Sparsecores in Tensor Processing Units (TPU's) zijn met name gunstig voor AI -toepassingen die sterk afhankelijk zijn van inbeddings, zoals deep -leeraanbevelingsmodellen (DLRM's). Deze modellen worden veel gebruikt in advertenties, zoekranglijst en platforms zoals YouTube. Sparsecores versnellen de verwerking van inbeddings door grote categorische ruimtes te transformeren in kleinere dichte ruimtes, wat cruciaal is voor aanbevelingssystemen. De sparsecores van TPU V4 maken het bijvoorbeeld 3x sneller dan TPU v3 voor aanbevelingsmodellen en tot 5-30x sneller dan op CPU gebaseerde systemen [1] [3].
Bovendien zijn sparsecores voordelig in rangorde en geavanceerde aanbevelingen, waarbij ultra-grote insluitingen gebruikelijk zijn. Dit wordt verder verbeterd in nieuwere TPU-modellen zoals Trillium, die sparsecores van de derde generatie integreren om de prestaties voor deze specifieke taken te optimaliseren [7]. Over het algemeen kan elke AI -toepassing die complexe inbeddings of schaarse gegevensstructuren omvat, aanzienlijk profiteren van de mogelijkheden van Sparsecores in TPU's.
Citaten:[1] https://www.kdnuggets.com/2023/04/introducing-tpu-v4-googles-cutting-edge-upercomputer-large-language-models.html
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-Ai-a-creprehensive-to-their-Roles-and-Impact-on-Artificial-Intelligence
[3] https://www.vibranium.sg/post/introducing-tpu-v4-google-s-supercomputer-for-large-taalmodellen
[4] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[5] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/introducing-cloud-tpu-v5p-and-ai-hypercomputer
[6] https://eng.snap.com/training-models-with-tpus
[7] https://futurumgroup.com/insights/the-future-of-ai-infrastructure-unpacking-googles-trillium-tpus/
[8] https://www.zdnet.com/article/5-reasons-whygoogles-trillium-could-transform-a-cloud-computing-and-2-obstacles/
[9] https://cloud.google.com/tpu
[10] https://arxiv.org/pdf/2309.08918.pdf