Træning på en TPU -kerne mod otte kan væsentligt påvirke ydelsen på grund af den distribuerede karakter af TPU'er. Hver TPU har otte kerner, og disse kerner er optimeret til parallel behandling af tensoroperationer, som er grundlæggende for neurale netværksberegninger [8]. Når du bruger en enkelt TPU -kerne, træner modellen på den specifikke kerne, at udnytte sin optimerede arkitektur til Matrix multiplicerer [8]. Når man bruger alle otte kerner, kan træningsprocessen imidlertid distribuere over disse kerner, hvilket potentielt kan føre til hurtigere træningstider på grund af parallelisering.
Generelt muliggør brug af flere kerner bedre udnyttelse af TPU's ressourcer, såsom højere hukommelsesbåndbredde og sammenkoblingsfunktioner, hvilket kan forbedre den samlede træningsgennemstrømning [2]. Dette er især fordelagtigt for store modeller eller datasæt, hvor parallel behandling kan reducere træningstiden markant. Imidlertid afhænger den faktiske ydelsesgevinst af, hvor godt modellen og dataene er optimeret til distribueret træning på TPU'er.
I nogle tilfælde, hvis modellen eller dataene ikke er velegnet til parallelisering på tværs af flere kerner, er præstationsforskellen muligvis ikke så udtalt. Derudover kan faktorer som I/O -flaskehalse eller modelkompleksitet påvirke effektiviteten af at bruge flere TPU -kerner [2]. Ikke desto mindre tilbyder de de fleste maskinlæringsopgaver, at alle otte kerner af en TPU typisk tilbyder bedre ydelse sammenlignet med kun at bruge en kerne.
Citater:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-i
[2] https://eng.snap.com/training-models-with-tpus
[3] https://blog.google/technology/ai/difference-cpu-gpu-tpu-trillium/
)
)
)
)
[8] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.6.0/accelerators/tpu.html