หน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) V3 ได้รับการออกแบบมาเพื่อเร่งงานการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินงานเมทริกซ์ขนาดใหญ่ซึ่งเป็นพื้นฐานของอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก นี่คือกรณีการใช้งานทั่วไปสำหรับ TPU V3:
- แบบจำลองการเรียนรู้ลึกขนาดใหญ่: TPU V3 เหมาะสำหรับการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทขนาดใหญ่และซับซ้อนเช่นที่ใช้ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการมองเห็นคอมพิวเตอร์ รองรับขนาดแบทช์ที่ไม่สามารถทำได้กับรุ่นก่อนหน้าเช่น TPU V2 ทำให้เหมาะสำหรับรุ่นที่ลึกกว่าและภาพขนาดใหญ่ [4]
- คอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง: TPU V3 นำเสนอการปรับปรุงประสิทธิภาพที่สำคัญมากกว่าซีพียูและ GPU แบบดั้งเดิมโดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานเช่นการฝึกอบรมแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่และรูปแบบการจำแนกรูปภาพ สถาปัตยกรรมอาเรย์ systolic ช่วยให้สามารถประมวลผลการดำเนินการเมทริกซ์แบบขนานได้อย่างมีประสิทธิภาพ [2] [4]
- งานฝึกอบรมที่ดำเนินมายาวนาน: แบบจำลองที่ต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือนในการฝึกอบรมประโยชน์จากปริมาณงานการคำนวณที่สูงและประสิทธิภาพการใช้พลังงานของ TPU V3 สิ่งนี้ทำให้เหมาะสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับลูปการฝึกอบรมซ้ำ ๆ ซึ่งพบได้ทั่วไปในการฝึกอบรมเครือข่ายประสาท [1] [4]
- ความสามารถในการปรับขนาด: TPU V3 สามารถปรับขนาดได้โดยใช้พ็อด TPU ซึ่งประกอบด้วยอุปกรณ์ TPU หลายตัว ความสามารถในการปรับขนาดนี้ช่วยให้การฝึกอบรมของรุ่นที่มีขนาดใหญ่มากซึ่งจะท้าทายหรือเป็นไปไม่ได้กับฮาร์ดแวร์อื่น ๆ [2] [4]
- การดูแลสุขภาพและการคำนวณทางวิทยาศาสตร์: TPU V3 ถูกนำมาใช้ในการถ่ายภาพทางการแพทย์เพื่อเร่งการฝึกอบรมแบบจำลองสำหรับการตรวจหาโรคและในโดเมนทางวิทยาศาสตร์ต่างๆเพื่อเพิ่มความเร็วในการคำนวณที่ซับซ้อน [2]
โดยรวมแล้ว TPU V3 ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับงานที่พึ่งพาการทำงานของเมทริกซ์เป็นอย่างมากและต้องการประสิทธิภาพการคำนวณและความสามารถในการปรับขนาดสูง
การอ้างอิง:[1] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu
[2] https://easychair.org/publications/preprint/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-enerally-available
[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/