하나의 TPU 코어 대 8에 대한 교육은 TPU의 분산 특성으로 인해 성능에 크게 영향을 줄 수 있습니다. 각 TPU에는 8 개의 코어가 있으며,이 코어는 신경 네트워크 계산의 기본 인 텐서 작동의 병렬 처리에 최적화되어 있습니다 [8]. 단일 TPU 코어를 사용할 때 모델은 해당 특정 코어를 트레인하여 최적화 된 아키텍처를 매트릭스 곱하기를 활용합니다 [8]. 그러나 8 개의 코어를 모두 사용할 때 훈련 프로세스는 이러한 코어를 배포 할 수있어 병렬화로 인해 더 빠른 교육 시간이 발생할 수 있습니다.
일반적으로 다중 코어를 사용하면 더 높은 메모리 대역폭 및 상호 연결 기능과 같은 TPU 리소스를 더 잘 활용할 수있어 전체 교육 처리량을 향상시킬 수 있습니다 [2]. 이는 병렬 처리가 교육 시간을 크게 줄일 수있는 대규모 모델 또는 데이터 세트에 특히 유리합니다. 그러나 실제 성능 이득은 TPU에 대한 분산 교육에 모델과 데이터가 얼마나 잘 최적화되는지에 따라 다릅니다.
경우에 따라 모델이나 데이터가 여러 코어에 걸쳐 병렬화에 적합하지 않은 경우 성능 차이는 현저하지 않을 수 있습니다. 또한 I/O 병목 현상 또는 모델 복잡성과 같은 요인은 다중 TPU 코어를 사용하는 효과에 영향을 줄 수 있습니다 [2]. 그럼에도 불구하고, 대부분의 기계 학습 작업의 경우, TPU의 8 코어를 모두 사용하면 일반적으로 하나의 코어 만 사용하는 것보다 더 나은 성능을 제공합니다.
인용 :[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-in-in-in-inpth-look-at-googles-first-tensor-processing-unit-tpu
[5] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-comernicial-comparison-network-networkloads-joel
[6] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/19e8d1a/d_when_does_it_it_make_sense_to_train_on_tpu/
[7] https://cloud.google.com/blog/products/compute/performance-per-lollar-of-gpus-end-for-ai----i------i----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- inferone을------------------ inference
[8] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.6.0/accelerators/tpu.html