Wat zijn de typische use cases voor TPU V3

- Grootschalige diepgaande leermodellen: TPU V3 is ideaal voor het trainen van grote en complexe neurale netwerken, zoals die welke worden gebruikt bij de verwerking van natuurlijke taal en computer visie. Het ondersteunt batchgroottes die niet haalbaar waren met eerdere versies zoals TPU V2, waardoor het geschikt is voor diepere modellen en grotere afbeeldingen [4].

- High-performance Computing: TPU V3 biedt aanzienlijke prestatieverbeteringen ten opzichte van traditionele CPU's en GPU's, vooral in taken zoals het trainen van grote taalmodellen en modellen voor beeldclassificaties. De systolische array -architectuur zorgt voor een efficiënte parallelle verwerking van matrixbewerkingen [2] [4].

- Langlopende trainingstaken: modellen die weken of maanden vereisen om voordeel te trainen van de hoge computationele doorvoer en energie-efficiëntie van TPU V3. Dit maakt het geschikt voor taken met herhaalde trainingslussen, gebruikelijk in neurale netwerktraining [1] [4].

- Schaalbaarheid: TPU V3 kan worden opgeschaald met behulp van TPU -pods, die bestaan ​​uit meerdere TPU -apparaten. Deze schaalbaarheid maakt de training van extreem grote modellen mogelijk die een uitdaging of onmogelijk zouden zijn met andere hardware [2] [4].

- Gezondheidszorg en wetenschappelijk computergebruik: TPU V3 is gebruikt bij medische beeldvorming om de training van modellen voor ziektedetectie en in verschillende wetenschappelijke domeinen te versnellen om complexe berekeningen te versnellen [2].

Over het algemeen is TPU V3 geoptimaliseerd voor taken die sterk afhankelijk zijn van matrixbewerkingen en een hoge computationele efficiëntie en schaalbaarheid vereisen.