AI & GPU
Google TPU: A Beginner's Walkthrough

مقدمه به Google TPU

چیست واحد پردازش تنسور (TPU)؟

تعریف و هدف

واحد پردازش تنسور (TPU) یک چیپ شتاب‌دهنده هوش مصنوعی سفارشی است که توسط گوگل برای بار کارهای یادگیری ماشینی توسعه یافته است. TPU‌ها برای ارائه عملکرد و کارایی بالا در آموزش و استنتاج شبکه‌های عصبی بزرگ و سایر مدل‌های یادگیری ماشینی طراحی شده‌اند.

هدف اصلی TPU‌ها شتاب‌دهی محاسبات عملیات ریاضی رایج در یادگیری ماشینی، مانند ضرب ماتریس و همرفت است. با بهینه‌سازی این عملیات در سطح سخت‌افزار، TPU‌ها می‌توانند آموزش و استنتاج مدل‌های یادگیری ماشینی را به طور قابل توجهی سریع‌تر از CPU‌ها و GPU‌های سنتی انجام دهند.

مقایسه با CPU‌ها و GPU‌ها

TPU‌ها در چندین جنبه کلیدی با CPU‌ها و GPU‌ها متفاوت هستند:

  • تخصصی‌سازی: TPU‌ها برای بار کارهای یادگیری ماشینی بسیار تخصصی‌شده‌اند، در حالی که CPU‌ها پردازنده‌های چندمنظوره و GPU‌ها برای رندرینگ گرافیکی و محاسبات موازی طراحی شده‌اند.
  • معماری: TPU‌ها دارای معماری منحصربه‌فردی برای محاسبات ماتریسی و عملیات شبکه‌های عصبی بهینه‌شده‌اند، با تعداد زیادی واحد ضرب ماتریس و حافظه پهنای باند بالا.
  • عملکرد: TPU‌ها می‌توانند عملکرد بسیار بالاتری برای وظایف یادگیری ماشینی در مقایسه با CPU‌ها و GPU‌ها داشته باشند، به لطف معماری تخصصی و بهینه‌سازی‌های آنها.
  • کارایی انرژی: TPU‌ها برای کارایی انرژی بالا طراحی شده‌اند و در مقایسه با CPU‌ها و GPU‌ها توان کمتری برای هر عملیات مصرف می‌کنند، که آنها را برای استقرار در مقیاس بزرگ مناسب می‌کند.

تاریخچه و توسعه TPU‌ها

انگیزه گوگل برای توسعه TPU‌ها

انگیزه گوگل برای توسعه TPU‌ها ناشی از افزایش تقاضا برای منابع محاسباتی برای آموزش و اجرای مدل‌های یادگیری ماشینی بزرگ‌مقیاس بود. همانطور که اندازه و پیچیدگی این مدل‌ها افزایش یافت، CPU‌ها و GPU‌های سنتی به عنوان گلوگاه‌های عملکرد و کارایی ظاهر شدند.برای رفع این چالش، گوگل در سال 2013 پروژه TPU را آغاز کرد با هدف ساخت چیپ های سفارشی که به طور خاص برای بار کاری یادگیری ماشینی بهینه سازی شده اند. با طراحی شتاب دهنده هوش مصنوعی خود، گوگل به دنبال بهبود سرعت، مقیاس پذیری و هزینه-اثربخشی آموزش و استنتاج مدل های یادگیری ماشینی بود.

تکامل نسل های TPU (TPU v1، v2، v3، v4)

از زمان معرفی اولین TPU در سال 2015، گوگل چندین نسل از TPU ها را منتشر کرده است که هر کدام بهبودهای قابل توجهی در عملکرد، ظرفیت و قابلیت ها داشته اند. در اینجا نگاهی به نسل های TPU داریم:

  • TPU v1 (2015): TPU نسل اول عمدتاً برای استنتاج طراحی شده بود و توسط گوگل برای وظایفی مانند تشخیص تصویر و ترجمه زبان استفاده می شد.
  • TPU v2 (2017): TPU نسل دوم پشتیبانی از آموزش را معرفی کرد و در مقایسه با TPU v1 افزایش قابل توجهی در عملکرد داشت. همچنین مفهوم پادهای TPU را معرفی کرد که امکان اتصال چندین چیپ TPU به هم را برای عملکرد بالاتر فراهم می کرد.
  • TPU v3 (2018): TPU نسل سوم عملکرد و ظرفیت حافظه را بیشتر افزایش داد، به طوری که برای آموزش مدل های بزرگتر و پیچیده تر نیز مناسب بود. TPU v3 همچنین خنک کننده مایع را برای مدیریت بهتر گرما معرفی کرد.
  • TPU v4 (2020): TPU نسل چهارم که در سال 2020 معرفی شد، جهش دیگری در عملکرد و قابلیت ها به ارمغان آورد. TPU v4 پهنای باند و ظرفیت حافظه بسیار بیشتری را ارائه می دهد و همچنین اتصال بین چیپ های TPU را برای مقیاس پذیری بهتر ارتقا داده است.

هر نسل از TPU مرزهای عملکرد یادگیری ماشینی را گسترش داده و به طور گسترده توسط گوگل و مشتریان آن برای طیف وسیعی از کاربردهای هوش مصنوعی مورد استفاده قرار گرفته است.

معماری و طراحی TPU ها

معماری سخت افزاری TPU

معماری سخت افزاری TPU ها به گونه ای طراحی شده است که محاسبات عملیات ریاضی رایج در یادگیری ماشینی، مانند ضرب ماتریس ها و卷积 را تسریع کند. در اینجا برخی از ویژگی های کلیدی آن آمده است.اجزای معماری TPU:

واحد ضرب ماتریس (MXU)

واحد ضرب ماتریس (MXU) هسته محاسباتی اصلی TPU است. این یک واحد تخصصی است که طراحی شده است تا ضرب ماتریس را به طور کارآمد انجام دهد. MXU از تعداد زیادی واحد ضرب-تجمع (MAC) تشکیل شده است که می توانند چندین ضرب ماتریس را به طور موازی انجام دهند.

MXU برای اندازه ها و اشکال رایج ماتریس که در مدل های یادگیری ماشین استفاده می شوند، مانند وزن ها و فعال سازی های شبکه های عصبی، بهینه سازی شده است. با داشتن یک واحد ضرب ماتریس اختصاصی، TPU می تواند عملکرد و کارایی بالایی را برای این عملیات حیاتی به دست آورد.

حافظه فعال سازی

حافظه فعال سازی یک سیستم حافظه با پهنای باند بالا است که برای ذخیره فعال سازی های واسطه و خروجی های لایه های شبکه عصبی استفاده می شود. این طراحی شده است تا دسترسی سریع به داده های فعال سازی را در طول محاسبه عبور رو به جلو و عقب فراهم کند.

حافظه فعال سازی معمولاً با استفاده از فناوری های حافظه با پهنای باند بالا، مانند حافظه پهنای باند بالا (HBM) یا SRAM روی تراشه، پیاده سازی می شود تا از کم بودن تأخیر و پهنای باند بالا برای دسترسی به داده های فعال سازی اطمینان حاصل شود.

بافر یکپارچه

بافر یکپارچه یک حافظه بزرگ روی تراشه است که به عنوان یک ذخیره موقت برای داده های ورودی، وزن ها و نتایج واسطه در طول محاسبات عمل می کند. این به عنوان یک کش عمل می کند تا حرکت داده ها بین TPU و حافظه خارجی را به حداقل برساند.

بافر یکپارچه طراحی شده است تا پهنای باند بالا و تأخیر کم داشته باشد تا واحدهای محاسباتی را با داده تغذیه کند. این امکان استفاده مجدد از داده ها را فراهم می کند و بار دسترسی به حافظه خارجی را کاهش می دهد.

شبکه اتصال

شبکه اتصال مسئول اتصال اجزای مختلف TPU، مانند MXU، حافظه فعال سازی و بافر یکپارچه است. این امکان انتقال سریع و کارآمد داده ها بین این اجزا را فراهم می کند.

شبکه اتصال برای الگوهای ارتباطی و جریان های داده خاص در کارهای یادگیری ماشین بهینه سازی شده است. این اطمینان می دهد که داده ها می توانند به سرعت منتقل شوند.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است:

پشته نرم‌افزاری TPU

یکپارچه‌سازی TensorFlow و TPU

TensorFlow، یک چارچوب یادگیری ماشینی متن‌باز توسعه‌یافته توسط گوگل، پشتیبانی ذاتی از TPU‌ها دارد. این چارچوب مجموعه‌ای از API‌ها و کتابخانه‌ها را فراهم می‌کند که به توسعه‌دهندگان امکان استفاده آسان از TPU‌ها برای آموزش و استنتاج را می‌دهد.

یکپارچه‌سازی TPU در TensorFlow شامل موارد زیر است:

  • عملیات و هسته‌های خاص TPU که برای معماری TPU بهینه‌سازی شده‌اند.
  • استراتژی‌های توزیع برای اجرای مدل‌ها در چندین TPU یا پادهای TPU.
  • تخمین‌گرهای TPU و استراتژی‌های TPU برای آموزش و استقرار مدل در سطح بالا.

TensorFlow جزئیات پایین‌سطح برنامه‌نویسی TPU را پنهان می‌کند، که به توسعه‌دهندگان امکان استفاده از قدرت TPU‌ها را بدون دانش گسترده در مورد سخت‌افزار می‌دهد.

کامپایلر XLA (جبر خطی شتاب‌یافته)

XLA (جبر خطی شتاب‌یافته) یک کامپایلر خاص‌دامنه است که محاسبات TensorFlow را برای TPU‌ها بهینه می‌کند. این کامپایلر گراف سطح بالای TensorFlow را گرفته و کد ماشین بسیار بهینه‌شده‌ای را مخصوصاً برای معماری TPU تولید می‌کند.

XLA انواع بهینه‌سازی‌هایی را انجام می‌دهد، از جمله:

  • ادغام چندین عملیات برای به حداقل رساندن دسترسی‌های حافظه.
  • برداری‌سازی و موازی‌سازی محاسبات.
  • بهینه‌سازی‌های چیدمان حافظه برای بهبود محلی‌سازی داده.

