Тренування на одному ядрі ТПУ проти восьми може суттєво вплинути на продуктивність через розподілений характер ТПУ. Кожен ТПУ має вісім ядер, і ці ядра оптимізовані для паралельної обробки тензорних операцій, які є основними для обчислень нейронної мережі [8]. Використовуючи єдине ядро TPU, модель тренується на цьому конкретному ядрі, використовуючи свою оптимізовану архітектуру для множників матриці [8]. Однак, використовуючи всі вісім ядер, навчальний процес може розповсюджуватись через ці ядра, що потенційно призводить до більш швидкого часу тренувань через паралелізацію.
Загалом, використання декількох ядер дозволяє краще використовувати ресурси TPU, такі як більш висока пропускна здатність пам'яті та можливості взаємозв'язку, що може покращити загальну пропускну здатність навчання [2]. Це особливо вигідно для масштабних моделей або наборів даних, де паралельна обробка може значно скоротити час навчання. Однак фактичний приріст продуктивності залежить від того, наскільки добре модель та дані оптимізовані для розподіленого навчання на ТПУ.
У деяких випадках, якщо модель або дані не підходять для паралелізації на різних ядерах, різниця в ефективності може бути не такою вираженою. Крім того, такі фактори, як вводу/вивод, або складність моделі можуть впливати на ефективність використання декількох ядер ТПУ [2]. Тим не менш, для більшості завдань машинного навчання, використовуючи всі вісім ядер TPU, як правило, пропонують кращу продуктивність порівняно з використанням лише одного ядра.
Цитати:[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/differce-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-comprehence-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