do rozwoju i postępu projektów i narzędzi związanych z TPU. Niektóre z godnych uwagi projektów społecznościowych TPU to:

Potoki szkoleniowe oparte na TPU: Badacze i programiści udostępnili swoje potoki szkoleniowe i skrypty oparte na TPU dla różnych zadań, takich jak klasyfikacja obrazów, wykrywanie obiektów i modelowanie języka. Te potoki stanowią cenne zasoby, z których inni mogą się uczyć i na nich budować.
Zoptymalizowane pod kątem TPU architektury modeli: Społeczność zaproponowała i wdrożyła różne zoptymalizowane pod kątem TPU architektury modeli, które wykorzystują unikalne możliwości TPU. Te architektury mają na celu osiągnięcie wyższej wydajności i efektywności w porównaniu z tradycyjnymi modelami.
Samouczki i przewodniki związane z TPU: Społeczność stworzyła liczne samouczki, przewodniki i posty na blogach, które dostarczają informacji i najlepszych praktyk dotyczących pracy z TPU. Te zasoby pomagają nowym użytkownikom rozpocząć pracę z TPU i umożliwiają doświadczonym użytkownikom optymalizację ich przepływów pracy.

Alternatywy i konkurenci TPU

Inne wyspecjalizowane akceleratory AI

Chociaż TPU zyskały znaczną uwagę, istnieją również inne wyspecjalizowane akceleratory AI, które... Konkuruj na rynku. Niektóre godne uwagi alternatywy to:

Rdzenie tensorowe NVIDIA: Rdzenie tensorowe NVIDIA to wyspecjalizowane jednostki zaprojektowane do przyspieszania operacji mnożenia macierzy i konwolucji. Są one dostępne w architekturach GPU NVIDIA, takich jak Volta, Turing i Ampere.
Procesory Intela Nervana Neural Network (NNP): Procesory Intela Nervana NNP to dedykowane akceleratory AI zaprojektowane do obciążeń uczenia głębokiego. Oferują one wysoką wydajność i efektywność energetyczną do zadań uczenia i wnioskowania.
Jednostki przetwarzania informacji (IPU) Graphcore: IPU Graphcore są zaprojektowane specjalnie do obciążeń uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Zapewniają one wysoką gęstość obliczeniową i przepustowość pamięci dla efektywnego przetwarzania złożonych modeli AI.

Porównanie funkcji i wydajności

Porównując TPU z innymi akceleratorami AI, należy wziąć pod uwagę kilka czynników, takich jak:

Wydajność: TPU wykazały wysoką wydajność w niektórych obciążeniach uczenia maszynowego, zwłaszcza tych związanych z dużymi mnożeniami macierzy i konwolucjami. Jednak porównanie wydajności może się różnić w zależności od konkretnego zadania, architektury modelu i technik optymalizacji.
Łatwość użycia i integracji: TPU mają silną integrację z TensorFlow i Google Cloud Platform, ułatwiając użytkownikom korzystanie z ich możliwości. Inne akceleratory AI mogą mieć różne poziomy integracji i wsparcia dla różnych platform i frameworków.
Koszt i dostępność: Koszt i dostępność TPU oraz innych akceleratorów AI mogą się różnić w zależności od dostawcy, regionu i modelu użytkowania. Ważne jest, aby wziąć pod uwagę strukturę cenową, dostępność na żądanie i długoterminowe implikacje kosztowe przy ocenie różnych opcji.
Ekosystem i wsparcie społeczności: Siła ekosystemu i wsparcia społeczności wokół każdego akceleratora AI może wpływać na dostępność bibliotek, narzędzi i zasobów. TPU mają silne.

Przyszłe kierunki i trendy

Nadchodzące rozwoje TPU

Plotkowana lub ogłoszona mapa drogowa TPU

Google nie ujawnił publicznie szczegółowej mapy drogowej dla przyszłych rozwojów TPU. Jednak w oparciu o historyczny trend i rosnące zapotrzebowanie na akceleratory AI, oczekuje się, że Google będzie nadal innowować i poprawiać wydajność i możliwości TPU.