با استفاده از XLA، TensorFlow می‌تواند بهبود قابل توجهی در عملکرد روی TPU‌ها نسبت به اجرای همان مدل روی CPU‌ها یا GPU‌ها داشته باشد.

زمان‌اجرای TPU و مدیریت منابع

زمان‌اجرای TPU مسئول مدیریت اجرای مدل‌های یادگیری ماشینی روی TPU‌ها است. این زمان‌اجرا مسئول تخصیص و آزادسازی منابع TPU، زمان‌بندی محاسبات روی دستگاه‌های TPU و مدیریت انتقال داده بین میزبان و TPU است.

زمان‌اجرای TPU API‌هایی را برای ایجاد و مدیریت جلسات TPU فراهم می‌کند، که بیانگر زمینه‌ای است که در آن مدل اجرا می‌شود. همچنین مکانیزم‌هایی برای پروفایل‌گیری و اشکال‌زدایی برنامه‌های TPU ارائه می‌دهد.

مدیریت منابع.این یک فایل مارک‌داون است که در مورد مدیریت زمان اجرای TPU (Tensor Processing Unit) بحث می‌کند. در این فایل، مشخصات و عملکرد چیپ‌های TPU و همچنین پادهای TPU (TPU pods) توضیح داده شده است.

چیپ‌های TPU و پادها

مشخصات و عملکرد چیپ‌های TPU

چیپ‌های TPU، مدارهای مجتمع خاص برنامه‌ای (ASIC) هستند که برای کارهای یادگیری ماشینی بهینه‌سازی شده‌اند. هر چیپ TPU شامل تعداد زیادی واحد ضرب ماتریسی (MXU) و حافظه پهنای باند بالا (HBM) است تا عملکرد و کارایی بالایی ارائه دهد.

مشخصات و عملکرد چیپ‌های TPU با هر نسل تکامل یافته است:

  • TPU نسخه ۱: طراحی شده عمدتاً برای استنتاج، با ۹۲ TOPS (ترا-عملیات در ثانیه) عملکرد پیک.
  • TPU نسخه ۲: پشتیبانی از آموزش و استنتاج، با ۱۸۰ TFLOPS (ترا-عملیات نقطه‌ای در ثانیه) عملکرد پیک.
  • TPU نسخه ۳: ارائه ۴۲۰ TFLOPS عملکرد پیک و ۱۲۸ گیگابایت حافظه HBM در هر چیپ.
  • TPU نسخه ۴: ارائه ۱.۱ PFLOPS (پتا-عملیات نقطه‌ای در ثانیه) عملکرد پیک و ۲.۴ ترابایت بر ثانیه پهنای باند حافظه.

این اعداد عملکرد، قدرت محاسباتی و پهنای باند حافظه چشمگیر چیپ‌های TPU را در مقایسه با CPU‌ها و GPU‌های سنتی نشان می‌دهد.

پادهای TPU و پیکربندی چند-چیپی

برای مقیاس‌پذیری بیشتر عملکرد و ظرفیت TPU‌ها، گوگل مفهوم پادهای TPU را معرفی کرد. پاد TPU یک پیکربندی چند-چیپی است که چندین چیپ TPU را با استفاده از یک اتصال پرسرعت به هم متصل می‌کند.

پادهای TPU امکان توزیع کارهای یادگیری ماشینی را در سراسر چندین چیپ TPU فراهم می‌کنند، که به آموزش و استنتاج مدل‌های بزرگ‌تر و پیچیده‌تر امکان می‌دهد. اتصال بین چیپ‌های TPU در یک پاد، ارتباطات پهنای باند بالا و تأخیر کم را فراهم می‌کند، که تبادل داده و همگام‌سازی کارآمد را ممکن می‌سازد.

پیکربندی پادهای TPU با هر نسل TPU تکامل یافته است:

  • پاد TPU نسخه ۲: شامل ۶۴ چیپ TPU، ...فراهم کردن 11.5 پتافلاپس از عملکرد اوج.
  • پاد TPU v3: شامل 1024 چیپ TPU است که 100+ پتافلاپس از عملکرد اوج را ارائه می‌دهد.
  • پاد TPU v4: یک عملکرد اوج شگفت‌انگیز 1 اگزافلاپس (عملیات نقطه‌شناور در ثانیه) را ارائه می‌دهد که با اتصال چندین چیپ TPU v4 به دست آمده است.

پادهای TPU پایه و اساس آموزش و استنتاج مقیاس بزرگ یادگیری ماشینی در گوگل شده‌اند و برای آموزش برخی از بزرگ‌ترین و پیشرفته‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی تاکنون استفاده شده‌اند.

عملکرد و بنچمارک‌های TPU

شاخص‌های عملکرد

FLOPS (عملیات نقطه‌شناور در ثانیه)

FLOPS (عملیات نقطه‌شناور در ثانیه) یک شاخص رایج برای اندازه‌گیری عملکرد دستگاه‌های محاسباتی، از جمله TPU است. این شاخص تعداد عملیات حسابی نقطه‌شناور که می‌توان در هر ثانیه انجام داد را نشان می‌دهد.

TPU ها برای ارائه عملکرد FLOPS بالا، به ویژه برای عملیات ضرب ماتریس و عملیات همرفتی که بلوک‌های اصلی بسیاری از مدل‌های یادگیری ماشینی هستند، طراحی شده‌اند. عملکرد FLOPS TPU با هر نسل افزایش چشمگیری داشته است، از 92 TOPS در TPU v1 تا بیش از 1 پتافلاپس در TPU v4.

پهنای باند و ظرفیت حافظه

پهنای باند و ظرفیت حافظه عوامل حیاتی در تعیین عملکرد TPU برای بارهای کاری یادگیری ماشینی هستند. TPU ها به پهنای باند حافظه بالا نیاز دارند تا واحدهای محاسباتی را با داده تغذیه کنند و تأخیر دسترسی به داده را به حداقل برسانند.

TPU ها مجهز به حافظه با پهنای باند بالا (HBM) هستند که دسترسی سریع به مقادیر زیادی از داده را فراهم می‌کند. پهنای باند حافظه TPU با هر نسل افزایش یافته است و به 2.4 ترابایت بر ثانیه در TPU v4 رسیده است.

عالوه بر پهنای باند حافظه، TPU ها همچنین ظرفیت حافظه درون‌تراشه‌ای بزرگی مانند بافر یکپارچه دارند که به عنوان حافظه پنهان برای ذخیره داده‌های پرتکرار عمل می‌کند. ظرفیت حافظه درون‌تراشه‌ای TPU نیز در طول نسل‌ها افزایش یافته است، که به استفاده کارآمدتر از داده و کاهش نیاز به دسترسی به حافظه خارجی کمک می‌کند.

کارایی انرژی

کارایی انرژی یک عامل مهم است.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است. برای کد، فقط نظرات را ترجمه کنید و هیچ نظر اضافی در ابتدای فایل اضافه نکنید.

در مورد مالاحظات مربوط به استقرار یادگیری ماشینی در مقیاس بزرگ، TPU ها به دلیل تأثیر مستقیم آن بر هزینه‌های عملیاتی و تأثیر زیست‌محیطی اجرای کارهای هوش مصنوعی، اهمیت زیادی دارند.

TPU ها طراحی شده‌اند تا در مقایسه با CPU ها و GPU ها، بسیار کارآمد از نظر مصرف انرژی باشند. آنها عملکرد بالایی در ازای هر وات مصرفی دارند، به این معنی که می‌توانند قدرت محاسباتی بیشتری را با مصرف انرژی کمتری ارائه دهند.

کارآمدی انرژی TPU ها از طریق بهینه‌سازی‌های معماری مختلف حاصل می‌شود، از جمله:

  • واحدهای ضرب ماتریسی طراحی شده سفارشی که برای کارآمدی انرژی بهینه‌سازی شده‌اند.
  • الگوهای کارآمد حرکت داده و دسترسی به حافظه برای به حداقل رساندن مصرف انرژی.
  • فناوری‌های بسته‌بندی و خنک‌سازی پیشرفته برای تخلیه حرارت به طور مؤثر.

با ارائه عملکرد بالا در ازای هر وات، TPU ها استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی در مقیاس بزرگ را به شیوه‌ای کارآمدتر از نظر انرژی و هزینه‌ها امکان‌پذیر می‌سازند.

شاخص‌ها و مقایسه‌ها

عملکرد TPU در مقابل CPU

TPU ها برای کارهای یادگیری ماشینی مزیت عملکردی قابل توجهی نسبت به CPU ها نشان داده‌اند. معماری تخصصی و بهینه‌سازی‌های TPU ها به آنها اجازه می‌دهد که با اختلاف زیادی از CPU ها برتری داشته باشند.

در شاخص‌های مقایسه‌ای بین TPU ها و CPU ها برای وظایفی مانند آموزش و استنتاج شبکه‌های عصبی، TPU ها سرعت‌های 10 تا 100 برابری را نشان داده‌اند. میزان دقیق افزایش عملکرد بسته به کار مشخص و بهینه‌سازی‌های اعمال شده متفاوت است.

به عنوان مثال، در یک شاخص انجام شده توسط گوگل، یک پاد TPU v3 توانست یک مدل زبانی بزرگ (BERT) را در 76 دقیقه آموزش دهد، در مقایسه با چند روز در یک خوشه CPU. این نشان‌دهنده مزیت عملکردی قابل توجه TPU ها برای کارهای محاسباتی سنگین یادگیری ماشینی است.

عملکرد TPU در مقابل GPU

GPU ها به دلیل قابلیت پردازش موازی و پهنای باند حافظه بالا، به طور گسترده برای کارهای یادگیری ماشینی استفاده شده‌اند. با این حال، TPU ها مخصوصاً برای یادگیری ماشینی طراحی شده‌اند و چندین مزیت نسبت به GPU ها دارند.

