Pregătirea pe un nucleu TPU față de opt poate avea un impact semnificativ asupra performanței datorită naturii distribuite a TPU. Fiecare TPU are opt nuclee, iar aceste nuclee sunt optimizate pentru procesarea paralelă a operațiunilor tensiunii, care sunt fundamentale pentru calculele de rețea neuronală [8]. Când utilizați un singur nucleu TPU, modelul se antrenează pe acel nucleu specific, utilizând arhitectura sa optimizată pentru multiplii matrice [8]. Cu toate acestea, atunci când utilizați toate cele opt nuclee, procesul de instruire poate distribui pe aceste nuclee, ceea ce poate duce la timp mai rapid de antrenament din cauza paralelizării.
În general, utilizarea mai multor nuclee permite utilizarea mai bună a resurselor TPU, cum ar fi lățimea de bandă mai mare a memoriei și capacitățile de interconectare, care pot îmbunătăți randamentul general de antrenament [2]. Acest lucru este deosebit de benefic pentru modelele sau seturi de date la scară largă, unde procesarea paralelă poate reduce semnificativ timpul de antrenament. Cu toate acestea, câștigul real de performanță depinde de cât de bine modelul și datele sunt optimizate pentru instruirea distribuită pe TPU.
În unele cazuri, dacă modelul sau datele nu sunt potrivite pentru paralelizare pe mai multe nuclee, diferența de performanță ar putea să nu fie la fel de pronunțată. În plus, factori precum blocajele de I/O sau complexitatea modelului pot influența eficacitatea utilizării mai multor nuclee TPU [2]. Cu toate acestea, pentru majoritatea sarcinilor de învățare automată, utilizarea tuturor celor opt nuclee ale unui TPU oferă de obicei performanțe mai bune în comparație cu utilizarea unui singur nucleu.
Citări:[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/diffence-cpu-gpu-tpu-frillium/
[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-prehensive-cheppison-neural-network-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-inferență
[8] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.6.0/accelerators/tpu.html