Niektóre potencjalne obszary koncentracji dla przyszłych rozwojów TPU mogą obejmować:

Zwiększoną moc obliczeniową i przepustowość pamięci: Ponieważ rozmiar i złożoność modeli uczenia maszynowego stale rosną, przyszłe TPU mogą oferować jeszcze wyższą moc obliczeniową i przepustowość pamięci, aby obsługiwać te wymagające obciążenia.
Ulepszona łączność i skalowalność: Poprawa technologii łączności i skalowalności TPU mogłaby umożliwić tworzenie większych i potężniejszych klastrów TPU, ułatwiając szkolenie ogromnych modeli i przetwarzanie jeszcze większych zbiorów danych.
Poprawioną efektywność energetyczną: Efektywność energetyczna jest kluczowym czynnikiem w dużych wdrożeniach AI. Przyszłe TPU mogą skupić się na dalszej optymalizacji zużycia energii i zmniejszeniu śladu energetycznego obciążeń AI.

Potencjalne ulepszenia wydajności i efektywności

Wraz z postępem technologii TPU, istnieje kilka potencjalnych obszarów poprawy wydajności i efektywności:

Optymalizacje architektury: Ulepszenia architektury TPU, takie jak ulepszone jednostki mnożenia macierzy, szybsze podsystemy pamięci i bardziej efektywny ruch danych, mogłyby prowadzić do wyższej wydajności i zmniejszenia opóźnień.
Optymalizacje oprogramowania: Postęp w technologiach kompilatorów, takich jak XLA, oraz technikach optymalizacji specyficznych dla TPU, mógłby umożliwić bardziej efektywne wykorzystanie zasobów TPU i poprawę wydajności modeli uczenia maszynowego.
Szkolenie w mieszanej precyzji: Wykorzystanie szkolenia w mieszanej precyzji.Oto tłumaczenie na język polski:
Optymalizacje rzadkości: Wykorzystywanie rzadkości w modelach uczenia maszynowego, takich jak techniki przycinania i kompresji, może zmniejszyć wymagania obliczeniowe i pamięciowe TPU, prowadząc do bardziej wydajnego przetwarzania.

TPU w chmurze i na urządzeniach brzegowych

Usługi i platformy oparte na TPU w chmurze

TPU stały się integralną częścią chmurowych platform i usług AI. Google Cloud Platform (GCP) oferuje szereg usług opartych na TPU, takich jak:

Cloud TPU: W pełni zarządzana usługa TPU, która pozwala użytkownikom łatwo udostępniać i używać TPU do swoich obciążeń uczenia maszynowego. Zapewnia ona prosty i skalowalny sposób dostępu do zasobów TPU bez konieczności zarządzania infrastrukturą sprzętową.
AI Platform: Zestaw usług, które umożliwiają użytkownikom budowanie, szkolenie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego przy użyciu TPU. Zapewnia ona zarządzane środowisko do kompleksowych przepływów pracy uczenia maszynowego, od przygotowania danych po udostępnianie modeli.
AutoML: Zestaw usług, które pozwalają użytkownikom szkolić wysokiej jakości modele uczenia maszynowego przy użyciu TPU bez konieczności posiadania rozległej wiedzy na temat uczenia maszynowego. AutoML wykorzystuje TPU do automatycznego szkolenia i optymalizacji modeli na podstawie dostarczonych przez użytkownika danych.

Inni dostawcy chmurowi, tacy jak Amazon Web Services (AWS) i Microsoft Azure, również oferują usługi i platformy podobne do TPU, takie jak AWS Inferentia i Azure NDv2, które zapewniają specjalizowany sprzęt do przyspieszania obciążeń uczenia maszynowego.

Integracja TPU z urządzeniami brzegowymi i IoT

TPU są przede wszystkim zaprojektowane do środowisk centrów danych i chmury, gdzie mogą wykorzystywać wysokoprzepustowe połączenia i skalowalną infrastrukturę. Jednak rośnie zainteresowanie integracją możliwości podobnych do TPU z urządzeniami brzegowymi i aplikacjami Internetu Rzeczy (IoT).