در شاخص‌های مقایسه‌ای بین TPU ها و GPU ها، TPU ها عملکرد برتری را نشان داده‌اند.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است:

عملکرد و کارایی برای برخی از بارهای کاری یادگیری ماشینی. معماری سفارشی و بهینه‌سازی‌های TPU‌ها به آن‌ها امکان می‌دهد که در وظایفی مانند آموزش و استنتاج شبکه‌های عصبی از GPU‌ها برتری داشته باشند.

به عنوان مثال، در یک آزمون انجام شده توسط گوگل، یک پاد TPU v3 توانست یک مدل ResNet-50 را روی مجموعه داده‌ی ImageNet در فقط 2 دقیقه آموزش دهد، در مقایسه با 8 دقیقه روی یک سیستم GPU پیشرفته. این سرعت و کارایی TPU‌ها را در وظایف طبقه‌بندی تصویر نشان می‌دهد.

با این حال، مقایسه عملکرد بین TPU‌ها و GPU‌ها ممکن است بسته به بار کاری خاص و بهینه‌سازی‌های اعمال شده متفاوت باشد. برخی وظایف ممکن است با معماری GPU‌ها بیشتر سازگار باشند، در حالی که دیگران ممکن است از طراحی تخصصی TPU‌ها بیشتر سود ببرند.

نتایج آزمون برای وظایف یادگیری ماشینی رایج

TPU‌ها عملکرد چشمگیری را در طیف گسترده‌ای از وظایف یادگیری ماشینی رایج نشان داده‌اند. اینجا چند نتیجه آزمون که قابلیت‌های TPU‌ها را برجسته می‌کند:

  • طبقه‌بندی تصویر: در مسابقه DAWNBench، یک پاد TPU v3 سریع‌ترین زمان آموزش برای مدل ResNet-50 روی مجموعه داده ImageNet را به دست آورد و آموزش را در فقط 2 دقیقه به اتمام رساند.

  • مدل‌سازی زبان: TPU‌ها برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ مقیاس مانند BERT و GPT استفاده شده‌اند. در یک آزمون توسط گوگل، یک پاد TPU v3 توانست مدل BERT-large را در 76 دقیقه آموزش دهد، در مقایسه با چند روز روی یک خوشه CPU.

  • شناسایی اشیا: TPU‌ها عملکرد قوی در وظایف شناسایی اشیا نشان داده‌اند. در آزمون MLPerf، یک پاد TPU v3 سریع‌ترین زمان استنتاج را برای مدل SSD (Single Shot MultiBox Detector) روی مجموعه داده COCO به دست آورد.

  • ترجمه: TPU‌ها برای تسریع مدل‌های ترجمه ماشینی عصبی استفاده شده‌اند. گوگل گزارش کرده است که از TPU‌ها برای بهبود عملکرد و کیفیت سرویس Google Translate خود استفاده کرده است.

این نتایج آزمون توانایی‌های TPU‌ها را در طیف گسترده‌ای از وظایف یادگیری ماشینی رایج نشان می‌دهد و سرعت، کارایی و قابلیت‌های آن‌ها را برجسته می‌کند.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است:

مقایسه عملکرد و مقیاس‌پذیری

اینجا نمودار مقایسه عملکرد بین TPU ها، GPU ها و CPU ها برای یک وظیفه یادگیری ماشینی فرضی نشان داده شده است:

در این نمودار، وظیفه یادگیری ماشینی توسط یک TPU، GPU و CPU پردازش می‌شود. TPU 10 برابر سریع‌تر از CPU است، در حالی که GPU 5 برابر سریع‌تر است. این نشان‌دهنده مزایای عملکردی نسبی TPU ها و GPU ها نسبت به CPU ها برای برخی از کارهای یادگیری ماشینی است.

لازم به ذکر است که میزان افزایش عملکرد ممکن است بسته به وظیفه خاص، معماری مدل و بهینه‌سازی‌های اعمال شده متفاوت باشد. این نمودار به عنوان یک نمایش بصری از تفاوت‌های احتمالی عملکرد بین این دستگاه‌های محاسباتی عمل می‌کند.

برنامه‌نویسی و مستقر کردن مدل‌ها بر روی TPU ها

TensorFlow با TPU ها

عملیات و API های مخصوص TPU در TensorFlow

TensorFlow مجموعه‌ای از عملیات و API های مخصوص TPU را ارائه می‌دهد که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد از قابلیت‌های TPU ها برای کارهای یادگیری ماشینی استفاده کنند. این عملیات و API ها برای بهینه‌سازی عملکرد و کارایی در اجرای مدل‌ها بر روی TPU ها طراحی شده‌اند.

برخی از عملیات و API های مهم مخصوص TPU در TensorFlow عبارتند از:

  • tf.distribute.TPUStrategy: یک استراتژی توزیع که اجرای مدل‌های TensorFlow بر روی TPU ها را با حداقل تغییر در کد امکان‌پذیر می‌کند.
  • tf.tpu.experimental.embedding: API هایی برای جستجوی کارآمد embedding ها بر روی TPU ها، که در سیستم‌های پیشنهاد و کارهای پردازش زبان طبیعی کاربرد دارند.
  • tf.tpu.experimental.AdamParameters: نسخه بهینه‌شده‌ی بهینه‌ساز Adam برای TPU ها، که همگرایی سریع‌تر و عملکرد بهتری ارائه می‌دهد.
  • tf.tpu.experimental.embedding_column: یک ستون ویژگی که جستجوی کارآمد embedding ها بر روی TPU ها را امکان‌پذیر می‌سازد.

این عملیات و API های مخصوص TPU به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند تا بدون نیاز به بهینه‌سازی دستی، از قابلیت‌های TPU ها به طور کامل استفاده کنند.### داده موازی‌سازی و مدل موازی‌سازی در TPU ها TPU ها از هر دو داده موازی‌سازی و مدل موازی‌سازی برای آموزش توزیع‌شده مدل‌های یادگیری ماشین پشتیبانی می‌کنند.

داده موازی‌سازی شامل توزیع داده‌های آموزش در سراسر هسته‌های TPU یا دستگاه‌های متعدد و پردازش آن‌ها به طور موازی است. هر هسته TPU بر روی زیرمجموعه‌ای از داده کار می‌کند و گرادیان‌ها را به طور مستقل محاسبه می‌کند. سپس گرادیان‌ها جمع‌آوری شده و برای به‌روزرسانی پارامترهای مدل استفاده می‌شوند. داده موازی‌سازی امکان آموزش سریع‌تر را با پردازش دسته‌های بزرگ‌تر داده فراهم می‌کند.

از طرف دیگر، مدل موازی‌سازی شامل تقسیم مدل خود در سراسر هسته‌های TPU یا دستگاه‌های متعدد است. هر هسته TPU مسئول بخشی از مدل است و فعال‌سازی‌های واسطه و گرادیان‌ها بین هسته‌ها ارتباط داده می‌شوند. مدل موازی‌سازی امکان آموزش مدل‌های بزرگ‌تری را که ممکن است در یک دستگاه TPU واحد جا نشوند، فراهم می‌کند.

TensorFlow API ها و کتابخانه‌هایی را برای تسهیل داده موازی‌سازی و مدل موازی‌سازی در TPU ها ارائه می‌دهد. به عنوان مثال، tf.distribute.TPUStrategy امکان توزیع آسان آموزش در سراسر چندین هسته TPU را فراهم می‌کند، در حالی که API های tf.tpu.experimental.embedding امکان مدل موازی‌سازی کارآمد را برای جستجوی embedding فراهم می‌کنند.

TPU estimator و TPUStrategy

TensorFlow API های سطح بالا مانند TPU estimator و TPUStrategy را برای ساده‌سازی فرآیند آموزش و استقرار مدل‌ها در TPU ها ارائه می‌دهد.

TPU estimator یک گسترش API estimator TensorFlow است که مخصوصاً برای TPU ها طراحی شده است. این API جزئیات پایین‌سطح برنامه‌نویسی TPU را مخفی می‌کند و یک رابط ساده و آشنا برای تعریف و آموزش مدل‌ها ارائه می‌دهد. TPU estimator توزیع آموزش در سراسر هسته‌های TPU، بایگانی خودکار و صدور مدل را مدیریت می‌کند.

اینجا مثالی از استفاده از TPU estimator برای آموزش یک مدل آورده شده است:

import tensorflow as tf
 
def model_fn(features, labels, mode, params):
    # تعریف معماری مدل خود در اینجا
    # ...
 
