Das Training mit einem TPU -Kern im Vergleich zu acht kann aufgrund der verteilten Art von TPUs die Leistung erheblich beeinflussen. Jede TPU verfügt über acht Kerne, und diese Kerne sind für die parallele Verarbeitung von Tensoroperationen optimiert, die für neuronale Netzwerke von grundlegender Bedeutung sind [8]. Bei der Verwendung eines einzelnen TPU -Kerns trainiert das Modell in diesem speziellen Kern und nutzt seine optimierte Architektur für Matrixmultiplizungen [8]. Bei der Verwendung aller acht Kerne kann der Trainingsprozess jedoch über diese Kerne hinweg verteilen, was möglicherweise zu schnelleren Trainingszeiten aufgrund der Parallelisierung führt.
Im Allgemeinen ermöglicht die Verwendung mehrerer Kerne eine bessere Nutzung der Ressourcen der TPU, wie z. Dies ist besonders vorteilhaft für großflächige Modelle oder Datensätze, bei denen die parallele Verarbeitung die Schulungszeit erheblich verkürzen kann. Der tatsächliche Leistungsgewinn hängt jedoch davon ab, wie gut das Modell und die Daten für verteiltes Training auf TPUs optimiert werden.
In einigen Fällen ist der Leistungsunterschied möglicherweise nicht so ausgeprägt, wenn das Modell oder die Daten für die Parallelisierung über mehrere Kerne hinweg nicht gut geeignet sind. Darüber hinaus können Faktoren wie E/A -Engpässe oder Modellkomplexität die Wirksamkeit der Verwendung mehrerer TPU -Kerne beeinflussen [2]. Bei den meisten Aufgaben des maschinellen Lernens bietet die Verwendung aller acht Kerne einer TPU jedoch in der Regel eine bessere Leistung im Vergleich zur Verwendung von nur einem Kern.
Zitate:[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/aiNference-cpu-gpu-tpu-trillium/
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/an-in-pepth-look-at-googles-first-tensor-processing-unit-tpu
[5] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vss-tpus-compesive-comparison-neural-network-work-load-joel
[6] https://www.reddit.com/r/machinelearning/commentments/19e8d1a/d_when_does_it_make_sen_to_train_on_tpu/
[7] https://cloud.google.com/blog/products/compute/performance-per-dollar-of-gpus-tpus-for-aiinference
[8] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.6.0/accelerators/tpu.html