Las tarjetas de seguridad en las unidades de procesamiento del tensor (TPU) son particularmente beneficiosos para las aplicaciones de IA que dependen en gran medida de los incrustaciones, como los modelos de recomendación de aprendizaje profundo (DLRM). Estos modelos se usan ampliamente en publicidad, clasificación de búsqueda y plataformas como YouTube. Las tarjetas aceleran el procesamiento de incrustaciones transformando grandes espacios categóricos en espacios densos más pequeños, lo cual es crucial para los sistemas de recomendación. Por ejemplo, los Sparsecors de TPU V4 lo hacen 3x más rápido que TPU V3 para modelos de recomendación y hasta 5-30x más rápido que los sistemas basados en CPU [1] [3].
Además, las tarjetas de seguridad son ventajosas en la clasificación y las cargas de trabajo de recomendación avanzada, donde las incrustaciones ultra grandes son comunes. Esto se mejora aún más en los modelos de TPU más nuevos como Trillium, que integran Sparsecors de tercera generación para optimizar el rendimiento para estas tareas específicas [7]. En general, cualquier aplicación de IA que involucre incrustaciones complejas o estructuras de datos dispersas puede beneficiarse significativamente de las capacidades de las tarjetas de seguridad en las TPU.
Citas:[1] https://www.kdnuggets.com/2023/04/introducting-tpu-v4-googles-cutting-eted-supercomputer-large-language-models.html
[2] https://www.wevólver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehensive-guide-to-their-roles-and-impact-on-artificial-intelligence
[3] https://www.vibranium.sg/post/introducing-tpu-v4-google-s-supercomputer-for-large-language-models
[4] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[5] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-letarning/introducingcloud-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-ai-andcloud-computing-and-2-obstacles/
[9] https://cloud.google.com/tpu
[10] https://arxiv.org/pdf/2309.08918.pdf