tpu_cl.
```اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون داده شده است:
 
uster_resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
run_config = tf.estimator.tpu.RunConfig(
    cluster=tpu_cluster_resolver,
    model_dir=model_dir,
    save_checkpoints_steps=1000,
    tpu_config=tf.estimator.tpu.TPUConfig(iterations_per_loop=1000)
)
 
estimator = tf.estimator.tpu.TPUEstimator(
    model_fn=model_fn,
    config=run_config,
    train_batch_size=128,
    eval_batch_size=128,
    params=params
)
 
estimator.train(input_fn=train_input_fn, steps=10000)

TPUStrategy، از طرف دیگر، یک استراتژی توزیع است که اجازه می‌دهد مدل‌های TensorFlow را روی TPU‌ها با حداقل تغییرات در کد اجرا کنید. این راهی ساده و انعطاف‌پذیر برای توزیع آموزش در سراسر چندین هسته یا دستگاه TPU فراهم می‌کند.

اینجا مثالی از استفاده از TPUStrategy برای توزیع آموزش آورده شده است:

import tensorflow as tf
 
resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
tf.config.experimental_connect_to_cluster(resolver)
tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(resolver)
 
strategy = tf.distribute.TPUStrategy(resolver)
 
with strategy.scope():
    # معماری مدل خود را در اینجا تعریف کنید
    # ...
 
    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
 
model.fit(train_dataset, epochs=10, steps_per_epoch=1000)

هم TPU estimator و هم TPUStrategy فرآیند آموزش و استقرار مدل‌ها روی TPU‌ها را ساده‌تر می‌کنند و به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند از قدرت TPU‌ها بدون دانش گسترده در مورد سخت‌افزار زیربنایی استفاده کنند.

ارائه‌های ابری TPU

سرویس Google Cloud TPU

Google Cloud Platform (GCP) یک سرویس TPU کاملاً مدیریت شده ارائه می‌دهد که به کاربران امکان دسترسی و استفاده آسان از TPU‌ها برای کارهای یادگیری ماشین را می‌دهد. سرویس Cloud TPU راهی ساده و قابل مقیاس برای آموزش و استقرار مدل‌ها روی TPU‌ها بدون نیاز به مدیریت زیرساخت سخت‌افزاری فراهم می‌کند.

با سرویس Cloud TPU، کاربران می‌توانند نمونه‌های TPU را به صورت درخواستی ایجاد کنند و نوع TPU، تعداد هسته‌ها و پیکربندی را مشخص کنند. این سرویس.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است:

انواع و پیکربندی‌های TPU

سرویس Google Cloud TPU انواع و پیکربندی‌های مختلفی از TPU‌ها را برای پاسخگویی به نیازهای متنوع کارگاه‌ها و بودجه‌ها ارائه می‌دهد. انواع TPU موجود شامل موارد زیر است:

  • TPU v2: تا 180 TFLOPS عملکرد و 64 گیگابایت حافظه پرپهنای باند (HBM) در هر هسته TPU را ارائه می‌دهد.
  • TPU v3: تا 420 TFLOPS عملکرد و 128 گیگابایت HBM در هر هسته TPU را فراهم می‌کند.
  • TPU v4: تا 1.1 PFLOPS عملکرد و 2.4 ترابایت بر ثانیه پهنای باند حافظه در هر هسته TPU را ارائه می‌دهد.

کاربران می‌توانند بر اساس نیازهای عملکردی و حافظه‌ای خود، نوع TPU مناسب را انتخاب کنند. همچنین، سرویس Cloud TPU به کاربران امکان پیکربندی تعداد هسته‌های TPU و توپولوژی TPU (مانند TPU تک‌هسته‌ای، پاد TPU) را برای مقیاس‌پذیری کارگاه‌هایشان می‌دهد.

قیمت‌گذاری و در دسترس بودن

قیمت‌گذاری سرویس Cloud TPU بر اساس نوع TPU، تعداد هسته‌ها و مدت زمان استفاده متفاوت است. Google Cloud Platform گزینه‌های قیمت‌گذاری درخواستی و پیش‌گیرانه را برای TPU‌ها ارائه می‌دهد.

TPU‌های درخواستی بر اساس ثانیه استفاده محاسبه می‌شوند، با حداقل استفاده 1 دقیقه. قیمت‌گذاری بر اساس نوع TPU و تعداد هسته‌ها متفاوت است. به عنوان مثال، در سپتامبر 2021، قیمت درخواستی برای یک TPU v3-8 (8 هسته) 8 دلار در ساعت بود.

TPU‌های پیش‌گیرانه با قیمتی کمتر از TPU‌های درخواستی ارائه می‌شوند، اما ممکن است توسط Google Cloud Platform در صورت نیاز به منابع برای سایر کاربران، متوقف شوند. TPU‌های پیش‌گیرانه برای کارگاه‌های تحمل خطا و انعطاف‌پذیر مناسب هستند.

در دسترس بودن TPU‌ها ممکن است بر اساس منطقه و تقاضای فعلی متفاوت باشد. Google Cloud Platform یک داشبورد در دسترس بودن TPU را ارائه می‌دهد که وضعیت فعلی در دسترس بودن TPU‌ها را در مناطق مختلف نشان می‌دهد.

لازم است توجه داشته باشید که قیمت‌گذاری و در دسترس بودن TPU‌ها ممکن است از زمان آخرین به‌روزرسانی اطلاعات من تغییر کرده باشد. توصیه می‌شود به اطلاعات رسمی Google Cloud Platform مراجعه کنید.## بهترین روش‌های استفاده از TPU

ملاحظات طراحی مدل برای TPU‌ها

هنگام طراحی مدل‌ها برای TPU‌ها، چندین مورد را باید در نظر داشت تا عملکرد و کارایی را بهینه کنید:

  • اندازه دسته: TPU‌ها از اندازه‌های دسته بزرگ به دلیل موازی‌سازی بالا سود می‌برند. افزایش اندازه دسته می‌تواند استفاده و پهنای باند را بهبود بخشد. با این حال، یافتن اندازه دسته بهینه ممکن است نیاز به آزمایش و تعادل با محدودیت‌های حافظه داشته باشد.

  • معماری مدل: TPU‌ها به ویژه برای مدل‌هایی با شدت محاسباتی بالا، مانند شبکه‌های عصبی卷积 (CNN) و تبدیل‌ها، مناسب هستند. طراحی مدل‌ها با تمرکز بر ضرب ماتریس و عملیات卷积می‌تواند از نقاط قوت TPU‌ها استفاده کند.

  • چیدمان داده: TPU‌ها چیدمان داده خاصی به نام "قالب TPU" دارند که الگوهای دسترسی به حافظه را بهینه می‌کند. اطمینان از اینکه داده‌های ورودی به درستی قالب‌بندی و تراز شده‌اند می‌تواند عملکرد را بهبود بخشد.

  • دقت: TPU‌ها از دقت float32 و bfloat16 پشتیبانی می‌کنند. استفاده از bfloat16 می‌تواند عملکرد و کارایی حافظه را بهبود بخشد در حالی که دقت مدل را حفظ می‌کند.

  • موازی‌سازی مدل: برای مدل‌های بزرگ که از ظرفیت حافظه یک هسته TPU فراتر می‌روند، می‌توان از تکنیک‌های موازی‌سازی مدل برای توزیع مدل در چندین هسته استفاده کرد.

بهینه‌سازی پیش‌پردازش داده و خط لوله ورودی

پیش‌پردازش داده کارآمد و طراحی خط لوله ورودی برای حداکثر سازی عملکرد TPU بسیار مهم است. برخی از بهترین روش‌ها عبارتند از:

  • پیش‌پردازش در CPU: مراحل پیش‌پردازش داده مانند افزایش داده و استخراج ویژگی را در CPU انجام دهید قبل از اینکه داده را به TPU بدهید. این به TPU اجازه می‌دهد تا روی وظایف محاسباتی سنگین تمرکز کند.

  • پنهان‌سازی و پیش‌دریافت: از تکنیک‌های پنهان‌سازی و پیش‌دریافت استفاده کنید تا بارگیری داده را با محاسبات همپوشانی دهید. این به کاهش زمان بیکاری TPU و تغذیه مداوم آن با داده کمک می‌کند.بچینگ: بچینگ داده ورودی برای استفاده از موازی‌سازی TPUها. اندازه‌های بچ بزرگ‌تر می‌توانند به بهره‌برداری و پهنای باند بهتری منجر شوند.

  • فرمت داده: از فرمت‌های داده بهینه‌شده مانند TFRecord یا مجموعه‌های داده TensorFlow برای ذخیره و بارگذاری داده به صورت کارآمد استفاده کنید.

  • بارگذاری داده موازی: از تکنیک‌های بارگذاری داده موازی مانند استفاده از چندین رشته یا فرآیند برای بهبود پهنای باند خط لوله ورودی استفاده کنید.

اشکال‌زدایی و پروفایل‌گیری مدل‌های TPU

اشکال‌زدایی و پروفایل‌گیری مدل‌های TPU می‌تواند به دلیل ماهیت توزیع‌شده محاسبات TPU چالش‌برانگیز باشد. اینجا برخی تکنیک‌ها و ابزارهای برای اشکال‌زدایی و پروفایل‌گیری موثر آورده شده است:

  • TPU Profiler: TensorFlow یک TPU Profiler ارائه می‌دهد که به شما امکان جمع‌آوری و تحلیل داده‌های عملکردی از برنامه‌های TPU را می‌دهد. این ابزار بینش‌هایی در مورد خط زمانی اجرا، آمار عملیات و استفاده از منابع ارائه می‌دهد.

  • اشکال‌زدایی Cloud TPU: Google Cloud Platform امکان اشکال‌زدایی برنامه‌های TPU با استفاده از ابزارهای اشکال‌زدایی استاندارد Python مانند pdb و breakpoint() را فراهم می‌کند.

  • TensorBoard: TensorBoard یک ابزار تصویرسازی است که می‌تواند به نظارت و تحلیل عملکرد مدل‌های TPU کمک کند. این ابزار بینش‌هایی در مورد گراف مدل، پیشرفت آموزش و استفاده از منابع ارائه می‌دهد.

  • ثبت وقایع و ادعاها: از دستورات ثبت وقایع و ادعاها برای پیگیری پیشرفت و اعتبارسنجی صحت برنامه‌های TPU استفاده کنید. TensorFlow API‌های سازگار با TPU برای این منظور ارائه می‌دهد.

