Jak zbudowany jest układ TPU v2 i jakie są komponenty każdego rdzenia?
TPU v2 (Tensor Processing Unit wersja 2) to wyspecjalizowany akcelerator sprzętowy opracowany przez Google do obsługi obciążeń związanych z uczeniem maszynowym. Zostało specjalnie zaprojektowane w celu zwiększenia wydajności i efektywności modeli głębokiego uczenia się. W tej odpowiedzi zbadamy strukturę układu TPU v2 i omówimy komponenty każdego rdzenia.
Układ TPU v2 jest podzielony na wiele rdzeni, z których każdy składa się z różnych komponentów. Każdy rdzeń jest w stanie wykonać równolegle dużą liczbę operacji mnożenia macierzy, co jest podstawową operacją w wielu algorytmach uczenia maszynowego.
Sercem każdego rdzenia TPU v2 jest szereg elementów przetwarzających (PE). Te PE są odpowiedzialne za wykonywanie rzeczywistych obliczeń. Są wysoce zoptymalizowane pod kątem mnożenia macierzy i mogą wykonywać te operacje z dużą przepustowością i niskimi opóźnieniami. Liczba PE w każdym rdzeniu różni się w zależności od konkretnego modelu TPU v2.
PE są połączone z lokalną hierarchią pamięci, która obejmuje różne poziomy pamięci podręcznych. Te pamięci podręczne są używane do przechowywania wyników pośrednich i zmniejszają potrzebę dostępu do pamięci zewnętrznej, która może być znaczącym wąskim gardłem pod względem wydajności. TPU v2 wykorzystuje kombinację wbudowanej pamięci SRAM (Static Random-Access Memory) i zewnętrznej pamięci DRAM (Dynamic Random-Access Memory), aby zapewnić równowagę między pojemnością a opóźnieniem.
Oprócz PE i hierarchii pamięci, każdy rdzeń TPU v2 zawiera również jednostkę sterującą. Jednostka sterująca odpowiada za koordynację wykonywania instrukcji oraz zarządzanie przepływem danych pomiędzy różnymi komponentami. Zapewnia, że PE są właściwie wykorzystywane i że obliczenia przebiegają wydajnie.
Co więcej, TPU v2 zawiera strukturę połączeń o dużej przepustowości, która umożliwia komunikację wielu rdzeni ze sobą. To połączenie umożliwia efektywne udostępnianie danych i synchronizację pomiędzy rdzeniami, co jest ważne przy przetwarzaniu równoległym. Zapewnia to, że TPU v2 może skutecznie skalować swoją wydajność, wykorzystując wiele rdzeni w skoordynowany sposób.
Podsumowując, układ TPU v2 jest zbudowany wokół wielu rdzeni, z których każdy składa się z elementów przetwarzających, lokalnej hierarchii pamięci, jednostki sterującej i struktury połączeń o dużej przepustowości. Te komponenty współpracują ze sobą, aby umożliwić wydajne i wydajne wykonywanie obciążeń związanych z uczeniem maszynowym.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące Zanurz się w TPU v2 i v3:
- Czy użycie formatu danych bfloat16 wymaga specjalnych technik programowania (Python) dla TPU?
- Jakie są ulepszenia i zalety TPU v3 w porównaniu z TPU v2 i jak system chłodzenia wodnego przyczynia się do tych ulepszeń?
- Co to są pody TPU v2 i jak zwiększają moc obliczeniową TPU?
- Jakie znaczenie ma typ danych bfloat16 w TPU v2 i jak przyczynia się do zwiększenia mocy obliczeniowej?
- Jakie są kluczowe różnice między TPU v2 a TPU v1 pod względem konstrukcji i możliwości?