Η κατάρτιση σε έναν πυρήνα TPU έναντι οκτώ μπορεί να επηρεάσει σημαντικά την απόδοση λόγω της κατανεμημένης φύσης των TPU. Κάθε TPU έχει οκτώ πυρήνες και αυτοί οι πυρήνες βελτιστοποιούνται για παράλληλη επεξεργασία των λειτουργιών Tensor, οι οποίες είναι θεμελιώδεις για τους υπολογισμούς του νευρικού δικτύου [8]. Όταν χρησιμοποιείτε έναν μόνο πυρήνα TPU, το μοντέλο εκπαιδεύει σε αυτόν τον συγκεκριμένο πυρήνα, αξιοποιώντας την βελτιστοποιημένη αρχιτεκτονική του για πολλαπλασιασμό της μήτρας [8]. Ωστόσο, όταν χρησιμοποιείτε και τους οκτώ πυρήνες, η διαδικασία κατάρτισης μπορεί να διανείμει σε αυτούς τους πυρήνες, ενδεχομένως οδηγώντας σε ταχύτερους χρόνους εκπαίδευσης λόγω παραλληλισμού.
Γενικά, η χρήση πολλαπλών πυρήνων επιτρέπει την καλύτερη αξιοποίηση των πόρων της TPU, όπως υψηλότερες δυνατότητες εύρους ζώνης μνήμης και διασύνδεσης, οι οποίες μπορούν να ενισχύσουν τη συνολική διακίνηση κατάρτισης [2]. Αυτό είναι ιδιαίτερα ευεργετικό για μοντέλα μεγάλης κλίμακας ή σύνολα δεδομένων όπου η παράλληλη επεξεργασία μπορεί να μειώσει σημαντικά το χρόνο κατάρτισης. Ωστόσο, το πραγματικό κέρδος απόδοσης εξαρτάται από το πόσο καλά το μοντέλο και τα δεδομένα βελτιστοποιούνται για κατανεμημένη εκπαίδευση σε TPUs.
Σε ορισμένες περιπτώσεις, εάν το μοντέλο ή τα δεδομένα δεν είναι κατάλληλα για παραλληλισμό σε πολλαπλούς πυρήνες, η διαφορά απόδοσης μπορεί να μην είναι τόσο έντονη. Επιπλέον, παράγοντες όπως η I/O συμφόρηση ή η πολυπλοκότητα του μοντέλου μπορούν να επηρεάσουν την αποτελεσματικότητα της χρήσης πολλαπλών πυρήνων TPU [2]. Παρ 'όλα αυτά, για τα περισσότερα καθήκοντα μηχανικής μάθησης, χρησιμοποιώντας και τους οκτώ πυρήνες ενός TPU συνήθως προσφέρει καλύτερη απόδοση σε σύγκριση με τη χρήση ενός μόνο πυρήνα.
Αναφορές:[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/differed-cpu-gpu-tpu-trillium/
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/an-in-depth-look-at-tgles-first-tensor-processing-unit-pu
[5] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-comprehenser-comparison- 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-pus-for-ai-inference
[8] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.6.0/accelerators/tpu.html