Đào tạo trên một lõi TPU so với tám có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất do tính chất phân tán của TPU. Mỗi TPU có tám lõi và các lõi này được tối ưu hóa để xử lý song song các hoạt động tenxơ, là nền tảng cho các tính toán mạng thần kinh [8]. Khi sử dụng một lõi TPU duy nhất, mô hình đào tạo trên lõi cụ thể đó, tận dụng kiến trúc được tối ưu hóa của nó cho số nhân ma trận [8]. Tuy nhiên, khi sử dụng tất cả tám lõi, quá trình đào tạo có thể phân phối trên các lõi này, có khả năng dẫn đến thời gian đào tạo nhanh hơn do song song hóa.
Nói chung, sử dụng nhiều lõi cho phép sử dụng tốt hơn các tài nguyên của TPU, chẳng hạn như băng thông bộ nhớ cao hơn và khả năng kết nối, có thể tăng cường thông lượng đào tạo tổng thể [2]. Điều này đặc biệt có lợi cho các mô hình hoặc bộ dữ liệu quy mô lớn trong đó xử lý song song có thể làm giảm đáng kể thời gian đào tạo. Tuy nhiên, mức tăng hiệu suất thực tế phụ thuộc vào mức độ mô hình và dữ liệu được tối ưu hóa để đào tạo phân tán trên TPU.
Trong một số trường hợp, nếu mô hình hoặc dữ liệu không phù hợp để song song hóa trên nhiều lõi, sự khác biệt về hiệu suất có thể không được phát âm. Ngoài ra, các yếu tố như tắc nghẽn I/O hoặc độ phức tạp của mô hình có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của việc sử dụng nhiều lõi TPU [2]. Tuy nhiên, đối với hầu hết các nhiệm vụ học máy, sử dụng tất cả tám lõi của TPU thường cung cấp hiệu suất tốt hơn so với chỉ sử dụng một lõi.
Trích dẫn:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://eng.snap.com/training-models-with-tpus
[3] https:
[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-comprehensive-comparison-neural-network-workloads-joel
.
[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