La formation sur un noyau TPU contre huit peut avoir un impact significatif sur les performances en raison de la nature distribuée des TPU. Chaque TPU a huit cœurs, et ces noyaux sont optimisés pour le traitement parallèle des opérations du tenseur, qui sont fondamentales pour les calculs de réseau neuronal [8]. Lorsque vous utilisez un seul noyau TPU, le modèle s'entraîne sur ce noyau spécifique, en tirant parti de son architecture optimisée pour les multiples matrices [8]. Cependant, lors de l'utilisation des huit cœurs, le processus de formation peut se distribuer à travers ces noyaux, ce qui entraîne potentiellement des temps de formation plus rapides en raison de la parallélisation.
En général, l'utilisation de plusieurs cœurs permet une meilleure utilisation des ressources du TPU, telles que la bande passante de mémoire plus élevée et les capacités d'interconnexion, ce qui peut améliorer le débit global de formation [2]. Ceci est particulièrement bénéfique pour les modèles ou les ensembles de données à grande échelle où le traitement parallèle peut réduire considérablement le temps de formation. Cependant, le gain de performances réel dépend de la façon dont le modèle et les données sont optimisés pour la formation distribuée sur les TPU.
Dans certains cas, si le modèle ou les données ne sont pas bien adaptés à la parallélisation sur plusieurs noyaux, la différence de performance pourrait ne pas être aussi prononcée. De plus, des facteurs comme les goulots d'étranglement d'E / S ou la complexité du modèle peuvent influencer l'efficacité de l'utilisation de plusieurs noyaux TPU [2]. Néanmoins, pour la plupart des tâches d'apprentissage automatique, l'utilisation des huit cœurs d'un TPU offre généralement de meilleures performances par rapport à l'utilisation d'un seul noyau.
Citations:[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-millium/
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/an-in-epth-look-at-googles-first-tensor-processing-unit-tpu
[5] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-comprehensive-Comparison-neural-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-follar-of-gpus-and-tpus-for-ai-inference
[8] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.6.0/accelerators/tpu.html