  • توسعه تدریجی: هنگام توسعه مدل‌های TPU، با مجموعه داده کوچکی شروع کرده و به تدریج پیچیدگی را افزایش دهید. این رویکرد تدریجی به شناسایی و رفع مشکلات در مراحل اولیه توسعه کمک می‌کند.

با پیروی از این بهترین شیوه‌ها و استفاده از ابزارهای موجود برای اشکال‌زدایی و پروفایل‌گیری، توسعه‌دهندگان می‌توانند مدل‌های TPU خود را به طور موثر بهینه‌سازی و عیب‌یابی کنند.

کاربردها و موارد استفاده TPU

یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

آموزش و استنتاج شبکه‌های عصبی

TPUها در.فایل مارک‌داون زیر به زبان فارسی ترجمه شده است. برای کد، فقط نظرات ترجمه شده‌اند و هیچ نظر اضافی در ابتدای فایل اضافه نشده است.

TPU (Tensor Processing Unit) به طور گسترده برای آموزش و استنتاج شبکه‌های عصبی عمیق در سراسر حوزه‌های مختلف استفاده می‌شود. عملکرد و کارایی بالای TPU‌ها آن‌ها را برای مدیریت مجموعه‌های داده بزرگ و معماری‌های مدل پیچیده مناسب می‌کند.

برخی از معماری‌های شبکه عصبی رایج که از TPU‌ها بهره می‌برند عبارتند از:

  • شبکه‌های عصبی卷积 (CNN) برای طبقه‌بندی تصویر، شناسایی اشیا و وظایف سگمنتاسیون.
  • شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و شبکه‌های حافظه کوتاه-مدت طولانی (LSTM) برای مدل‌سازی توالی و وظایف پردازش زبان طبیعی.
  • ترانسفورمرها و مدل‌های مبتنی بر توجه برای درک زبان، ترجمه و تولید.

TPU‌ها در آموزش مدل‌های پیشرفته در این حوزه‌ها استفاده شده‌اند و عملکرد چشمگیری را به دست آورده و امکان دستاوردهای جدید در تحقیقات یادگیری ماشین را فراهم کرده‌اند.

آموزش مدل‌های بزرگ‌مقیاس (مانند BERT، GPT)

TPU‌ها در آموزش مدل‌های زبانی بزرگ‌مقیاس مانند BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) و GPT (Generative Pre-trained Transformer) نقش اساسی داشته‌اند. این مدل‌ها انقلابی در پردازش زبان طبیعی ایجاد کرده و استانداردهای جدیدی در وظایف درک و تولید زبان ایجاد کرده‌اند.

آموزش چنین مدل‌های بزرگ‌مقیاس نیازمند منابع محاسباتی و موازی‌سازی داده گسترده است. TPU‌ها با عملکرد و مقیاس‌پذیری بالا، امکان آموزش این مدل‌ها را به صورت کارآمد فراهم کرده‌اند. به عنوان مثال، گوگل از پادهای TPU برای آموزش مدل BERT با میلیاردها پارامتر در چند روز استفاده کرده است.

توانایی آموزش مدل‌های بزرگ‌مقیاس مانند BERT و GPT بر روی TPU‌ها، امکانات جدیدی را برای کاربردهای پردازش زبان طبیعی مانند ترجمه زبان، تحلیل احساسات، پاسخگویی به سوالات و تولید متن فراهم کرده است.

یادگیری انتقالی و تنظیم دقیق

TPU‌ها همچنین به طور گسترده برای یادگیری انتقالی و تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش شده استفاده می‌شوند. یادگیری انتقالی شامل بهره‌گیری از دانش آموخته شده از یک مدل پیش‌آموزش شده و سازگار کردن آن با یک وظیفه یا حوزه جدید است.این فایل مارک‌داون را به فارسی ترجمه کرده‌ام. برای کد، فقط نظرات را ترجمه کرده‌ام و هیچ نظر اضافی در ابتدای فایل اضافه نکرده‌ام.

Fine-tuning یک مدل پیش‌آموزش‌شده بر روی TPU‌ها می‌تواند فرآیند آموزش را به طور قابل توجهی تسریع کرده و با حداقل داده‌های fine-tuning، دقت بالایی را به دست آورد. TPU‌ها برای fine-tuning مدل‌هایی مانند BERT، GPT و ResNet برای وظایف پایین‌دستی مختلف مانند طبقه‌بندی احساسات، شناسایی نام‌های موجودیت و طبقه‌بندی تصویر استفاده شده‌اند.

ظرفیت و پهنای باند حافظه بالای TPU‌ها آن‌ها را برای مدیریت مدل‌های پیش‌آموزش‌شده بزرگ و پردازش کارآمد داده‌های fine-tuning مناسب می‌کند. TPU‌ها می‌توانند زمان و منابع مورد نیاز برای یادگیری انتقالی و fine-tuning را به طور قابل توجهی کاهش دهند، به محققان و متخصصان امکان می‌دهند تا مدل‌ها را به سرعت با وظایف و حوزه‌های جدید تطبیق دهند.

محاسبات علمی و شبیه‌سازی‌ها

سیالات محاسباتی

TPU‌ها در شبیه‌سازی‌های سیالات محاسباتی (CFD) کاربرد یافته‌اند، که شامل حل معادلات ریاضی پیچیده برای مدل‌سازی جریان سیال و انتقال حرارت است. شبیه‌سازی‌های CFD محاسباتی بسیار سنگین هستند و به منابع محاسباتی با عملکرد بالا نیاز دارند.

TPU‌ها می‌توانند شبیه‌سازی‌های CFD را با انجام کارآمد عملیات ماتریسی بزرگ و محاسبات عددی درگیر در حل معادلات حاکم تسریع کنند. قابلیت‌های پردازش موازی TPU‌ها اجرای سریع‌تر الگوریتم‌های CFD را امکان‌پذیر می‌سازد و زمان مورد نیاز برای شبیه‌سازی‌ها را کاهش می‌دهد.

محققان از TPU‌ها برای انجام شبیه‌سازی‌های CFD مقیاس بزرگ در زمینه‌های مختلف مانند مهندسی هوافضا، طراحی خودرو و مدل‌سازی محیطی استفاده کرده‌اند. TPU‌ها امکان شبیه‌سازی سناریوهای جریان سیال پیچیده‌تر و جزئی‌تر را فراهم کرده‌اند، که به بهبود دقت و بینش‌ها منجر شده است.

شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی

شبیه‌سازی‌های دینامیک مولکولی (MD) برای مطالعه رفتار و تعامل مولکول‌ها در سطح اتمی استفاده می‌شوند. شبیه‌سازی‌های MD شامل محاسبه نیروهای بین اتم‌ها و به‌روزرسانی موقعیت آن‌ها در طول زمان است، که نیاز به منابع محاسباتی قابل توجهی دارد.

TPU‌ها برای تسریع شبیه‌سازی‌های MD با بهره‌گیری از.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است. برای کد، فقط نظرات را ترجمه کنید و هیچ نظر اضافی در ابتدای فایل اضافه نکنید.

محققان از TPU ها برای انجام شبیه‌سازی‌های MD مقیاس بزرگ پروتئین‌ها، مولکول‌های زیستی و مواد استفاده کرده‌اند. TPU ها امکان شبیه‌سازی سیستم‌های بزرگتر و مقیاس‌های زمانی طولانی‌تر را فراهم کرده‌اند و بینش‌های ارزشمندی در مورد پویایی و خواص سیستم‌های مولکولی ارائه داده‌اند.

محاسبات شیمی کوانتومی

محاسبات شیمی کوانتومی شامل حل معادله شرودینگر برای تعیین ساختار الکترونی و خواص مولکول‌ها است. این محاسبات نیازمند منابع محاسباتی قدرتمند و الگوریتم‌های عددی کارآمد هستند.

TPU ها برای تسریع محاسبات شیمی کوانتومی با استفاده از توانایی‌های ضرب ماتریس خود مورد استفاده قرار گرفته‌اند. قدرت پردازش موازی TPU ها امکان اجرای سریع‌تر عملیات جبر خطی پیچیده درگیر در حل معادله شرودینگر را فراهم می‌کند.

محققان از TPU ها برای انجام محاسبات شیمی کوانتومی مقیاس بزرگ مانند محاسبات ساختار الکترونی، تحلیل مدار مولکولی و شبیه‌سازی‌های پویایی مولکولی اولیه استفاده کرده‌اند. TPU ها امکان مطالعه سیستم‌های مولکولی بزرگتر و شبیه‌سازی‌های دقیق‌تر را فراهم کرده و پیشرفت در زمینه شیمی محاسباتی را ممکن ساخته‌اند.

کاربردهای خاص صنعت

بهداشت و تصویربرداری پزشکی

TPU ها در بهداشت و تصویربرداری پزشکی کاربرد دارند، جایی که برای تسریع تحلیل و پردازش داده‌های پزشکی مورد استفاده قرار می‌گیرند. برخی از موارد کاربرد شامل:

  • تحلیل تصاویر پزشکی: TPU ها می‌توانند برای آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق برای وظایفی مانند طبقه‌بندی تصویر، سگمنت‌بندی و تشخیص استفاده شوند. این مدل‌ها می‌توانند در تشخیص و برنامه‌ریزی درمان شرایط پزشکی مختلف مانند سرطان، اختلالات عصبی و بیماری‌های قلبی-عروقی کمک کنند.

  • کشف دارو: TPU ها می‌توانند محاسبات مربوط به کشف دارو را تسریع بخشند.ترجمه فارسی:

لرات فرآیند کشف دارو را با امکان غربالگری سریع تر کتابخانه های شیمیایی بزرگ و پیش بینی خواص و تعامل های داروهای بالقوه تسهیل می کند. مدل های یادگیری ماشینی آموزش داده شده بر روی TPU ها می توانند ترکیبات دارویی امیدوارکننده را شناسایی و طراحی آنها را بهینه سازی کنند.

  • پزشکی شخصی سازی شده: TPU ها می توانند برای تجزیه و تحلیل داده های ژنومیک و بالینی در مقیاس بزرگ برای توسعه راهبردهای درمانی شخصی سازی شده استفاده شوند. مدل های یادگیری ماشینی می توانند الگوها و همبستگی های موجود در داده های بیمار را شناسایی کنند، امکان پیش بینی خطر بیماری، پاسخ به درمان و انتخاب بهینه درمان را فراهم می کنند.

مالی و تحلیل ریسک

TPU ها در صنعت مالی، به ویژه در تحلیل ریسک و مدل سازی، کاربرد دارند. برخی از موارد استفاده رایج عبارتند از:

