Pelatihan pada satu inti TPU versus delapan dapat secara signifikan memengaruhi kinerja karena sifat TPU yang didistribusikan. Setiap TPU memiliki delapan core, dan inti ini dioptimalkan untuk pemrosesan paralel operasi tensor, yang merupakan hal mendasar bagi perhitungan jaringan saraf [8]. Saat menggunakan inti TPU tunggal, model berlatih pada inti spesifik itu, memanfaatkan arsitektur yang dioptimalkan untuk multiplies matriks [8]. Namun, ketika menggunakan semua delapan core, proses pelatihan dapat mendistribusikan di seluruh inti ini, berpotensi mengarah ke waktu pelatihan yang lebih cepat karena paralelisasi.
Secara umum, menggunakan beberapa core memungkinkan pemanfaatan sumber daya TPU yang lebih baik, seperti bandwidth memori yang lebih tinggi dan kemampuan interkoneksi, yang dapat meningkatkan throughput pelatihan keseluruhan [2]. Ini sangat bermanfaat untuk model atau set data skala besar di mana pemrosesan paralel dapat secara signifikan mengurangi waktu pelatihan. Namun, perolehan kinerja aktual tergantung pada seberapa baik model dan data dioptimalkan untuk pelatihan terdistribusi pada TPU.
Dalam beberapa kasus, jika model atau data tidak cocok untuk paralelisasi di beberapa core, perbedaan kinerja mungkin tidak sebagaimana diucapkan. Selain itu, faktor -faktor seperti bottleneck I/O atau kompleksitas model dapat mempengaruhi efektivitas menggunakan beberapa inti TPU [2]. Meskipun demikian, untuk sebagian besar tugas pembelajaran mesin, memanfaatkan semua delapan core dari TPU biasanya menawarkan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan hanya menggunakan satu inti.
Kutipan:[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-lepth-look-at-google-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-per-dollar-of-ngpus-and-tpus-for-ai-inference
[8] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.6.0/accelerators/tpu.html