Az egyik TPU magon végzett képzés a nyolc és a nyolc és a TPU -k elosztott jellege miatt jelentősen befolyásolhatja a teljesítményt. Mindegyik TPU -nak nyolc magja van, és ezeket a magokat optimalizálják a tenzor műveletek párhuzamos feldolgozására, amelyek alapvető fontosságúak a neurális hálózati számításokhoz [8]. Egyetlen TPU -mag használatakor a modell az adott magon edz, és kiaknázza az optimalizált architektúrát a mátrix szaporodásokhoz [8]. Mind a nyolc mag használatakor azonban az edzési folyamat eloszthat ezen magokban, ami potenciálisan gyorsabb edzési időket eredményez a párhuzamosítás miatt.
Általánosságban elmondható, hogy a több mag használata lehetővé teszi a TPU erőforrásainak jobb felhasználását, például a magasabb memória sávszélességet és az összekapcsolási képességeket, amelyek javíthatják az edzés általános teljesítményét [2]. Ez különösen hasznos a nagyszabású modellek vagy adatkészletek esetében, ahol a párhuzamos feldolgozás jelentősen csökkentheti az edzési időt. A tényleges teljesítménynövekedés azonban attól függ, hogy a modell és az adatok mennyire vannak optimalizálva a TPU -k elosztott képzéséhez.
Bizonyos esetekben, ha a modell vagy az adatok nem alkalmasak a párhuzamosításhoz több magban, akkor a teljesítménykülönbség nem feltétlenül kifejezett. Ezenkívül az olyan tényezők, mint az I/O szűk keresztmetszetek vagy a modell komplexitása, befolyásolhatják a több TPU mag használatának hatékonyságát [2]. Mindazonáltal a legtöbb gépi tanulási feladathoz a TPU mind a nyolc magjának felhasználása általában jobb teljesítményt kínál, összehasonlítva csak egy mag használatával.
Idézetek:[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-tillium/
[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-comprehens-comparison-network-workloads-joel
[6] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/19e8d1a/d_when_does_it_make_sense_to_train_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