La capacitación en un núcleo de TPU versus ocho puede afectar significativamente el rendimiento debido a la naturaleza distribuida de las TPU. Cada TPU tiene ocho núcleos, y estos núcleos están optimizados para el procesamiento paralelo de operaciones tensoras, que son fundamentales para los cálculos de la red neuronal [8]. Cuando se usa un solo núcleo de TPU, el modelo entrena en ese núcleo específico, aprovechando su arquitectura optimizada para las multiplicaciones de matriz [8]. Sin embargo, cuando se usa los ocho núcleos, el proceso de entrenamiento puede distribuir entre estos núcleos, lo que puede conducir a tiempos de entrenamiento más rápidos debido a la paralelización.
En general, el uso de múltiples núcleos permite una mejor utilización de los recursos de la TPU, como el mayor ancho de banda de memoria y las capacidades de interconexión, que pueden mejorar el rendimiento general del entrenamiento [2]. Esto es particularmente beneficioso para los modelos o conjuntos de datos a gran escala donde el procesamiento paralelo puede reducir significativamente el tiempo de entrenamiento. Sin embargo, la ganancia de rendimiento real depende de qué tan bien se optimicen el modelo y los datos para la capacitación distribuida en las TPU.
En algunos casos, si el modelo o los datos no son adecuados para la paralelización en múltiples núcleos, la diferencia de rendimiento podría no ser tan pronunciada. Además, factores como los cuellos de botella de E/S o la complejidad del modelo pueden influir en la efectividad del uso de múltiples núcleos de TPU [2]. No obstante, para la mayoría de las tareas de aprendizaje automático, la utilización de los ocho núcleos de una TPU generalmente ofrece un mejor rendimiento en comparación con el uso de un solo núcleo.
Citas:[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-ight-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_when_does_it_make_sense_to_train_on_tpu/
[7] https://cloud.google.com/blog/products/compute/performance-perdollar-of-gpus-and-tpus-for-ai-inference
[8] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.6.0/accelerators/tpu.html