La formazione su un nucleo TPU contro otto può avere un impatto significativo sulle prestazioni a causa della natura distribuita dei TPU. Ogni TPU ha otto core e questi core sono ottimizzati per l'elaborazione parallela delle operazioni di tensore, che sono fondamentali per i calcoli della rete neurale [8]. Quando si utilizza un singolo core TPU, il modello si allena su quel core specifico, sfruttando la sua architettura ottimizzata per i molteplici di matrice [8]. Tuttavia, quando si utilizzano tutti e otto i nuclei, il processo di allenamento può distribuire attraverso questi core, portando potenzialmente a tempi di allenamento più rapidi a causa della parallelizzazione.
In generale, l'utilizzo di più core consente un migliore utilizzo delle risorse della TPU, come la larghezza di banda di memoria più elevata e le funzionalità di interconnessione, che possono migliorare il throughput complessivo di addestramento [2]. Ciò è particolarmente vantaggioso per i modelli o set di dati su larga scala in cui l'elaborazione parallela può ridurre significativamente i tempi di allenamento. Tuttavia, il guadagno delle prestazioni effettivi dipende dal modo in cui il modello e i dati sono ottimizzati per la formazione distribuita su TPU.
In alcuni casi, se il modello o i dati non sono adatti per la parallelizzazione su più core, la differenza di prestazione potrebbe non essere così pronunciata. Inoltre, fattori come i colli di bottiglia I/O o la complessità del modello possono influenzare l'efficacia dell'uso di più core TPU [2]. Tuttavia, per la maggior parte delle attività di apprendimento automatico, l'utilizzo di tutti e otto i core di una TPU in genere offre prestazioni migliori rispetto all'utilizzo di un solo core.
Citazioni:[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/diffference-cpu-gpu-tpu-rillium/
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/an-in-depth-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-dollar-of-gpus-and-tpus-for-inference
[8] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.6.0/ackcelerars/tpu.html