Модуль тензорной обработки
-
История и развитие Google TPU
- Google TPU — это семейство специализированных процессоров для машинного обучения, разработанных Google.
- TPU были анонсированы в 2015 году и стали основой для облачных сервисов Google Cloud AI.
- Процессоры TPU были разработаны для ускорения задач машинного обучения, таких как распознавание изображений и обработка естественного языка.
-
Архитектура и производительность
- TPU используют тензорные вычисления для обработки данных, что позволяет им выполнять операции с высокой точностью и скоростью.
- Процессоры TPU состоят из нескольких вычислительных блоков, называемых «чипами», которые могут быть объединены в модули для увеличения производительности.
- TPU второго поколения поддерживают вычисления с плавающей запятой и могут быть объединены в 256-чиповые модули.
- Третье поколение TPU имеет в два раза большую производительность и в четыре раза больше чипов, чем второе поколение.
- Четвертое поколение TPU значительно улучшило производительность, а пятое поколение обещает быть еще быстрее.
-
Применение и развитие
- Google использует TPU для обучения и вывода моделей машинного обучения в своих облачных сервисах.
- Edge TPU — это специализированные ASIC-чипы для периферийных вычислений, которые потребляют меньше энергии и меньше по размеру.
- Pixel Neural Core — это TPU, интегрированный в смартфон Pixel 4 для улучшения производительности камеры.
- Google Tensor — это пользовательская система на чипе, которая использует TPU для улучшения производительности машинного обучения.
-
Судебные разбирательства
- Singular Computing подала иск против Google за нарушение патентных прав на TPU.
- Google достигла мирового соглашения с Singular Computing, но детали соглашения не разглашаются.
-
Дополнительные сведения
- В статье также упоминаются другие аналоги TPU, такие как TrueNorth и блок обработки зрительных данных.