Mitkä ovat TPU V3: n tyypilliset käyttötapaukset

- Laajamittaiset syvän oppimisen mallit: TPU V3 on ihanteellinen suurten ja monimutkaisten hermoverkkojen kouluttamiseen, kuten luonnollisen kielenkäsittelyssä ja tietokoneen visiossa käytettyjä niitä. Se tukee eräkokoja, jotka eivät olleet toteutettavissa aikaisempien versioiden, kuten TPU V2: n kanssa, joten se sopii syvempiin malleihin ja suurempiin kuviin [4].

- Suorituskykyinen tietojenkäsittely: TPU V3 tarjoaa merkittäviä suorituskykyparannuksia perinteisiin suorittimiin ja GPU: iin nähden, etenkin tehtävissä, kuten suurten kielimallien ja kuvan luokittelumallien kouluttaminen. Sen systolinen arkkitehtuuri mahdollistaa matriisitoimintojen tehokkaan rinnakkaisprosessoinnin [2] [4].

- Pitkäaikaiset koulutustehtävät: Mallit, jotka vaativat viikkoja tai kuukausia TPU V3: n korkean laskennallisen läpäisy- ja energiatehokkuuden hyödyntämiseksi. Tämä tekee siitä sopivan tehtäviin, joihin liittyy toistuvia harjoitussilmukoita, jotka ovat yleisiä hermoverkkokoulutuksessa [1] [4].

- Skaalautuvuus: TPU V3 voidaan skaalata käyttämällä TPU -palkoja, jotka koostuvat useista TPU -laitteista. Tämä skaalautuvuus mahdollistaa erittäin suurten mallien koulutuksen, jotka olisivat haastavia tai mahdottomia muiden laitteistojen kanssa [2] [4].

- Terveydenhuolto ja tieteellinen laskenta: TPU V3: ta on käytetty lääketieteellisessä kuvantamisessa nopeuttamaan mallejen koulutusta sairauksien havaitsemiseksi ja erilaisissa tieteellisissä alueissa nopeuttamaan monimutkaisia ​​laskelmia [2].

Kaiken kaikkiaan TPU V3 on optimoitu tehtäviin, jotka luottavat voimakkaasti matriisitoimintoihin ja vaativat korkeaa laskennallista tehokkuutta ja skaalautuvuutta.