Niektóre potencjalne scenariusze integracji TPU z urządzeniami brzegowymi to:Urządzenia GE i IoT obejmują:

Edge AI: Wdrażanie modeli zoptymalizowanych pod kątem TPU na urządzeniach brzegowych, takich jak smartfony, kamery i czujniki, w celu umożliwienia rzeczywistego wnioskowania AI i podejmowania decyzji. Może to umożliwić aplikacje takie jak inteligentni asystenci, autonomiczne pojazdy i automatyzacja przemysłowa.
Uczenie rozproszone: Wykorzystywanie TPU do szkolenia modeli uczenia maszynowego na urządzeniach brzegowych, przy jednoczesnym zachowaniu prywatności danych. Uczenie rozproszone pozwala na szkolenie modeli na zdecentralizowanych danych bez konieczności scentralizowanego gromadzenia i przetwarzania danych.
Przetwarzanie danych IoT: Wykorzystywanie TPU do przetwarzania i analizowania dużych ilości danych generowanych przez urządzenia IoT w czasie rzeczywistym. TPU mogą przyspieszyć zadania takie jak wykrywanie anomalii, konserwacja predykcyjna i fuzja czujników.

Jednak integracja TPU z urządzeniami brzegowymi i aplikacjami IoT wiąże się z wyzwaniami, takimi jak zużycie energii, forma czynnika i koszt. Trwające prace badawczo-rozwojowe mają na celu rozwiązanie tych wyzwań i umożliwienie wdrożenia możliwości podobnych do TPU w środowiskach o ograniczonych zasobach.

Implikacje dla AI i uczenia maszynowego

Wpływ TPU na rozwój badań nad AI

TPU miały znaczący wpływ na rozwój badań nad AI, umożliwiając naukowcom szkolenie i eksperymentowanie z modelami uczenia maszynowego w dużej skali. Niektóre kluczowe implikacje to:

Przyspieszone szkolenie modeli: TPU znacznie skróciły czas wymagany do wyszkolenia złożonych modeli uczenia maszynowego, pozwalając naukowcom na szybsze iteracje i efektywniejsze eksplorowanie nowych pomysłów. Doprowadziło to do szybkiego postępu w obszarach takich jak przetwarzanie języka naturalnego, widzenie komputerowe i modele generatywne.
Większe i potężniejsze modele: TPU umożliwiły szkolenie ogromnych modeli z miliardami parametrów, takich jak GPT-3 i BERT. Te modele o dużej skali osiągnęły imponujące wyniki w szerokim zakresie zadań i przesunęły granice tego, co możliwe w AI.
Nowe kierunki badań: Możliwości TPU otworzyły nowe perspektywy badawcze.Poniżej znajduje się tłumaczenie na język polski:

Demokratyzacja AI poprzez dostępne zasoby TPU

TPU odegrały rolę w demokratyzacji AI, czyniąc zasoby do wysokowydajnych obliczeń bardziej dostępnymi dla badaczy, programistów i organizacji. Niektóre sposoby, w jakie TPU przyczyniły się do demokratyzacji AI, to:

Usługi chmurowe oparte na TPU: Platformy chmurowe, takie jak Google Cloud Platform, udostępniły TPU użytkownikom za pośrednictwem w pełni zarządzanych usług. Obniżyło to barierę wejścia dla osób i organizacji, które mogą nie mieć zasobów na inwestycję w dedykowany sprzęt AI.
Modele i zbiory danych open source: Dostępność modeli i zbiorów danych open source zoptymalizowanych pod kątem TPU umożliwiła badaczom i programistom budowanie na istniejących pracach i przyspieszanie własnych projektów. Przyczyniło się to do współpracy i wymiany wiedzy w społeczności AI.
Zasoby edukacyjne i samouczki: Społeczność TPU stworzyła wiele zasobów edukacyjnych, samouczków i przewodników, które pomagają osobom poznać TPU i efektywnie je wykorzystywać do obciążeń AI. Ułatwiło to nowicjuszom rozpoczęcie pracy z TPU i przyczynienie się do dziedziny AI.

Podsumowanie

Podsumowanie kluczowych punktów

W tym artykule zbadaliśmy świat Tensor Processing Units (TPU) i ich wpływ na dziedzinę sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Omówiliśmy następujące kluczowe punkty:

TPU są wyspecjalizowanymi akceleratorami AI opracowanymi przez Google w celu przyspieszenia obciążeń uczenia maszynowego, zwłaszcza tych obejmujących duże mnożenia macierzy i konwolucje.
TPU ewoluowały przez wiele generacji, z których każda przynosiła znaczne ulepszenia w wydajności, efektywności i możliwościach.
Architektura TPU jest.Plik w języku polskim:

Jednostki przetwarzania tensorów (TPU)

Jednostki przetwarzania tensorów (TPU) zostały zaprojektowane w celu optymalizacji obliczeń operacji matematycznych powszechnie używanych w uczeniu maszynowym, ze szczególnym naciskiem na jednostki mnożenia macierzy, pamięć o dużej przepustowości i wydajny ruch danych.

