Training op één TPU -kern versus acht kan de prestaties aanzienlijk beïnvloeden vanwege de gedistribueerde aard van TPU's. Elke TPU heeft acht cores en deze kernen zijn geoptimaliseerd voor parallelle verwerking van tensor -operaties, die fundamenteel zijn voor neurale netwerkberekeningen [8]. Bij het gebruik van een enkele TPU -kern traint het model op die specifieke kern, waardoor de geoptimaliseerde architectuur voor matrix wordt gebruikt [8]. Bij het gebruik van alle acht cores kan het trainingsproces echter over deze kernen distribueren, wat mogelijk leidt tot snellere trainingstijden als gevolg van parallellisatie.
Over het algemeen zorgt het gebruik van meerdere cores voor een beter gebruik van de bronnen van de TPU, zoals hogere geheugenbandbreedte en interconnectmogelijkheden, die de algehele trainingsdoorvoer kunnen verbeteren [2]. Dit is met name gunstig voor grootschalige modellen of datasets waar parallelle verwerking de trainingstijd aanzienlijk kan verminderen. De werkelijke prestatiewinst hangt echter af van hoe goed het model en de gegevens zijn geoptimaliseerd voor gedistribueerde training op TPU's.
In sommige gevallen, als het model of gegevens niet geschikt zijn voor parallellisatie in meerdere kernen, is het prestatieverschil misschien niet zo uitgesproken. Bovendien kunnen factoren zoals I/O -knelpunten of modelcomplexiteit de effectiviteit van het gebruik van meerdere TPU -kernen beïnvloeden [2]. Desalniettemin biedt het gebruik van alle acht cores van een TPU voor de meeste machine learning taken meestal betere prestaties in vergelijking met het gebruik van slechts één kern.
Citaten:[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-trillium/
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/an-in-tepth-look-atgoogles-first-tensor-processing-unit-tpu
[5] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-comprehesive-comparision-neuraal-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-inferentie
[8] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.6.0/accelerators/tpu.html