Care sunt cazurile de utilizare tipice pentru TPU v3

- Modele de învățare profundă la scară largă: TPU V3 este ideal pentru formarea rețelelor neuronale mari și complexe, cum ar fi cele utilizate în procesarea limbajului natural și viziunea computerului. Suportă dimensiunile lotului care nu erau fezabile cu versiunile anterioare precum TPU V2, ceea ce îl face potrivit pentru modele mai profunde și imagini mai mari [4].

- Calculare de înaltă performanță: TPU V3 oferă îmbunătățiri semnificative ale performanței față de procesoare și GPU-uri tradiționale, în special în sarcini precum formarea modelelor mari de limbaj și modele de clasificare a imaginilor. Arhitectura sa de matrice sistolică permite o prelucrare eficientă paralelă a operațiunilor matrice [2] [4].

- Sarcini de instruire pe termen lung: modele care necesită săptămâni sau luni pentru a antrena beneficii de randamentul de calcul ridicat și eficiența energetică a TPU V3. Acest lucru îl face potrivit pentru sarcini care implică bucle de instruire repetate, comune în formarea în rețea neuronală [1] [4].

- Scalabilitate: TPU V3 poate fi scalat folosind TPU Pods, care constau din mai multe dispozitive TPU. Această scalabilitate permite antrenamentul unor modele extrem de mari, care ar fi provocatoare sau imposibile cu alte hardware [2] [4].

- Asistență medicală și calculatoare științifică: TPU V3 a fost utilizat în imagistica medicală pentru a accelera formarea modelelor pentru detectarea bolilor și în diferite domenii științifice pentru a accelera calculele complexe [2].

În general, TPU V3 este optimizat pentru sarcini care se bazează puternic pe operațiunile matrice și necesită o eficiență de calcul și scalabilitate de calcul ridicată.