TPU są szeroko wykorzystywane do trenowania i wnioskowania głębokich sieci neuronowych, umożliwiając przełomy w obszarach takich jak przetwarzanie języka naturalnego, widzenie komputerowe i modele generatywne.
TPU znalazły zastosowanie poza uczeniem maszynowym, w tym w obliczeniach naukowych, symulacjach i przypadkach użycia specyficznych dla branży, takich jak ochrona zdrowia, finanse i systemy rekomendacji.
Ekosystem i społeczność wokół TPU znacznie się rozwinęły, wraz z rozwojem bibliotek, frameworków i projektów open-source zoptymalizowanych pod kątem TPU.
TPU odegrały rolę w demokratyzacji AI, czyniąc zasoby do wysokowydajnych obliczeń bardziej dostępne poprzez usługi oparte na chmurze i zasoby open-source.

Znaczenie TPU w krajobrazie sprzętu AI

TPU wyłoniły się jako kluczowy gracz w krajobrazie sprzętu AI, obok innych wyspecjalizowanych akceleratorów, takich jak GPU i FPGA. Znaczenie TPU polega na ich zdolności do zapewnienia wysokiej wydajności i efektywności dla obciążeń uczenia maszynowego, szczególnie w skali.

TPU wykazały swoją wartość w przyspieszaniu trenowania i wnioskowania dużych modeli uczenia maszynowego, zmniejszając czas i koszty związane z tymi zadaniami. Umożliwiły one badaczom i organizacjom poszerzanie granic tego, co możliwe z AI, prowadząc do nowych przełomów i innowacji.

Ponadto, TPU przyczyniły się do demokratyzacji AI, czyniąc zasoby do wysokowydajnych obliczeń bardziej dostępne poprzez usługi oparte na chmurze i zasoby open-source. Obniżyło to barierę wejścia dla osób i organizacji chcących wykorzystać AI w swoich projektach i aplikacjach.

Perspektywy na przyszłość i potencjał TPU

Perspektywy na przyszłość dla TPU są obiecujące, ponieważ zapotrzebowanie na akceleratory AI nadal rośnie. Wraz z rozwojem. Wraz ze wzrostem rozmiarów i złożoności modeli uczenia maszynowego, zapotrzebowanie na specjalizowany sprzęt, taki jak TPU, będzie tylko rosło.

Możemy oczekiwać dalszych postępów w technologii TPU, z ulepszeniami w zakresie wydajności, efektywności i możliwości. Może to obejmować większą moc obliczeniową, szybsze podsystemy pamięci, ulepszone połączenia i bardziej efektywny ruch danych.

TPU będą prawdopodobnie odgrywać znaczącą rolę w umożliwianiu nowych przełomów w badaniach i zastosowaniach AI. Będą one nadal kluczowym elementem umożliwiającym szkolenie i wdrażanie dużych modeli uczenia maszynowego, przesuwając granice tego, co możliwe z AI.

Ponadto integracja TPU z przetwarzaniem w chmurze i urządzeniami brzegowymi otwiera nowe możliwości dla wdrażania i wnioskowania AI. Usługi i platformy oparte na TPU w chmurze ułatwią organizacjom wykorzystywanie AI w ich aplikacjach, podczas gdy integracja TPU z urządzeniami brzegowymi i IoT umożliwi wnioskowanie AI i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym.

Podsumowując, Tensor Processing Units zrewolucjonizowały dziedzinę sprzętu AI, zapewniając wysoką wydajność i efektywność dla obciążeń uczenia maszynowego. Ponieważ AI będzie nadal się rozwijać i stawać się bardziej powszechne, TPU pozostaną kluczowym elementem umożliwiającym badaczom i organizacjom wykorzystanie pełnego potencjału sztucznej inteligencji.

Deep Learning Multiple Gpus Gpu for Deep Learning