AI & GPU
Google TPU: Hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu

Giới thiệu về Google TPU

Tensor Processing Unit (TPU) là gì?

Định nghĩa và mục đích

Tensor Processing Unit (TPU) là một chip gia tốc AI được thiết kế riêng bởi Google dành cho các tải công việc học máy. TPU được thiết kế để cung cấp hiệu suất và hiệu quả cao cho việc huấn luyện và suy luận các mô hình neural network và các mô hình học máy khác.

Mục đích chính của TPU là tăng tốc tính toán các phép toán toán học thường được sử dụng trong học máy, như nhân ma trận và tích chập. Bằng cách tối ưu hóa các phép toán này ở cấp độ phần cứng, TPU có thể tăng tốc đáng kể quá trình huấn luyện và suy luận các mô hình học máy so với CPU và GPU truyền thống.

So sánh với CPU và GPU

TPU khác biệt với CPU và GPU ở một số khía cạnh chính:

  • Chuyên môn hóa: TPU được chuyên biệt hóa cho các tải công việc học máy, trong khi CPU là bộ xử lý đa năng và GPU được thiết kế cho kết xuất đồ họa và tính toán song song.
  • Kiến trúc: TPU có một kiến trúc độc đáo được tối ưu hóa cho các phép tính ma trận và các hoạt động mạng neural, với một số lượng lớn các đơn vị nhân ma trận và bộ nhớ băng thông cao.
  • Hiệu suất: TPU có thể đạt được hiệu suất cao hơn nhiều cho các tác vụ học máy so với CPU và GPU, nhờ vào kiến trúc chuyên biệt và các tối ưu hóa của chúng.
  • Hiệu quả năng lượng: TPU được thiết kế để có hiệu quả năng lượng cao, tiêu thụ ít điện năng hơn mỗi phép toán so với CPU và GPU, khiến chúng trở nên phù hợp cho các triển khai quy mô lớn.

Lịch sử và phát triển của TPU

Động lực của Google trong việc phát triển TPU

Động lực của Google trong việc phát triển TPU bắt nguồn từ nhu cầu ngày càng tăng về tài nguyên tính toán để huấn luyện và chạy các mô hình học máy quy mô lớn. Khi kích thước và độ phức tạp của các mô hình này tăng lên, CPU và GPU truyền thống trở thành những điểm nghẽn về hiệu suất và hiệu quả.Để giải quyết thách thức này, Google đã khởi động dự án TPU vào năm 2013 với mục tiêu xây dựng các chip tùy chỉnh được tối ưu hóa cụ thể cho các tải công việc học máy. Bằng cách thiết kế bộ gia tốc AI riêng của mình, Google nhằm mục đích cải thiện tốc độ, khả năng mở rộng và hiệu quả về chi phí của việc đào tạo và suy luận các mô hình học máy.

Sự tiến hóa của các thế hệ TPU (TPU v1, v2, v3, v4)

Kể từ khi giới thiệu TPU thế hệ đầu tiên vào năm 2015, Google đã phát hành nhiều thế hệ TPU, mỗi thế hệ đều mang lại những cải tiến đáng kể về hiệu suất, khả năng và khả năng. Dưới đây là tổng quan về các thế hệ TPU:

  • TPU v1 (2015): TPU thế hệ đầu tiên được thiết kế chủ yếu để suy luận và được sử dụng nội bộ bởi Google cho các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh và dịch ngôn ngữ.
  • TPU v2 (2017): TPU thế hệ thứ hai đã giới thiệu hỗ trợ đào tạo và có một sự gia tăng đáng kể về hiệu suất so với TPU v1. Nó cũng đã giới thiệu khái niệm về các pod TPU, cho phép kết nối nhiều chip TPU với nhau để có hiệu suất cao hơn.
  • TPU v3 (2018): TPU thế hệ thứ ba tiếp tục tăng cường hiệu suất và dung lượng bộ nhớ, khiến nó phù hợp để đào tạo ngay cả những mô hình lớn và phức tạp hơn. TPU v3 cũng đã giới thiệu làm mát bằng chất lỏng để cải thiện quản lý nhiệt.
  • TPU v4 (2020): TPU thế hệ thứ tư, được công bố vào năm 2020, mang lại một bước nhảy vọt khác về hiệu suất và khả năng. TPU v4 cung cấp băng thông và dung lượng bộ nhớ cao hơn đáng kể, cũng như cải thiện kết nối giữa các chip TPU để nâng cao khả năng mở rộng.

