Помощь      Поиск      Участники      Календарь      Новости
 Учебные Материалы      ВАЛтест     Фотогалерея Фотогалерея
 Правила форума      Виртуальные тренажеры      Мемуары


  Reply to this topicStart new topicStart Poll

> (2018) Почему TPU так хорошо подходят для глуб-го
Подписка на тему | Сообщить другу | Версия для печати
VAL
Дата 4.04.2024 14:52
Quote Post
Offline



Мэтр, проФАН любви... proFAN of love
*****

Профиль
Группа: Администраторы
Сообщений: 38059
Пользователь №: 1
Регистрация: 6.03.2004
(2018)Почему TPU так хорошо подходят для глубинного обучения?
Источник: https://habr.com/ru/articles/422317/

QUOTE
Тензорный процессор Google — интегральная схема специального назначения (ASIC), разработанная с нуля компанией Google для выполнения задач по машинному обучению. Он работает в нескольких основных продуктах Google, включая Translate, Photos, Search Assistant и Gmail. Облачный TPU обеспечивает преимущества, связанные с масштабируемостью и лёгкостью использования, всем разработчикам и специалистам по изучению данных, запускающим передовые модели машинного обучения в облаке Google. На конференции Google Next ‘18 мы объявили о том, что Cloud TPU v2 теперь доступен для всех пользователей, включая бесплатные пробные учётные записи, а Cloud TPU v3 доступен для альфа-тестирования.

QUOTE
ак работает TPU

огда мы в Google разрабатывали TPU, мы построили архитектуру, предназначенную для определённой задачи. Вместо разработки процессора общего назначения, мы разработали матричный процессор, специализированный для работы с нейросетями. TPU не сможет работать с текстовым процессором, управлять ракетными двигателями или выполнять банковские транзакции, но он может обрабатывать огромное количество умножений и сложений для нейросетей с невероятной скоростью, потребляя при этом гораздо меньше энергии и умещаясь в меньшем физическом объёме.

Главное, что позволяет ему это делать – радикальное устранение узкого места архитектуры фон Неймана. Поскольку основной задачей TPU является обработка матриц, разработчикам схемы были знакомы все необходимые шаги вычислений. Поэтому они смогли разместит тысячи множителей и сумматоров, и соединить их физически, сформировав большую физическую матрицу. Это называется архитектурой конвейерного массива. В случае с Cloud TPU v2 используются два конвейерных массива по 128 х 128, что в сумме даёт 32 768 ALU для 16-битных значений с плавающей точкой на одном процессоре.


--------------------
www.valinfo.ru
Всегда... Always....
Quod licet jovi, non licet bovi!
PMEmail PosterUsers Website
Top
1 Пользователей читают эту тему (1 Гостей и 0 Скрытых Пользователей)
0 Пользователей:
« Предыдущая тема | Edge AI Technology+ Hardware+Chips | Следующая тема »

Topic Options Reply to this topicStart new topicStart Poll

 

Powered by Invision Power Board(U) v1.3 Final © 2003  IPS, Inc.
Установка, модификация и поддержка:
Barsum | 1px Design Group & Xac | OппаRU форум