Tensora apstrādes vienības (TPU) V3 ir paredzēts, lai paātrinātu mašīnu apguves uzdevumus, jo īpaši tos, kas saistīti ar liela mēroga matricas operācijām, kas ir būtiskas dziļas mācīšanās algoritmiem. Šeit ir daži tipiski TPU V3 lietošanas gadījumi:
- Liela mēroga dziļas mācīšanās modeļi: TPU V3 ir ideāli piemērots lieliem un sarežģītiem neironu tīkliem, piemēram, tiem, kas tiek izmantoti dabiskās valodas apstrādē un datoru redzējumā. Tas atbalsta partijas izmērus, kas nebija iespējami ar iepriekšējām versijām, piemēram, TPU V2, padarot to piemērotu dziļākiem modeļiem un lielākiem attēliem [4].
- Augstas veiktspējas skaitļošana: TPU V3 piedāvā ievērojamus veiktspējas uzlabojumus salīdzinājumā ar tradicionālajiem CPU un GPU, īpaši tādos uzdevumos kā lielo valodu modeļu apmācība un attēlu klasifikācijas modeļi. Tās sistoliskā masīva arhitektūra ļauj efektīvi paralēli apstrādāt matricas operācijas [2] [4].
- Ilgstoši apmācības uzdevumi: modeļi, kuriem nepieciešami nedēļām vai mēnešiem, lai apmācītu labumu no augstās skaitļošanas caurlaides un TPU V3 energoefektivitātes. Tas padara to piemērotu uzdevumiem, kas saistīti ar atkārtotām apmācības cilpām, kas ir izplatīti neironu tīkla apmācībā [1] [4].
- Mērogojamība: TPU V3 var palielināt, izmantojot TPU pāksti, kas sastāv no vairākām TPU ierīcēm. Šī mērogojamība ļauj apmācīt ārkārtīgi lielus modeļus, kas būtu izaicinoši vai neiespējami ar citu aparatūru [2] [4].
- Veselības aprūpe un zinātniskā skaitļošana: TPU V3 ir izmantots medicīniskā attēlveidošanā, lai paātrinātu slimību noteikšanas modeļu apmācību un dažādās zinātniskās jomās, lai paātrinātu sarežģītus aprēķinus [2].
Kopumā TPU V3 ir optimizēts uzdevumiem, kas lielā mērā paļaujas uz matricas darbībām un kurai nepieciešama augsta skaitļošanas efektivitāte un mērogojamība.
Atsauces:[1] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu
[2] https://easychair.org/publications/prprint/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.]
[7] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[8] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/