Mỗi thế hệ TPU đều đẩy ranh giới của hiệu suất học máy và được sử dụng rộng rãi bởi Google và khách hàng của họ cho nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác nhau.

Kiến trúc và Thiết kế của TPU

Kiến trúc phần cứng TPU

Kiến trúc phần cứng của TPU được thiết kế để gia tăng tính toán các phép toán toán học thường được sử dụng trong học máy, chẳng hạn như nhân ma trận và tích chập. Dưới đây là các thành phần chính của.Các thành phần của kiến trúc TPU:

Đơn vị Nhân Ma trận (MXU)

Đơn vị Nhân Ma trận (MXU) là lõi tính toán chính của TPU. Đây là một đơn vị chuyên dụng được thiết kế để thực hiện nhân ma trận một cách hiệu quả. MXU bao gồm một số lượng lớn các đơn vị nhân-cộng (MAC) có thể thực hiện nhiều phép nhân ma trận song song.

MXU được tối ưu hóa cho các kích thước và hình dạng ma trận thường gặp trong các mô hình học máy, chẳng hạn như trọng số và kích hoạt của các mạng nơ-ron. Bằng cách có một đơn vị nhân ma trận chuyên dụng, TPU có thể đạt được hiệu suất và hiệu quả cao cho các thao tác quan trọng này.

Bộ nhớ Kích hoạt

Bộ nhớ Kích hoạt là một hệ thống bộ nhớ băng thông cao được sử dụng để lưu trữ các kích hoạt trung gian và đầu ra của các lớp mạng nơ-ron. Nó được thiết kế để cung cấp truy cập nhanh chóng đến dữ liệu kích hoạt trong quá trình tính toán các bước tiến về phía trước và lùi về sau.

Bộ nhớ Kích hoạt thường được thực hiện bằng các công nghệ bộ nhớ băng thông cao, chẳng hạn như Bộ nhớ Băng thông Cao (HBM) hoặc SRAM trên chip, để đảm bảo độ trễ thấp và thông lượng cao cho việc truy cập dữ liệu kích hoạt.

Bộ đệm Thống nhất

Bộ đệm Thống nhất là một bộ nhớ lớn trên chip phục vụ như một bộ nhớ tạm thời cho dữ liệu đầu vào, trọng số và kết quả trung gian trong quá trình tính toán. Nó hoạt động như một bộ đệm để giảm thiểu việc di chuyển dữ liệu giữa TPU và bộ nhớ bên ngoài.

Bộ đệm Thống nhất được thiết kế để có băng thông cao và độ trễ thấp để cung cấp dữ liệu liên tục cho các đơn vị tính toán. Nó cho phép tái sử dụng dữ liệu hiệu quả và giảm thiểu chi phí truy cập bộ nhớ bên ngoài.

Mạng Liên kết

Mạng Liên kết chịu trách nhiệm kết nối các thành phần khác nhau của TPU, chẳng hạn như MXU, Bộ nhớ Kích hoạt và Bộ đệm Thống nhất. Nó cho phép truyền dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả giữa các thành phần này.

Mạng Liên kết được tối ưu hóa cho các mẫu giao tiếp và luồng dữ liệu cụ thể trong các tải công việc học máy. Nó đảm bảo rằng dữ liệu có thể được chuyển nhanh chóng.

Ngăn xếp phần mềm TPU

Tích hợp TensorFlow và TPU

TensorFlow, một framework máy học nguồn mở được phát triển bởi Google, có hỗ trợ bản địa cho TPU. Nó cung cấp một tập hợp các API và thư viện cho phép các nhà phát triển dễ dàng sử dụng TPU để huấn luyện và suy luận.

Tích hợp TPU trong TensorFlow bao gồm:

  • Các hoạt động và kernel cụ thể cho TPU được tối ưu hóa cho kiến trúc TPU.
  • Các chiến lược phân phối để chạy các mô hình trên nhiều TPU hoặc TPU pod.
  • Các ước lượng TPU và chiến lược TPU cho việc huấn luyện và triển khai mô hình cấp cao.

TensorFlow trừu tượng hóa nhiều chi tiết cấp thấp của lập trình TPU, giúp các nhà phát triển dễ dàng tận dụng sức mạnh của TPU mà không cần có kiến thức chuyên sâu về phần cứng.

