تم تصميم وحدة معالجة Tensor (TPU) V3 لتسريع مهام التعلم الآلي ، وخاصة تلك التي تتضمن عمليات مصفوفة واسعة النطاق ، والتي تعتبر أساسية لخوارزميات التعلم العميق. فيما يلي بعض حالات الاستخدام النموذجية لـ TPU V3:
- نماذج التعلم العميق على نطاق واسع: TPU V3 مثالية لتدريب الشبكات العصبية الكبيرة والمعقدة ، مثل تلك المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر. وهو يدعم أحجام الدفعات التي لم تكن ممكنة مع الإصدارات السابقة مثل TPU V2 ، مما يجعلها مناسبة للنماذج الأعمق والصور الأكبر [4].
- الحوسبة عالية الأداء: يوفر TPU V3 تحسينات كبيرة في الأداء على وحدات المعالجة المركزية التقليدية ووحدات معالجة الرسومات ، وخاصة في المهام مثل تدريب نماذج اللغة الكبيرة ونماذج تصنيف الصور. تتيح بنية الصفيف الانقباضي معالجة موازية فعالة لعمليات المصفوفة [2] [4].
- مهام التدريب على المدى الطويل: النماذج التي تتطلب أسابيع أو أشهر للتدريب الاستفادة من الإنتاجية الحسابية العالية وكفاءة الطاقة في TPU V3. هذا يجعل من المناسب للمهام التي تنطوي على حلقات تدريب متكررة ، شائعة في التدريب على الشبكة العصبية [1] [4].
- قابلية التوسع: يمكن توسيع نطاق TPU V3 باستخدام قرون TPU ، والتي تتكون من أجهزة TPU متعددة. تتيح قابلية التوسع هذه تدريب نماذج كبيرة للغاية من شأنها أن تكون صعبة أو مستحيلة مع الأجهزة الأخرى [2] [4].
- الرعاية الصحية والحوسبة العلمية: تم استخدام TPU V3 في التصوير الطبي لتسريع تدريب نماذج الكشف عن الأمراض وفي مختلف المجالات العلمية لتسريع الحسابات المعقدة [2].
بشكل عام ، تم تحسين TPU V3 للمهام التي تعتمد بشكل كبير على عمليات المصفوفة وتتطلب كفاءة حسابية عالية وقابلية للتوسع.
الاستشهادات:[1] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu
[2] https://easychair.org/publications/preprint/kfmc/open
[3] https://cloud.google.com/tpu
[4] https://cloud.google.com/tpu/docs/v3
[5] https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu
[6] https://cloud.google.com/blog/products/compute/cloud-tpu-vms-are-generally-available
[7] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[8]