TPU (блок тензорной обработки)
Узнайте, как блоки тензорной обработки (TPU) ускоряют задачи машинного обучения, такие как обучение, вывод и обнаружение объектов, с непревзойденной эффективностью.
Tensor Processing Unit, или TPU, - это тип специализированного аппаратного ускорителя, разработанного компанией Google специально для рабочих нагрузок машинного обучения (ML) и глубокого обучения. Эти специализированные интегральные схемы (ASIC) предназначены для значительного ускорения тензорных и матричных вычислений, которые являются основой для обучения и работы нейронных сетей. TPU разработаны для обеспечения высокой производительности и энергоэффективности при решении масштабных задач машинного обучения, что делает их важнейшим компонентом современной инфраструктуры ИИ.
Как работают ТПУ
Процессоры TPU предназначены для выполнения огромного объема вычислений, необходимых моделям искусственного интеллекта. Их архитектура максимально оптимизирована для выполнения основной математической операции в нейронных сетях - умножения матриц. В отличие от процессоров общего назначения, TPU ориентированы на высокопроизводительную арифметику с низкой точностью, что хорошо соответствует природе моделей глубокого обучения. Параллельно обрабатывая огромные массивы данных, они позволяют значительно сократить время, необходимое для обучения модели и вывода выводов в реальном времени. Чаще всего они доступны через облачную платформу Google и тесно интегрированы с такими ML-фреймворками, как TensorFlow и PyTorch.
Применение в реальном мире
TPU играют важную роль в работе некоторых из самых требовательных приложений искусственного интеллекта, доступных сегодня.
- Обучение больших языковых моделей (LLM): Google использует большие кластеры TPU, известные как TPU Pods, для обучения своих самых продвинутых базовых моделей, включая модели, лежащие в основе поисковой системы и разговорного ИИ, например Gemini. Массивные возможности параллельных вычислений TPU Pods позволяют обучать модели с триллионами параметров за долю времени, которое потребовалось бы на другом оборудовании.
- Питание сервисов Google: TPU используются для выводов во многих продуктах Google. Например, в Google Photos они обеспечивают быстрое распознавание изображений для поиска людей, объектов и сцен. Аналогичным образом они обеспечивают перевод в режиме реального времени в Google Translate и используются для распознавания речи в Google Assistant. DeepMind также знаменит тем, что использовал TPU для обучения AlphaGo, искусственного интеллекта, который победил лучшего игрока в го в мире.
TPU против GPU против CPU
Хотя TPU, GPU и CPU - это все процессоры, они предназначены для совершенно разных целей.
- CPU (Central Processing Unit): "Мозг" компьютера, предназначенный для выполнения задач общего назначения. ЦП отлично справляется с последовательной обработкой широкого спектра инструкций, что делает его необходимым для работы операционных систем и стандартного программного обеспечения, но менее эффективным для массовых параллельных вычислений в ИИ.
- GPU (Graphics Processing Unit): Архитектура графического процессора, изначально созданного для рендеринга графики, содержит тысячи ядер, что делает его очень эффективным для параллельной обработки данных. Графические процессоры таких компаний, как NVIDIA и AMD, обладают отличным балансом производительности и гибкости, что делает их популярными для таких моделей обучения, как Ultralytics YOLO11.
- TPU: Узкоспециализированный ускоритель, созданный компанией Google специально для работы с нейронными сетями. Хотя TPU менее гибкий, чем GPU, для общих вычислений, он обеспечивает превосходную производительность на ватт для крупномасштабных тензорных операций. Это делает его отличным выбором для массового развертывания и обучения моделей, особенно при использовании облачной экосистемы Google.
Роль TPU в экосистеме Ultralytics
Пользователи Ultralytics могут использовать TPU для ускорения своих проектов по компьютерному зрению. Модели можно экспортировать в форматы, совместимые с TPU, такие как TensorFlow Lite для Google Edge TPU. Это позволяет с высокой эффективностью развертывать их на пограничных устройствах, таких как Coral Dev Board. Для масштабных задач обучения такие платформы, как Ultralytics HUB, могут организовывать обучение на различных облачных вычислительных ресурсах, позволяя пользователям использовать мощь TPU для своих пользовательских наборов данных. Такая интеграция облегчает весь жизненный цикл MLOps- от обучения до развертывания и мониторинга.
