1つのTPUコア対8でのトレーニングは、TPUの分散性のためにパフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。各TPUには8つのコアがあり、これらのコアは、ニューラルネットワーク計算の基本であるテンソル操作の並列処理のために最適化されています[8]。単一のTPUコアを使用する場合、モデルはその特定のコアを訓練し、マトリックスのマルチアップの最適化されたアーキテクチャを活用します[8]。ただし、8つのコアすべてを使用する場合、トレーニングプロセスはこれらのコア全体に分配でき、並列化によりトレーニング時間が速くなる可能性があります。
一般に、複数のコアを使用すると、より高いメモリ帯域幅や相互接続機能など、TPUのリソースをより適切に利用できるようになり、全体的なトレーニングスループットを強化できます[2]。これは、並列処理がトレーニング時間を大幅に短縮できる大規模モデルまたはデータセットにとって特に有益です。ただし、実際のパフォーマンスゲインは、TPUでの分散トレーニングにモデルとデータが最適化されていることに依存します。
場合によっては、モデルまたはデータが複数のコア間の並列化に適していない場合、パフォーマンスの違いは顕著ではない場合があります。さらに、I/Oボトルネックやモデルの複雑さなどの要因は、複数のTPUコアの使用の有効性に影響を与える可能性があります[2]。それにもかかわらず、ほとんどの機械学習タスクでは、TPUの8つのコアすべてを使用すると、通常、1つのコアを使用するのと比較して、より良いパフォーマンスが提供されます。
引用：[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-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_on_tpu/
[7] https://cloud.google.com/blog/products/compute/performance-per-dollar-of-gpus-and-tpus-for-ai-inference
[8] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.6.0/accelerators/tpu.html