Trình biên dịch XLA (Đại số tuyến tính được tăng tốc)

XLA (Đại số tuyến tính được tăng tốc) là một trình biên dịch miền cụ thể, tối ưu hóa các tính toán TensorFlow cho TPU. Nó lấy đồ thị TensorFlow cấp cao và tạo ra mã máy được tối ưu hóa cao, đặc biệt dành cho kiến trúc TPU.

XLA thực hiện các tối ưu hóa khác nhau, chẳng hạn như:

  • Kết hợp nhiều hoạt động để giảm thiểu truy cập bộ nhớ.
  • Véc-tơ hóa và song song hóa các tính toán.
  • Tối ưu hóa bố trí bộ nhớ để cải thiện tính cục bộ dữ liệu.

Bằng cách sử dụng XLA, TensorFlow có thể đạt được cải thiện hiệu suất đáng kể trên TPU so với chạy cùng mô hình trên CPU hoặc GPU.

Thời gian chạy TPU và quản lý tài nguyên

Thời gian chạy TPU chịu trách nhiệm quản lý việc thực thi các mô hình học máy trên TPU. Nó xử lý việc cấp phát và giải phóng tài nguyên TPU, lập lịch tính toán trên các thiết bị TPU và quản lý việc chuyển dữ liệu giữa máy chủ và TPU.

Thời gian chạy TPU cung cấp các API để tạo và quản lý các phiên TPU, đại diện cho ngữ cảnh mà mô hình được thực thi. Nó cũng cung cấp các cơ chế để phân tích và gỡ lỗi các chương trình TPU.

Quản lý tài nguyên.Quản lý tài nguyên là một khía cạnh quan trọng của runtime TPU. Nó đảm bảo rằng các tài nguyên TPU được sử dụng hiệu quả và chia sẻ giữa nhiều người dùng hoặc công việc. Runtime xử lý việc phân bổ các thiết bị TPU, quản lý việc sử dụng bộ nhớ và thực thi các hạn ngạch và ưu tiên tài nguyên.

Chip và Pod TPU

Thông số kỹ thuật và hiệu suất của chip TPU

Các chip TPU là các mạch tích hợp ứng dụng cụ thể (ASIC) được thiết kế riêng, được tối ưu hóa cho các tải trọng học máy. Mỗi chip TPU chứa một số lượng lớn các đơn vị nhân ma trận (MXU) và bộ nhớ băng thông cao (HBM) để cung cấp hiệu suất và hiệu quả cao.

Các thông số kỹ thuật và hiệu suất của các chip TPU đã phát triển theo từng thế hệ:

  • TPU v1: Được thiết kế chủ yếu để suy luận, với 92 TOPS (tera-operations per second) hiệu suất đỉnh.
  • TPU v2: Hỗ trợ cả huấn luyện và suy luận, với 180 TFLOPS (tera-floating-point operations per second) hiệu suất đỉnh.
  • TPU v3: Cung cấp 420 TFLOPS hiệu suất đỉnh và 128 GB bộ nhớ HBM trên mỗi chip.
  • TPU v4: Cung cấp 1.1 PFLOPS (peta-floating-point operations per second) hiệu suất đỉnh và 2.4 TB/s băng thông bộ nhớ.

Những con số hiệu suất này cho thấy sức mạnh tính toán và băng thông bộ nhớ đáng kể của các chip TPU so với CPU và GPU truyền thống.

Pod TPU và cấu hình đa chip

Để mở rộng quy mô hiệu suất và khả năng của TPU, Google đã giới thiệu khái niệm pod TPU. Pod TPU là một cấu hình đa chip kết nối nhiều chip TPU với nhau bằng một liên kết tốc độ cao.

Pod TPU cho phép phân phối các tải trọng học máy trên nhiều chip TPU, cho phép huấn luyện và suy luận các mô hình lớn và phức tạp hơn. Liên kết giữa các chip TPU trong một pod cung cấp giao tiếp băng thông cao và độ trễ thấp, cho phép trao đổi dữ liệu và đồng bộ hóa hiệu quả.

Cấu hình của pod TPU đã phát triển theo từng thế hệ TPU:

  • Pod TPU v2: Bao gồm 64 chip TPU, ... Cung cấp 11,5 PFLOPS hiệu suất đỉnh.
  • TPU v3 pod: Bao gồm 1024 chip TPU, cung cấp hơn 100 PFLOPS hiệu suất đỉnh.
  • TPU v4 pod: Cung cấp một hiệu suất đỉnh đáng kinh ngạc là 1 EFLOPS (exa-floating-point operations per second), đạt được bằng cách kết nối nhiều chip TPU v4.

