Školení na jednom jádru TPU versus osm může významně ovlivnit výkon v důsledku distribuované povahy TPU. Každá TPU má osm jader a tato jádra jsou optimalizována pro paralelní zpracování operací tenzorových operací, které jsou zásadní pro výpočty neuronové sítě [8]. Při použití jednoho jádra TPU trénuje model na tomto konkrétním jádru a využívá jeho optimalizovanou architekturu pro násobení matice [8]. Při používání všech osmi jádra však může tréninkový proces distribuovat napříč těmito jádry, což potenciálně vede k rychlejšímu tréninkovému času kvůli paralelizaci.
Obecně použití více jádra umožňuje lepší využití zdrojů TPU, jako jsou možnosti vyšší šířky pásma paměti a propojení, což může zvýšit celkovou propustnost tréninku [2]. To je zvláště výhodné pro rozsáhlé modely nebo datové sady, kde paralelní zpracování může výrazně zkrátit dobu tréninku. Skutečný zisk výkonu však závisí na tom, jak dobře jsou model a data optimalizovány pro distribuované školení na TPU.
V některých případech, pokud model nebo data nejsou vhodné pro paralelizaci napříč více jader, nemusí být rozdíl výkonu tak výrazný. Kromě toho mohou faktory, jako jsou I/O prasknutí nebo složitost modelu, ovlivnit účinnost používání více jádra TPU [2]. Pro většinu úkolů strojového učení však využití všech osmi jader TPU obvykle nabízí lepší výkon ve srovnání s používáním pouze jednoho jádra.
Citace:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://eng.snap.com/training-models-with-tpus
[3] https://blog.google/technology/ai/difference-cpU-gpu-tpu-tpu-tpu--tpu--tpu--tpu-tpurium/
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/an-in-depth-ook-at-googles-first-tingor-processing-Unit-tpu
[5] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-comprehensive-coparison-neeral-network-workloads-joel
[6] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/19e8d1a/d_when_does_it_make_sense_to_train_on_tpu/
[7] https://cloud.google.com/blog/products/compute/performance-per-dollar-of-gpus-and-tpus-for-ai-ai-inference
[8] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.6.0/accelerators/tpu.html