Tensoro apdorojimo blokas (TPU) V3 yra skirtas pagreitinti mašininio mokymosi užduotis, ypač toms, kurios apima didelio masto matricos operacijas, kurios yra esminės giluminio mokymosi algoritmams. Čia yra keletas tipiškų TPU V3 naudojimo atvejų:
- Didelio masto giluminio mokymosi modeliai: TPU V3 yra idealus mokant didelius ir sudėtingus neuroninius tinklus, tokius, kurie naudojami natūralios kalbos apdorojimui ir kompiuterio matymui. Tai palaiko partijų dydžius, kurie neįmanomi su ankstesnėmis versijomis, tokiomis kaip TPU V2, todėl jis tinka gilesniems modeliams ir didesniems vaizdams [4].
- Aukštos kokybės skaičiavimas: TPU V3 siūlo reikšmingus našumo patobulinimus, palyginti su tradiciniais procesoriais ir GPU, ypač atliekant tokias užduotis kaip didelių kalbų modelių ir vaizdo klasifikavimo modelių mokymas. Jo sistolinio masyvo architektūra leidžia efektyviai lygiagrečiai apdoroti matricos operacijas [2] [4].
- Ilgai trunkančios mokymo užduotys: Modeliai, kuriems reikia savaičių ar mėnesių, norint išmokyti naudos iš didelio skaičiavimo pralaidumo ir energijos efektyvumo TPU V3. Dėl to jis tinka užduotims, apimančioms pakartotines treniruočių kilpas, įprastas neuroninio tinklo treniruotėse [1] [4].
- Mastelio keitimas: TPU V3 gali būti padidintas naudojant TPU podus, kurias sudaro keli TPU įrenginiai. Šis mastelio keitimas leidžia mokyti ypač didelius modelius, kurie būtų sudėtingi ar neįmanomi su kita aparatine įranga [2] [4].
- Sveikatos priežiūra ir mokslinė skaičiavimas: TPU V3 buvo naudojamas medicininiame vaizdavime, siekiant pagreitinti ligos nustatymo modelių mokymą ir įvairiose mokslinėse srityse, kad būtų galima pagreitinti sudėtingus skaičiavimus [2].
Apskritai, TPU V3 yra optimizuotas atliekant užduotis, kurios labai priklauso nuo matricos operacijų ir reikalauja didelio skaičiavimo efektyvumo ir mastelio.
Citatos:[1] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu
[2] https://easychair.org/publications/preeprint/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-avable
[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/