Sparescores i tensorbehandlingsenheter (TPUer) er spesielt gunstige for AI -applikasjoner som sterkt er avhengige av innebygde, for eksempel dype læringsanbefalingsmodeller (DLRMS). Disse modellene er mye brukt i reklame, søkerangering og plattformer som YouTube. Sparescores akselererer behandlingen av embeddings ved å transformere store kategoriske rom til mindre tette rom, noe som er avgjørende for anbefalingssystemer. For eksempel gjør TPU V4s sparescores det 3x raskere enn TPU V3 for anbefalingsmodeller og opptil 5-30x raskere enn CPU-baserte systemer [1] [3].
I tillegg er sparescores fordelaktige når det gjelder rangering og avansert anbefaling av arbeidsmengder, der ultra-store embeddings er vanlige. Dette forbedres videre i nyere TPU-modeller som Trillium, som integrerer tredje generasjons sparescores for å optimalisere ytelsen for disse spesifikke oppgavene [7]. Totalt sett kan enhver AI -applikasjon som involverer komplekse innebygde eller sparsomme datastrukturer betydelig dra nytte av mulighetene til sparescores i TPU -er.
Sitasjoner:[1] https://www.kdnuggetss.com/2023/04/inroducing-tpu-v4-googles-cutting- kant-supercomputer-large-språkmodeller.html
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-crecensive-guide-toir-roles- and-impact-on-artificial-intelligence
[3] https://www.vibranium.sg/post/introducing-tpu-v4-google-s--supercomputer-for-large-språkmodeller
[4] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[5] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-levning/introducing-cloud-tpu-v5p-and-i-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-culd-transform-ai-and-cloud-computing-and-2-obstacles/
[9] https://cloud.google.com/tpu
[10] https://arxiv.org/pdf/2309.08918.pdf