O treinamento em um núcleo de TPU versus oito pode afetar significativamente o desempenho devido à natureza distribuída das TPUs. Cada TPU possui oito núcleos e esses núcleos são otimizados para o processamento paralelo de operações tensoras, que são fundamentais para os cálculos de rede neural [8]. Ao usar um único núcleo de TPU, o modelo treina nesse núcleo específico, alavancando sua arquitetura otimizada para multiplica a matriz [8]. No entanto, ao usar todos os oito núcleos, o processo de treinamento pode distribuir nesses núcleos, potencialmente levando a tempos de treinamento mais rápidos devido à paralelização.
Em geral, o uso de vários núcleos permite uma melhor utilização dos recursos da TPU, como maiores recursos de largura de banda de memória e interconexão, que podem melhorar a taxa de transferência de treinamento geral [2]. Isso é particularmente benéfico para modelos ou conjuntos de dados em larga escala, onde o processamento paralelo pode reduzir significativamente o tempo de treinamento. No entanto, o ganho de desempenho real depende de quão bem o modelo e os dados são otimizados para treinamento distribuído nas TPUs.
Em alguns casos, se o modelo ou dados não forem adequados para paralelização em vários núcleos, a diferença de desempenho pode não ser tão pronunciada. Além disso, fatores como gargalos de E/S ou complexidade do modelo podem influenciar a eficácia do uso de vários núcleos de TPU [2]. No entanto, para a maioria das tarefas de aprendizado de máquina, a utilização de todos os oito núcleos de uma TPU geralmente oferece melhor desempenho em comparação com o uso de apenas um núcleo.
Citações:[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-ne-depth-look-at-googles-first-tensor-processing-unit-tpu
[5] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-comprensive-comparison neural-network-workload-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/accellerators/tpu.html