  • تشخیص تقلب: TPU ها می توانند برای آموزش و استقرار مدل های یادگیری ماشینی برای تشخیص تراکنش ها و فعالیت های تقلبی استفاده شوند. این مدل ها می توانند حجم زیادی از داده های مالی را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند و الگوها و ناهنجاری های نشان دهنده تقلب را شناسایی کنند.

  • ارزیابی ریسک اعتباری: TPU ها می توانند آموزش مدل های یادگیری ماشینی برای ارزیابی ریسک اعتباری را تسریع کنند. این مدل ها می توانند عوامل مختلفی مانند سابقه اعتباری، درآمد و داده های جمعیت شناختی را تجزیه و تحلیل کنند تا احتمال عدم بازپرداخت را پیش بینی و در تصمیمات تصویب وام کمک کنند.

  • بهینه سازی پرتفوی: TPU ها می توانند برای آموزش و بهینه سازی مدل های یادگیری ماشینی برای مدیریت پرتفوی استفاده شوند. این مدل ها می توانند داده های بازار را تجزیه و تحلیل کنند، قیمت دارایی ها را پیش بینی و راهبردهای سرمایه گذاری بهینه را بر اساس ترجیحات ریسک و اهداف مالی تولید کنند.

سیستم های پیشنهادی و شخصی سازی

TPU ها در سیستم های پیشنهادی و کاربردهای شخصی سازی گسترده استفاده شده اند. این سیستم ها داده ها و ترجیحات کاربر را تجزیه و تحلیل می کنند تا پیشنهادها و تجربیات شخصی سازی شده ارائه دهند. برخی از موارد استفاده رایج عبارتند از:

  • پیشنهادهای تجارت الکترونیک: TPU ها می توانند برای آموزش و استقرار مدل های یادگیری ماشینی که محصولات را بر اساس سابقه مرور و خرید کاربران پیشنهاد می دهند، استفاده شوند.اینها مدل‌هایی هستند که می‌توانند داده‌های کاربر در مقیاس بزرگ را تحلیل کرده و توصیه‌های دقیق و مرتبط را در زمان واقعی ایجاد کنند.

  • توصیه‌های محتوا: TPU‌ها می‌توانند آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی برای توصیه محتوای شخصی‌سازی شده مانند فیلم‌ها، موسیقی و مقالات را تسریع کنند. این مدل‌ها می‌توانند ترجیحات، رفتار و بازخورد کاربران را تحلیل کرده و پیشنهادات محتوای سفارشی ارائه دهند.

  • تبلیغات و بازاریابی: TPU‌ها می‌توانند برای آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشینی برای تبلیغات و کمپین‌های بازاریابی هدفمند استفاده شوند. این مدل‌ها می‌توانند داده‌های کاربر مانند جمعیت‌شناسی، علایق و رفتار آنلاین را تحلیل کرده و تبلیغات و پیشنهادات شخصی‌سازی شده ارائه دهند.

اکوسیستم و جامعه

کتابخانه‌ها و چارچوب‌های مرتبط با TPU

کتابخانه‌های TensorFlow بهینه‌شده برای TPU‌ها

TensorFlow که توسط گوگل توسعه داده شده است، دارای اکوسیستم غنی از کتابخانه‌ها و ابزارهای بهینه‌شده برای TPU‌ها است. برخی از کتابخانه‌های TensorFlow برجسته برای TPU‌ها عبارتند از:

  • TensorFlow Hub: یک کتابخانه برای انتشار، کشف و استفاده مجدد از مدل‌های پیش‌آموزش‌شده بهینه‌شده برای TPU‌ها. این کتابخانه مجموعه‌ای از مدل‌های آماده‌استفاده را فراهم می‌کند که می‌توان آن‌ها را برای تنظیم یا استنتاج بر روی TPU‌ها استفاده کرد.

  • TensorFlow Model Garden: یک مخزن از مدل‌های پیشرفته و اسکریپت‌های آموزشی بهینه‌شده برای TPU‌ها. این مخزن شامل مدل‌هایی برای انواع وظایف مانند طبقه‌بندی تصویر، تشخیص اشیا و پردازش زبان طبیعی است.

  • TensorFlow Datasets: یک کتابخانه برای دسترسی و پیش‌پردازش آسان به مجموعه‌داده‌های محبوب بهینه‌شده برای TPU‌ها. این کتابخانه مجموعه‌ای از مجموعه‌داده‌های آماده‌استفاده را فراهم می‌کند که می‌توان به طور کارآمد بر روی TPU‌ها بارگذاری و پردازش کرد.

JAX (Autograd و XLA) برای TPU‌ها

JAX یک کتابخانه محاسبات عددی با عملکرد بالا است که ترکیبی از تمایز خودکار (Autograd) و کامپایلر XLA (Accelerated Linear Algebra) است. JAX یک API شبیه به NumPy را برای نوشتن محاسبات عددی ارائه می‌دهد و پشتیبانی از کامپایل Just-In-Time (JIT) و برداری‌سازی خودکار را دارد.

JAX پشتیبانی ذاتی از TPU‌ها را دارد و می‌تواند محاسبات عددی را به طور کارآمد کامپایل و اجرا کند.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است. برای کد، فقط نظرات را ترجمه کنید و هیچ نظر اضافی در ابتدای فایل اضافه نکنید.

پشتیبانی PyTorch/XLA برای TPU

PyTorch، یک فریم‌ورک یادگیری عمیق محبوب دیگر، از طریق پروژه PyTorch/XLA پشتیبانی TPU دارد. PyTorch/XLA به کاربران PyTorch امکان اجرای مدل‌های PyTorch روی TPU را با حداقل تغییرات در کد می‌دهد.

PyTorch/XLA مجموعه‌ای از بهینه‌سازی‌ها و کتابخانه‌های خاص TPU را ارائه می‌دهد، مانند بسته torch_xla که نسخه‌های بهینه‌شده TPU از ماژول‌ها و توابع PyTorch را شامل می‌شود. این امکان را به کاربران PyTorch می‌دهد تا از عملکرد و مقیاس‌پذیری TPU برای وظایف آموزش و استنتاج استفاده کنند.

پروژه‌های تحقیقاتی و منبع باز

پروژه‌های تحقیقاتی گوگل با استفاده از TPU

گوگل تحقیقات به طور فعال از TPU در پروژه‌های تحقیقاتی مختلف استفاده کرده و مشارکت‌های قابل توجهی در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی داشته است. برخی از پروژه‌های تحقیقاتی گوگل که از TPU استفاده می‌کنند عبارتند از:

  • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): یک مدل زبان پیش‌آموزش شده که نتایج پیشرفته‌ای در طیف گسترده‌ای از وظایف پردازش زبان طبیعی به دست آورده است. BERT روی TPU آموزش داده شده و به طور گسترده توسط جامعه تحقیقاتی مورد استفاده قرار گرفته است.

  • BigGAN (Big Generative Adversarial Networks): یک مدل تولیدی بزرگ مقیاس که می‌تواند تصاویر با کیفیت بالا را از بردارهای نویز تولید کند. BigGAN روی TPU آموزش داده شده و نتایج چشمگیری در سنتز و دستکاری تصاویر نشان داده است.

  • EfficientNet: خانواده‌ای از معماری‌های شبکه عصبی卷积که دقت برتر در وظایف طبقه‌بندی تصویر را با تعداد پارامترها و هزینه محاسباتی به طور قابل توجهی کمتر به دست می‌آورند. مدل‌های EfficientNet روی TPU آموزش داده شده‌اند و در کاربردهای بینایی کامپیوتر به طور گسترده استفاده می‌شوند.

مدل‌ها و مجموعه‌داده‌های منبع باز برای TPU

مدل‌ها و مجموعه‌داده‌های منبع باز متعددی وجود دارند که برای TPU بهینه‌سازی شده‌اند و در اختیار جامعه تحقیقاتی قرار گرفته‌اند. برخی از نمونه‌های برجسته عبارتند از:فایل مارک‌داون را به فارسی ترجمه می‌کنم. برای کد، فقط نظرات را ترجمه می‌کنم و هیچ نظر اضافی در ابتدای فایل اضافه نمی‌کنم:

  • مدل‌های آموزش‌دیده با TPU در TensorFlow Hub: TensorFlow Hub میزبان مجموعه‌ای از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده است که برای TPU‌ها بهینه‌سازی شده‌اند. این مدل‌ها طیف گسترده‌ای از وظایف را پوشش می‌دهند، مانند طبقه‌بندی تصویر، تشخیص شیء و مدل‌سازی زبان.

  • مجموعه‌داده‌های سازگار با TPU در TensorFlow Datasets: TensorFlow Datasets مجموعه‌ای از مجموعه‌داده‌های محبوب را فراهم می‌کند که برای بارگیری و پردازش کارآمد بر روی TPU‌ها پیش‌پردازش و بهینه‌سازی شده‌اند.

  • بنچمارک‌های متن‌باز TPU: چندین بنچمارک متن‌باز و مجموعه ارزیابی عملکرد برای TPU‌ها در دسترس است، مانند مجموعه بنچمارک MLPerf و راهنمای عملکرد TPU. این بنچمارک‌ها به محققان و توسعه‌دهندگان در ارزیابی عملکرد و مقیاس‌پذیری مدل‌های خود بر روی TPU‌ها کمک می‌کنند.

پروژه‌ها و مشارکت‌های جامعه‌محور TPU

جامعه TPU به طور فعال در توسعه و پیشرفت پروژه‌ها و ابزارهای مرتبط با TPU مشارکت داشته است. برخی از پروژه‌های جامعه‌محور TPU قابل توجه عبارتند از:

  • خط‌های لوله آموزش مبتنی بر TPU: محققان و توسعه‌دهندگان خط‌های لوله و اسکریپت‌های آموزش مبتنی بر TPU را برای وظایف مختلف، مانند طبقه‌بندی تصویر، تشخیص شیء و مدل‌سازی زبان به اشتراک گذاشته‌اند. این خط‌های لوله به عنوان منابع ارزشمندی برای یادگیری و توسعه بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرند.

  • معماری‌های مدل بهینه‌شده برای TPU: جامعه معماری‌های مدل بهینه‌شده برای TPU را پیشنهاد و پیاده‌سازی کرده است که از قابلیت‌های منحصربه‌فرد TPU‌ها بهره می‌برند. این معماری‌ها به دنبال دستیابی به عملکرد و کارایی بالاتر در مقایسه با مدل‌های سنتی هستند.