Các pod TPU đã trở thành nền tảng cho việc đào tạo và suy luận học máy quy mô lớn tại Google và đã được sử dụng để đào tạo một số mô hình AI lớn và tiên tiến nhất cho đến nay.

Hiệu suất và Đánh giá Hiệu năng TPU

Các Chỉ số Hiệu Suất

FLOPS (Floating-Point Operations per Second)

FLOPS (Floating-Point Operations per Second) là một chỉ số phổ biến được sử dụng để đo lường hiệu suất của các thiết bị tính toán, bao gồm cả TPU. Nó đại diện cho số lượng phép tính số học dấu phẩy động có thể được thực hiện trong một giây.

TPU được thiết kế để cung cấp hiệu suất FLOPS cao, đặc biệt là cho các phép nhân ma trận và phép tích chập, là những thành phần cơ bản của nhiều mô hình học máy. Hiệu suất FLOPS của TPU đã tăng đáng kể qua từng thế hệ, từ 92 TOPS ở TPU v1 lên hơn 1 PFLOPS ở TPU v4.

Băng thông và dung lượng bộ nhớ

Băng thông và dung lượng bộ nhớ là những yếu tố quan trọng trong việc xác định hiệu suất của TPU đối với các tải công việc học máy. TPU cần băng thông bộ nhớ cao để cung cấp dữ liệu cho các đơn vị tính toán và giảm thiểu độ trễ trong việc truy cập dữ liệu.

TPU được trang bị bộ nhớ băng thông cao (HBM) cung cấp truy cập nhanh chóng đến lượng lớn dữ liệu. Băng thông bộ nhớ của TPU đã tăng lên qua từng thế hệ, đạt đến 2,4 TB/s ở TPU v4.

Ngoài băng thông bộ nhớ, TPU cũng có dung lượng bộ nhớ trên chip lớn, chẳng hạn như Unified Buffer, hoạt động như bộ nhớ cache để lưu trữ dữ liệu được truy cập thường xuyên. Dung lượng bộ nhớ trên chip của TPU cũng đã tăng lên qua các thế hệ, cho phép tái sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn và giảm nhu cầu truy cập bộ nhớ bên ngoài.

Hiệu quả năng lượng

Hiệu quả năng lượng là một yếu tố quan trọng.Xem xét về việc triển khai học máy quy mô lớn, vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí hoạt động và tác động môi trường của việc chạy các tải công việc AI.

TPU được thiết kế để có hiệu suất tiết kiệm điện năng hơn nhiều so với CPU và GPU. Chúng đạt được hiệu suất cao trên mỗi watt, có nghĩa là chúng có thể cung cấp nhiều sức mạnh tính toán hơn trong khi tiêu thụ ít năng lượng hơn.

Hiệu suất tiết kiệm điện năng của TPU được đạt được thông qua các tối ưu hóa kiến trúc khác nhau, chẳng hạn như:

  • Các đơn vị nhân ma trận được thiết kế tùy chỉnh để tối ưu hóa hiệu suất tiết kiệm điện năng.
  • Các mẫu di chuyển dữ liệu và truy cập bộ nhớ hiệu quả để giảm thiểu tiêu thụ năng lượng.
  • Các công nghệ đóng gói và làm mát tiên tiến để phân tán nhiệt hiệu quả.

Bằng cách cung cấp hiệu suất cao trên mỗi watt, TPU cho phép triển khai các mô hình học máy quy mô lớn theo cách tiết kiệm năng lượng và hiệu quả về chi phí hơn.

Các bài đánh giá và so sánh

Hiệu suất TPU so với CPU

TPU đã chứng minh được lợi thế về hiệu suất đáng kể so với CPU đối với các tải công việc học máy. Kiến trúc chuyên dụng và các tối ưu hóa của TPU cho phép chúng vượt trội CPU với một khoảng cách rất lớn.

Trong các bài đánh giá so sánh hiệu suất giữa TPU và CPU đối với các nhiệm vụ như huấn luyện và suy luận mạng nơ-ron, TPU đã cho thấy tốc độ tăng từ 10 lần đến 100 lần hoặc hơn. Mức tăng hiệu suất chính xác phụ thuộc vào tải công việc cụ thể và các tối ưu hóa được áp dụng.

