Обучение на одном ядре TPU против восемь может значительно повлиять на производительность из -за распределенного характера TPU. Каждый TPU имеет восемь ядер, и эти ядра оптимизированы для параллельной обработки тензоров, которые являются фундаментальными для вычислений для нейронной сети [8]. При использовании одного ядра TPU модель обучится на этом конкретном ядре, используя его оптимизированную архитектуру для умножений матрицы [8]. Однако при использовании всех восьми ядер процесс обучения может распространяться по этим ядрам, что потенциально приводит к более быстрому обучению из -за параллелизации.
В целом, использование нескольких ядер позволяет лучше использовать ресурсы TPU, такие как более высокая пропускная способность памяти и возможности взаимосвязки, которые могут повысить общую пропускную способность [2]. Это особенно полезно для крупномасштабных моделей или наборов данных, где параллельная обработка может значительно сократить время обучения. Тем не менее, фактическое усиление производительности зависит от того, насколько хорошо модель и данные оптимизированы для распределенного обучения по ТПУ.
В некоторых случаях, если модель или данные не подходят для параллелизации по нескольким ядрам, разница в производительности может быть не такой выраженной. Кроме того, такие факторы, как узкие места ввода/вывода или сложность модели, могут влиять на эффективность использования нескольких ядер TPU [2]. Тем не менее, для большинства задач машинного обучения использование всех восьми ядер TPU обычно обеспечивает лучшую производительность по сравнению с использованием только одного ядра.
Цитаты:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://eng.snap.com/training-dels-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-comprehensy-comparison-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-inference
[8] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.6.0/accelerators/tpu.html