  • آموزش‌ها و راهنماهای مرتبط با TPU: جامعه آموزش‌ها، راهنماها و مقالات بلاگ متعددی را ایجاد کرده است که بینش‌ها و بهترین شیوه‌های کار با TPU‌ها را ارائه می‌دهد. این منابع به تازه‌واردان در شروع کار با TPU‌ها کمک می‌کند و به کاربران باتجربه‌تر در بهینه‌سازی جریان کاری آنها کمک می‌کند.

جایگزین‌ها و رقبای TPU

سایر شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی تخصصی

در حالی که TPU‌ها توجه قابل توجهی را به خود جلب کرده‌اند، شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی تخصصی دیگری نیز وجود دارند که ...لطفاً ترجمه فارسی این فایل مارک‌داون را ارائه دهید. برای کد، کد را ترجمه نکنید، فقط توضیحات را ترجمه کنید. در ابتدای فایل هیچ توضیحات اضافی اضافه نکنید. اینجا فایل است:

رقابت در بازار. برخی از جایگزین‌های قابل توجه عبارتند از:

  • هسته‌های تنسور NVIDIA: هسته‌های تنسور NVIDIA واحدهای تخصصی هستند که برای تسریع عملیات ضرب ماتریس و همرفت طراحی شده‌اند. آنها در معماری‌های GPU NVIDIA مانند ولتا، تورینگ و آمپر موجود هستند.

  • پردازنده‌های شبکه عصبی Nervana اینتل (NNPs): NNP‌های Nervana اینتل شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی هستند که برای بار کاری یادگیری عمیق طراحی شده‌اند. آنها عملکرد و کارایی انرژی بالایی را برای وظایف آموزش و استنتاج ارائه می‌دهند.

  • واحدهای پردازش هوش (IPU) Graphcore: IPU‌های Graphcore مخصوصاً برای کارهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. آنها تراکم محاسباتی و پهنای باند حافظه بالایی را برای پردازش کارآمد مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی ارائه می‌دهند.

مقایسه ویژگی‌ها و عملکرد

هنگام مقایسه TPU‌ها با سایر شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی، چندین عامل باید در نظر گرفته شود، از جمله:

  • عملکرد: TPU‌ها عملکرد بالایی را برای برخی از کارهای یادگیری ماشین، به ویژه آنهایی که شامل ضرب ماتریس و همرفت بزرگ هستند، نشان داده‌اند. با این حال، مقایسه عملکرد ممکن است بسته به وظیفه خاص، معماری مدل و تکنیک‌های بهینه‌سازی استفاده شده متفاوت باشد.

  • سهولت استفاده و یکپارچه‌سازی: TPU‌ها یکپارچگی قوی با TensorFlow و Google Cloud Platform دارند، که به کاربران امکان استفاده از قابلیت‌های آنها را می‌دهد. سایر شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی ممکن است سطوح مختلفی از یکپارچگی و پشتیبانی با چارچوب‌ها و پلتفرم‌های مختلف داشته باشند.

  • هزینه و در دسترس بودن: هزینه و در دسترس بودن TPU‌ها و سایر شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی ممکن است بسته به ارائه‌دهنده، منطقه و مدل استفاده متفاوت باشد. در هنگام ارزیابی گزینه‌های مختلف، باید ساختار قیمت‌گذاری، در دسترس بودن آنی و هزینه‌های بلندمدت را در نظر گرفت.

  • اکوسیستم و پشتیبانی جامعه: قدرت اکوسیستم و پشتیبانی جامعه اطراف هر شتاب‌دهنده هوش مصنوعی می‌تواند بر در دسترس بودن کتابخانه‌ها، ابزارها و منابع تأثیر بگذارد. TPU‌ها اکوسیستم و پشتیبانی جامعه قوی دارند.ترجمه فارسی:

جهت‌گیری‌های آینده و روندها

تحولات آینده TPU

نقشه راه شایعه‌شده یا اعلام‌شده TPU

گوگل به طور عمومی جزئیات نقشه راه آینده برای توسعه‌های TPU را افشا نکرده است. با این حال، بر اساس روند تاریخی و افزایش تقاضا برای شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی، انتظار می‌رود که گوگل به نوآوری و بهبود عملکرد و قابلیت‌های TPU ادامه دهد.

برخی از زمینه‌های احتمالی تمرکز برای توسعه‌های آینده TPU می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

  • افزایش قدرت محاسباتی و پهنای باند حافظه: همانطور که اندازه و پیچیدگی مدل‌های یادگیری ماشینی ادامه می‌یابد، TPU‌های آینده ممکن است قدرت محاسباتی و پهنای باند حافظه بیشتری را برای مدیریت این بارکاری‌های چالش‌برانگیز ارائه دهند.

  • بهبود اتصال و مقیاس‌پذیری: بهبود تکنولوژی اتصال و مقیاس‌پذیری TPU می‌تواند امکان ایجاد خوشه‌های TPU بزرگ‌تر و قدرتمندتر را فراهم کند، که به آموزش مدل‌های بزرگ و پردازش مجموعه‌های داده بزرگ‌تر کمک می‌کند.

  • بهبود کارایی انرژی: کارایی انرژی یک مسئله حیاتی برای استقرار گسترده هوش مصنوعی است. TPU‌های آینده ممکن است بر بهینه‌سازی بیشتر مصرف برق و کاهش اثر انرژی بارکاری‌های هوش مصنوعی متمرکز شوند.

بهبودهای احتمالی در عملکرد و کارایی

با پیشرفت تکنولوژی TPU، چندین زمینه بالقوه برای بهبود عملکرد و کارایی وجود دارد:

  • بهینه‌سازی‌های معماری: بهبودهای معماری TPU، مانند واحدهای ضرب ماتریسی بهبودیافته، سیستم‌های حافظه سریع‌تر و انتقال داده کارآمدتر، می‌تواند به افزایش عملکرد و کاهش تأخیر منجر شود.

  • بهینه‌سازی‌های نرم‌افزاری: پیشرفت‌های در تکنولوژی‌های کامپایلر، مانند XLA، و تکنیک‌های بهینه‌سازی خاص TPU می‌تواند به استفاده کارآمدتر از منابع TPU و بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشینی کمک کند.

  • آموزش با دقت مختلط: استفاده از آموزش با دقت مختلط می‌تواند به افزایش کارایی و عملکرد TPU در بارکاری‌های یادگیری ماشینی منجر شود.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است:

  • تکنیک‌های بهینه‌سازی دقت: استفاده از انواع داده‌های bfloat16 یا float16 می‌تواند نیاز به پهنای باند حافظه را کاهش داده و سرعت آموزش را بهبود بخشد، در حالی که دقت مدل را حفظ می‌کند.

  • بهینه‌سازی های اسپارسیتی: بهره‌گیری از اسپارسیتی در مدل‌های یادگیری ماشین، مانند تکنیک‌های هرس و فشرده‌سازی، می‌تواند نیازهای محاسباتی و حافظه‌ای TPU ها را کاهش داده و منجر به پردازش کارآمدتر شود.

TPU ها در ابر و محاسبات لبه

خدمات و پلتفرم‌های ابری مبتنی بر TPU

TPU ها بخش جدایی‌ناپذیر از پلتفرم‌ها و خدمات ابری هوش مصنوعی شده‌اند. Google Cloud Platform (GCP) طیف گسترده‌ای از خدمات مبتنی بر TPU را ارائه می‌دهد، از جمله:

  • Cloud TPU: یک سرویس TPU کاملاً مدیریت‌شده که به کاربران امکان تخصیص و استفاده آسان از TPU ها را برای کارهای یادگیری ماشین می‌دهد. این سرویس راهی ساده و قابل مقیاس برای دسترسی به منابع TPU بدون نیاز به مدیریت زیرساخت سخت‌افزاری فراهم می‌کند.

  • AI Platform: مجموعه‌ای از خدمات که به کاربران امکان ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از TPU ها را می‌دهد. این پلتفرم محیطی مدیریت‌شده برای جریان کاری کامل یادگیری ماشین، از آماده‌سازی داده تا سرویس‌دهی مدل، فراهم می‌کند.

  • AutoML: مجموعه‌ای از خدمات که به کاربران امکان آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با کیفیت بالا با استفاده از TPU ها را می‌دهد، بدون نیاز به تخصص گسترده در یادگیری ماشین. AutoML از TPU ها برای آموزش و بهینه‌سازی خودکار مدل‌ها بر اساس داده‌های ارائه‌شده توسط کاربر بهره می‌برد.

سایر ارائه‌دهندگان ابری مانند Amazon Web Services (AWS) و Microsoft Azure نیز خدمات و پلتفرم‌های مشابه TPU را ارائه می‌دهند، مانند AWS Inferentia و Azure NDv2 instances، که سخت‌افزار تخصصی برای تسریع کارهای یادگیری ماشین را فراهم می‌کنند.

ادغام TPU با دستگاه‌های لبه و اینترنت اشیا

TPU ها عمدتاً برای محیط‌های مرکز داده و ابر طراحی شده‌اند، جایی که می‌توانند از اتصالات پرپهنای باند و زیرساخت قابل مقیاس بهره ببرند. با این حال، علاقه فزاینده‌ای به ادغام قابلیت‌های شبیه به TPU در دستگاه‌های لبه و کاربردهای اینترنت اشیا وجود دارد.

برخی از سناریوهای بالقوه برای ادغام TPU با دستگاه‌های لبه عبارتند از:ترجمه فارسی:

  • هوش مصنوعی لبه‌ای: استقرار مدل‌های بهینه‌سازی‌شده برای TPU بر روی دستگاه‌های لبه‌ای، مانند گوشی‌های هوشمند، دوربین‌ها و سنسورها، به منظور فعال‌سازی استنتاج و تصمیم‌گیری آنی هوش مصنوعی. این می‌تواند کاربردهایی مانند دستیارهای هوشمند، خودروهای خودران و اتوماسیون صنعتی را فعال کند.

