Szkolenie na jednym rdzeniu TPU w porównaniu z ośmioma może znacząco wpłynąć na wydajność ze względu na rozproszony charakter TPU. Każdy TPU ma osiem rdzeni, a rdzenie te są zoptymalizowane pod kątem równoległego przetwarzania operacji tensorowych, które są fundamentalne dla obliczeń sieci neuronowej [8]. Podczas korzystania z pojedynczego rdzenia TPU model trenuje na tym konkretnym rdzeniu, wykorzystując zoptymalizowaną architekturę do Matrix mnoży [8]. Jednak podczas korzystania z wszystkich ośmiu rdzeni proces szkolenia może rozpowszechniać te rdzenie, potencjalnie prowadząc do szybszych czasów treningu z powodu równoległości.
Ogólnie rzecz biorąc, użycie wielu rdzeni pozwala na lepsze wykorzystanie zasobów TPU, takich jak wyższa przepustowość pamięci i możliwości międzykonnectowe, które mogą zwiększyć ogólną przepustowość treningową [2]. Jest to szczególnie korzystne dla modeli na dużą skalę lub zestawów danych, w których równoległe przetwarzanie może znacznie skrócić czas szkolenia. Jednak faktyczny wzrost wydajności zależy od tego, jak dobrze model i dane są zoptymalizowane pod kątem szkolenia rozproszonego w TPU.
W niektórych przypadkach, jeśli model lub dane nie są odpowiednie do równoległości dla wielu rdzeni, różnica wydajności może nie być tak wyraźna. Ponadto czynniki takie jak wąskie gardła we/wy lub złożoność modelu mogą wpływać na skuteczność stosowania wielu rdzeni TPU [2]. Niemniej jednak, w przypadku większości zadań uczenia maszynowego, wykorzystanie wszystkich ośmiu rdzeni TPU zwykle oferuje lepszą wydajność w porównaniu z użyciem tylko jednego rdzenia.
Cytaty:[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_hen_does_it_make_sense_to_train_on_tpu/
[7] https://cloud.google.com/blog/products/compute/performance-per-dollar--gpus-andpus-for-ai-inference
[8] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.6.0/accelerators/tpu.html