TPU (Tensor Processing Unit)

Tensor Processing Unit, или TPU, — это тип специализированного аппаратного ускорителя, разработанного Google специально для машинного обучения (ML) и глубокого обучения. Эти специализированные интегральные схемы (ASIC) предназначены для значительного ускорения тензорных и матричных вычислений, которые являются основой обучения и запуска нейронных сетей. TPU разработаны для обеспечения высокой производительности и энергоэффективности для крупномасштабных задач машинного обучения, что делает их важным компонентом современной инфраструктуры ИИ.

Как работают TPU

TPU предназначены для обработки огромного объема вычислений, необходимых моделям ИИ. Их архитектура высоко оптимизирована для основной математической операции в нейронных сетях: умножения матриц. В отличие от процессоров общего назначения, TPU ориентированы на высокую пропускную способность и низкую точность арифметики, что хорошо подходит для природы моделей глубокого обучения. Обрабатывая огромные пакеты данных параллельно, они могут значительно сократить время, необходимое как для обучения моделей, так и для вывода в реальном времени. Чаще всего они доступны через Google Cloud Platform и тесно интегрированы с фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow и PyTorch.

Применение в реальном мире

TPU играют важную роль в обеспечении работы некоторых из самых требовательных приложений ИИ, доступных сегодня.

1. Обучение больших языковых моделей (LLM): Google использует большие кластеры TPU, известные как TPU Pods, для обучения своих самых передовых базовых моделей, включая модели, лежащие в основе ее поисковой системы и разговорного ИИ, такие как Gemini. Массивная параллельная вычислительная мощность TPU Pods позволяет им обучать модели с триллионами параметров за долю времени, которое потребовалось бы на другом оборудовании.
2. Обеспечение работы сервисов Google: TPU используются для логического вывода во многих продуктах Google. Например, в Google Фото они обеспечивают быстрое распознавание изображений для поиска людей, объектов и сцен. Аналогичным образом, они обеспечивают перевод в реальном времени в Google Translate и используются для распознавания речи в Google Assistant. DeepMind также широко использовала TPU для обучения AlphaGo, ИИ, который победил лучшего в мире игрока в го.

TPU, GPU и CPU: сравнение

Хотя TPU, GPU и CPU — это процессоры, они предназначены для совершенно разных целей.

• CPU (Central Processing Unit) / Центральный процессор (ЦП): «Мозг» компьютера, предназначенный для выполнения задач общего назначения. ЦП отлично справляется с последовательной обработкой широкого спектра инструкций, что делает его незаменимым для работы операционных систем и стандартного программного обеспечения, но менее эффективным для массовых параллельных вычислений в ИИ.
• GPU (Graphics Processing Unit): Архитектура GPU, изначально созданного для рендеринга графики, содержит тысячи ядер, что делает его очень эффективным в параллельной обработке. Графические процессоры от таких компаний, как NVIDIA и AMD, предлагают отличный баланс производительности и гибкости, что делает их популярными для обучения моделей, таких как Ultralytics YOLO11.
• TPU: Высокоспециализированный ускоритель, созданный Google специально для задач нейронных сетей. Будучи менее гибким, чем GPU, для общих вычислений, TPU предлагает превосходную производительность на ватт для крупномасштабных тензорных операций. Это делает его отличным выбором для масштабного развертывания моделей и обучения, особенно при использовании облачной экосистемы Google.

Роль TPU в экосистеме Ultralytics

Пользователи Ultralytics могут использовать TPU для ускорения своих проектов в области компьютерного зрения. Модели можно экспортировать в форматы, совместимые с TPU, такие как TensorFlow Lite для Google Edge TPU. Это обеспечивает высокоэффективное развертывание на периферийных устройствах, таких как Coral Dev Board. Для масштабных задач обучения такие платформы, как Ultralytics HUB, могут организовывать обучение на различных ресурсах облачных вычислений, позволяя пользователям использовать возможности TPU для своих пользовательских наборов данных. Эта интеграция упрощает весь жизненный цикл MLOps, от обучения до развертывания и мониторинга.