  • یادگیری فدراتیو: بهره‌گیری از TPU‌ها برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین بر روی دستگاه‌های لبه‌ای در حالی که حریم خصوصی داده‌ها حفظ می‌شود. یادگیری فدراتیو امکان آموزش مدل‌ها بر روی داده‌های غیرمتمرکز را بدون نیاز به جمع‌آوری و پردازش داده‌های متمرکز فراهم می‌کند.

  • پردازش داده‌های IoT: استفاده از TPU‌ها برای پردازش و تحلیل حجم بالای داده‌های تولید‌شده توسط دستگاه‌های IoT در زمان واقعی. TPU‌ها می‌توانند وظایفی مانند تشخیص ناهنجاری‌ها، نگهداری پیش‌بینی‌شده و ادغام سنسورها را تسریع کنند.

با این حال، ادغام TPU‌ها در دستگاه‌های لبه‌ای و کاربردهای IoT با چالش‌هایی مانند مصرف انرژی، فرم‌فاکتور و هزینه همراه است. تلاش‌های تحقیق و توسعه در حال انجام به دنبال رفع این چالش‌ها و فعال‌سازی قابلیت‌های شبیه به TPU در محیط‌های محدود منابع هستند.

تأثیرات بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

تأثیر TPU‌ها بر پیشرفت تحقیقات هوش مصنوعی

TPU‌ها تأثیر قابل توجهی بر پیشرفت تحقیقات هوش مصنوعی داشته‌اند با فعال‌سازی امکان آموزش و آزمایش مدل‌های یادگیری ماشین بزرگ‌مقیاس. برخی از تأثیرات کلیدی شامل موارد زیر است:

  • تسریع آموزش مدل: TPU‌ها زمان مورد نیاز برای آموزش مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین را به طرز چشمگیری کاهش داده‌اند، به طوری که به محققان امکان می‌دهد سریع‌تر تکرار کرده و ایده‌های جدیدی را به طور کارآمدتری بررسی کنند. این امر به پیشرفت سریع در زمینه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتری و مدل‌های مولد منجر شده است.

  • مدل‌های بزرگ‌تر و قدرتمندتر: TPU‌ها امکان آموزش مدل‌های عظیم با میلیاردها پارامتر، مانند GPT-3 و BERT را فراهم کرده‌اند. این مدل‌های بزرگ‌مقیاس عملکرد چشمگیری در طیف گسترده‌ای از وظایف به دست آورده‌اند و مرزهای امکان‌پذیر با هوش مصنوعی را گسترش داده‌اند.

  • جهت‌های جدید تحقیق: قابلیت‌های TPU‌ها منجر به ایجاد زمینه‌های جدید تحقیقاتی شده است.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است. برای کد، فقط نظرات را ترجمه کنید و هیچ نظر اضافی در ابتدای فایل اضافه نکنید.

دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی از طریق منابع قابل دسترس TPU

TPU ها در دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی نقش داشته‌اند با در دسترس قرار دادن منابع محاسباتی با عملکرد بالا برای محققان، توسعه‌دهندگان و سازمان‌ها. برخی از راه‌هایی که TPU ها به دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی کمک کرده‌اند عبارتند از:

  • خدمات TPU مبتنی بر ابر: پلتفرم‌های ابری مانند Google Cloud Platform TPU ها را به صورت خدمات کاملاً مدیریت شده در اختیار کاربران قرار داده‌اند. این مانع ورود افراد و سازمان‌هایی که منابع لازم برای سرمایه‌گذاری در سخت‌افزار هوش مصنوعی را ندارند را کاهش داده است.

  • مدل‌ها و مجموعه‌داده‌های منبع باز: در دسترس بودن مدل‌ها و مجموعه‌داده‌های منبع باز بهینه‌شده برای TPU ها به محققان و توسعه‌دهندگان امکان داده است تا بر روی کارهای موجود بنا کرده و پروژه‌های خود را تسریع کنند. این امر همکاری و به اشتراک‌گذاری دانش در جامعه هوش مصنوعی را تقویت کرده است.

  • منابع آموزشی و آموزش‌های راهنما: جامعه TPU منابع آموزشی، آموزش‌های راهنما و راهنماهای فراوانی ایجاد کرده است که به افراد در یادگیری درباره TPU ها و چگونگی استفاده موثر از آن‌ها برای کارهای هوش مصنوعی کمک می‌کند. این امر ورود تازه‌واردان به TPU ها و مشارکت در حوزه هوش مصنوعی را آسان‌تر کرده است.

نتیجه‌گیری

خلاصه نکات کلیدی

در این مقاله، ما به بررسی دنیای واحدهای پردازش تنسور (TPU) و تأثیر آن‌ها بر حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پرداخته‌ایم. نکات کلیدی که پوشش داده‌ایم عبارتند از:

  • TPU ها شتاب‌دهنده‌های تخصصی هوش مصنوعی هستند که توسط گوگل توسعه یافته‌اند تا کارهای یادگیری ماشین را، به ویژه آن‌هایی که شامل ضرب ماتریس‌های بزرگ و عملیات کانولوشن هستند، تسریع کنند.

  • TPU ها در چندین نسل تکامل یافته‌اند که هر کدام بهبودهای قابل توجهی در عملکرد، کارایی و قابلیت‌ها داشته‌اند.

  • معماری TPU ها.این فایل مارک‌داون طراحی شده است تا محاسبات عملیات ریاضی که به طور معمول در یادگیری ماشینی استفاده می‌شوند را بهینه کند، با تمرکز بر واحدهای ضرب ماتریس، حافظه با پهنای باند بالا و حرکت داده کارآمد.

  • TPUها برای آموزش و استنتاج شبکه‌های عصبی عمیق به طور گسترده استفاده شده‌اند، که منجر به پیشرفت‌هایی در زمینه‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتری و مدل‌های مولد شده است.

  • TPUها کاربردهایی فراتر از یادگیری ماشینی پیدا کرده‌اند، از جمله محاسبات علمی، شبیه‌سازی و موارد استفاده خاص صنعت مانند بهداشت، مالی و سیستم‌های پیشنهادی.

  • اکوسیستم و جامعه اطراف TPUها به طور قابل توجهی رشد کرده است، با توسعه کتابخانه‌ها، چارچوب‌ها و پروژه‌های متن‌باز بهینه‌شده برای TPU.

  • TPUها در دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی نقش داشته‌اند با در دسترس قرار دادن منابع محاسباتی با عملکرد بالا از طریق خدمات ابری و منابع متن‌باز.

اهمیت TPUها در چشم‌انداز سخت‌افزار هوش مصنوعی

TPUها به عنوان یک بازیگر کلیدی در چشم‌انداز سخت‌افزار هوش مصنوعی، در کنار شتاب‌دهنده‌های تخصصی دیگر مانند GPUها و FPGAها، ظاهر شده‌اند. اهمیت TPUها در توانایی آن‌ها برای ارائه عملکرد و کارایی بالا برای بارهای کاری یادگیری ماشینی، به ویژه در مقیاس، نهفته است.

TPUها ارزش خود را در شتاب‌دهی به آموزش و استنتاج مدل‌های یادگیری ماشینی بزرگ مقیاس نشان داده‌اند، که زمان و هزینه مرتبط با این وظایف را کاهش می‌دهد. آن‌ها به محققان و سازمان‌ها امکان داده‌اند تا مرزهای آنچه با هوش مصنوعی ممکن است را گسترش دهند، منجر به پیشرفت‌ها و نوآوری‌های جدید شوند.

همچنین، TPUها به دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی کمک کرده‌اند با در دسترس قرار دادن منابع محاسباتی با عملکرد بالا از طریق خدمات ابری و منابع متن‌باز. این موضوع مانع ورود به هوش مصنوعی را برای افراد و سازمان‌ها کاهش داده است تا بتوانند از هوش مصنوعی در پروژه‌ها و برنامه‌های خود استفاده کنند.

چشم‌انداز آینده و پتانسیل TPUها

چشم‌انداز آینده برای TPUها امیدوارکننده است، زیرا تقاضا برای شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی همچنان در حال رشد است. همانطور که.فارسی:

هرچه مدل‌های یادگیری ماشینی بزرگ‌تر و پیچیده‌تر می‌شوند، نیاز به سخت‌افزار تخصصی مانند TPU‌ها نیز افزایش خواهد یافت.

می‌توانیم انتظار داشته باشیم که پیشرفت‌های بیشتری در فناوری TPU رخ دهد، با بهبود در عملکرد، کارایی و قابلیت‌ها. این می‌تواند شامل قدرت محاسباتی بالاتر، سیستم‌های حافظه سریع‌تر، اتصالات بهبودیافته و حرکت داده‌های کارآمدتر باشد.

TPU‌ها احتمالاً نقش مهمی در امکان‌پذیر کردن دستاوردهای جدید در تحقیقات و کاربردهای هوش مصنوعی ایفا خواهند کرد. آن‌ها همچنان به عنوان یک عامل کلیدی برای آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی بزرگ‌مقیاس باقی خواهند ماند، مرزهای امکان‌پذیر با هوش مصنوعی را گسترش می‌دهند.

علاوه بر این، ادغام TPU‌ها با محاسبات ابری و دستگاه‌های لبه، امکانات جدیدی را برای استقرار و استنتاج هوش مصنوعی ایجاد می‌کند. خدمات و پلتفرم‌های ابری مبتنی بر TPU به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا هوش مصنوعی را در برنامه‌های خود به کار گیرند، در حالی که ادغام TPU با دستگاه‌های لبه و اینترنت اشیا، استنتاج و تصمیم‌گیری هوش مصنوعی در زمان واقعی را ممکن می‌سازد.

در نتیجه، واحدهای پردازش تنسور (TPU) حوزه سخت‌افزار هوش مصنوعی را متحول کرده‌اند و عملکرد و کارایی بالایی را برای بارهای کاری یادگیری ماشینی فراهم می‌کنند. همانطور که هوش مصنوعی همچنان پیشرفت می‌کند و گسترده‌تر می‌شود، TPU‌ها به عنصری حیاتی در توانمندسازی محققان و سازمان‌ها برای بهره‌گیری از پتانسیل کامل هوش مصنوعی باقی خواهند ماند.

DCNN (Deep Convolutional Neural Networks) چیست؟ توضیح داده شده است!Low Gpu Utilization