TPU — это собственная разработка Google, ориентированная на выполнение матричных операций. Она обеспечивает высокую скорость и оптимизирована для глубокого обучения.
Короткое определение
TPU (Tensor Processing Unit) — специализированный чип, созданный для ускорения обучения и инференса нейросетей с упором на матричные операции и работу с тензорами.
Подробное объяснение
В отличие от GPU, которые универсальны, TPU разработаны специально под задачи ML. Они используют systolic arrays — архитектуру, ускоряющую тензорные вычисления.
TPU максимально сочетаются с экосистемой Google: TensorFlow, JAX, Colab, Vertex AI. Их основной плюс — высокая скорость при обучении больших моделей.
TPU распределяются в кластеры — TPU Pods, которые позволяют обучать модели уровня PaLM и Gemini на сотнях и тысячах чипов.
TPU менее универсальны, чем GPU, но отлично работают в задачах, где требуется стабильная и масштабируемая производительность.
В потребительских устройствах TPU не используются — это серверная технология.
Примеры использования
- Обучение моделей в Google Cloud.
- Сервисы Gemini и PaLM.
- Распределённые задачи глубокого обучения.
- Научные исследования в TensorFlow / JAX.
- Обработка больших тензорных массивов.
Связанные термины
- GPU
- NPU
- Tensor Cores
- Матричные операции