Bir TPU çekirdeği ile sekiz ve sekizde eğitim, TPU'ların dağıtılmış doğası nedeniyle performansı önemli ölçüde etkileyebilir. Her TPU'nun sekiz çekirdeği vardır ve bu çekirdekler, sinir ağı hesaplamaları için temel olan tensör işlemlerinin paralel işlenmesi için optimize edilmiştir [8]. Tek bir TPU çekirdeğini kullanırken, model o belirli çekirdeğe eğitir ve matris çarpımları için optimize edilmiş mimarisini kullanır [8]. Bununla birlikte, sekiz çekirdeğin tümünü kullanırken, eğitim süreci bu çekirdeklere dağıtılabilir, bu da potansiyel olarak paralelleştirme nedeniyle daha hızlı eğitim sürelerine yol açabilir.
Genel olarak, birden fazla çekirdek kullanmak, TPU'nun kaynaklarının daha yüksek bellek bant genişliği ve ara bağlantı özellikleri gibi daha iyi kullanılmasına izin verir, bu da genel eğitim verimini artırabilir [2]. Bu, özellikle paralel işlemenin eğitim süresini önemli ölçüde azaltabileceği büyük ölçekli modeller veya veri kümeleri için faydalıdır. Bununla birlikte, gerçek performans kazancı, modelin ve verilerin TPU'lar üzerinde dağıtılmış eğitim için ne kadar iyi optimize edildiğine bağlıdır.
Bazı durumlarda, model veya veriler birden fazla çekirdekte paralelleştirme için uygun değilse, performans farkı belirgin olmayabilir. Ek olarak, G/Ç darboğazları veya model karmaşıklığı gibi faktörler, birden fazla TPU çekirdeği kullanmanın etkinliğini etkileyebilir [2]. Bununla birlikte, çoğu makine öğrenimi görevi için, bir TPU'nun sekiz çekirdeğini kullanmak, genellikle sadece bir çekirdek kullanmaya kıyasla daha iyi performans sunar.
Alıntılar:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://eng.snap.com/training-models-with-tpus
[3] https://blog.
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/an-in-in-epth-look-at-googles-first-tesor-plocessing-tpu
[5] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-chrempensive-comparison-nal-network-workloads-soel
[6] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/19e8d1a/d_wen_does_it_make_sense_to_train_on_tpu/
[7] https://cloud.google.com/blog/products/compute/performance--dollar-of-npus-and-tpus-fi-ai-inesense de
[8] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.6.0/accelerators/tpu.html