Trening på en TPU -kjerne kontra åtte kan påvirke ytelsen betydelig på grunn av den distribuerte naturen til TPU -er. Hver TPU har åtte kjerner, og disse kjernene er optimalisert for parallell prosessering av tensoroperasjoner, som er grunnleggende for nevrale nettverksberegninger [8]. Når du bruker en enkelt TPU -kjerne, trener modellen på den spesifikke kjernen, og utnytter den optimaliserte arkitekturen for matriksmultipliserer [8]. Når du bruker alle åtte kjerner, kan treningsprosessen imidlertid distribuere over disse kjernene, og potensielt føre til raskere treningstider på grunn av parallellisering.
Generelt muliggjør bruk av flere kjerner bedre utnyttelse av TPUs ressurser, for eksempel høyere minnebåndbredde og sammenkoblingsmuligheter, noe som kan forbedre den generelle treningsgjennomstrømningen [2]. Dette er spesielt gunstig for store modeller eller datasett der parallell prosessering kan redusere treningstiden betydelig. Imidlertid avhenger den faktiske ytelsesgevinsten av hvor godt modellen og dataene er optimalisert for distribuert trening på TPU -er.
I noen tilfeller, hvis modellen eller dataene ikke er godt egnet for parallellisering på tvers av flere kjerner, er kanskje ikke ytelsesforskjellen like uttalt. I tillegg kan faktorer som I/O -flaskehalser eller modellkompleksitet påvirke effektiviteten av å bruke flere TPU -kjerner [2]. For de fleste maskinlæringsoppgaver gir likevel alle åtte kjerner i en TPU vanligvis bedre ytelse sammenlignet med å bruke bare en kjerne.
Sitasjoner:[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/differcence-cpu-gpu-tpu-trillium/
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-lovning/an-in-dpth-at-at-googles-first-tensor-processing-unit-tpu
[5] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-comprestension-comparison-neural-etwork-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-ai-inference
[8] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.6.0/accelerators/tpu.html