Sparsecores in Tensor -Verarbeitungseinheiten (TPUs) sind besonders für KI -Anwendungen von Vorteil, die stark auf Einbettungen beruhen, wie z. B. Deep -Learning -Empfehlungsmodelle (DLRMs). Diese Modelle werden häufig für Werbung, Suchranking und Plattformen wie YouTube verwendet. Sparsecores beschleunigt die Verarbeitung von Einbettungen, indem große kategoriale Räume in kleinere dichte Räume umgewandelt werden, was für Empfehlungssysteme von entscheidender Bedeutung ist. Zum Beispiel machen die Sparsecores von TPU V4 es 3x schneller als TPU V3 für Empfehlungsmodelle und bis zu 5-30x schneller als CPU-basierte Systeme [1] [3].
Darüber hinaus sind Sparsecores in Ranking- und Erweiterungsempfehlungs-Workloads vorteilhaft, bei denen ultra-große Einbettungsdings häufig sind. Dies wird in neueren TPU-Modellen wie Trillium weiter verbessert, die Sparsecores der dritten Generation integrieren, um die Leistung für diese spezifischen Aufgaben zu optimieren [7]. Insgesamt kann jede KI -Anwendung, die komplexe Einbettungen oder spärliche Datenstrukturen beinhaltet, von den Fähigkeiten von Sparsecores in TPUs erheblich profitieren.
Zitate:[1] https://www.kdnuggets.com/2023/04/introducing-tpu-v4-googles-cutting-ed-supercomputer-large-language-models.html
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-compregesive-guide-their-roles-pact-on-artificial-intelligence
[3] https://www.vibranium.sg/post/introducing-tpu-v4-google-supercomputer-for-large-language-models
[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-why-googles-trillium-could-transform-ai-and-cloud-computing-2-obstacles/
[9] https://cloud.google.com/tpu
[10] https://arxiv.org/pdf/2309.08918.pdf