Ví dụ, trong một bài đánh giá do Google thực hiện, một pod TPU v3 có thể huấn luyện một mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (BERT) chỉ trong 76 phút, so với vài ngày trên một cụm CPU. Điều này cho thấy lợi thế hiệu suất đáng kể của TPU đối với các tải công việc học máy tính toán đòi hỏi cao.

Hiệu suất TPU so với GPU

GPU đã được sử dụng rộng rãi cho các tải công việc học máy nhờ khả năng xử lý song song và băng thông bộ nhớ cao của chúng. Tuy nhiên, TPU đã được thiết kế cụ thể cho học máy và cung cấp một số lợi thế so với GPU.

Trong các bài đánh giá so sánh hiệu suất giữa TPU và GPU, TPU đã cho thấy hiệu suất vượt trội. Các bộ xử lý tensor (TPU) của Google được thiết kế để cải thiện hiệu suất và hiệu quả cho một số tải công việc học máy nhất định. Kiến trúc tùy chỉnh và các tối ưu hóa của TPU cho phép chúng vượt trội hơn GPU trong các tác vụ như huấn luyện và suy luận mạng nơ-ron.

Ví dụ, trong một bài kiểm tra do Google thực hiện, một pod TPU v3 có thể huấn luyện mô hình ResNet-50 trên tập dữ liệu ImageNet chỉ trong 2 phút, so với 8 phút trên một hệ thống GPU hiện đại. Điều này thể hiện tốc độ và hiệu quả của TPU đối với các tác vụ phân loại ảnh.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng so sánh hiệu suất giữa TPU và GPU có thể thay đổi tùy thuộc vào tải công việc cụ thể và các tối ưu hóa được áp dụng. Một số tác vụ có thể phù hợp hơn với kiến trúc của GPU, trong khi những tác vụ khác có thể hưởng lợi nhiều hơn từ thiết kế chuyên dụng của TPU.

Kết quả kiểm tra cho các tác vụ học máy phổ biến

TPU đã chứng minh được hiệu suất ấn tượng trong một loạt các tác vụ học máy phổ biến. Dưới đây là một số kết quả kiểm tra nổi bật về khả năng của TPU:

  • Phân loại ảnh: Trong cuộc thi DAWNBench, một pod TPU v3 đạt được thời gian huấn luyện nhanh nhất cho mô hình ResNet-50 trên tập dữ liệu ImageNet, hoàn thành việc huấn luyện chỉ trong 2 phút.

  • Mô hình hóa ngôn ngữ: TPU đã được sử dụng để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn như BERT và GPT. Trong một bài kiểm tra của Google, một pod TPU v3 có thể huấn luyện mô hình BERT-large trong 76 phút, so với vài ngày trên một cụm CPU.

  • Phát hiện đối tượng: TPU đã cho thấy hiệu suất mạnh mẽ trong các tác vụ phát hiện đối tượng. Trong bài kiểm tra MLPerf, một pod TPU v3 đạt được thời gian suy luận nhanh nhất cho mô hình SSD (Single Shot MultiBox Detector) trên tập dữ liệu COCO.

  • Dịch thuật: TPU đã được sử dụng để tăng tốc các mô hình dịch máy học sâu. Google đã báo cáo về việc sử dụng TPU để cải thiện hiệu suất và chất lượng của dịch vụ Google Translate.

Những kết quả kiểm tra này chứng minh khả năng của TPU trong một loạt các tác vụ học máy phổ biến, thể hiện tốc độ, hiệu quả và... Đây là một sơ đồ minh họa so sánh hiệu suất giữa TPU, GPU và CPU cho một nhiệm vụ học máy giả định:

Trong sơ đồ này, nhiệm vụ học máy được xử lý bởi TPU, GPU và CPU. TPU cung cấp tốc độ tăng gấp 10 lần so với CPU, trong khi GPU cung cấp tốc độ tăng gấp 5 lần. Điều này minh họa các lợi thế về hiệu suất tương đối của TPU và GPU so với CPU đối với một số tải công việc học máy nhất định.

Cần lưu ý rằng lợi ích về hiệu suất thực tế có thể thay đổi tùy thuộc vào nhiệm vụ cụ thể, kiến trúc mô hình và các tối ưu hóa được áp dụng. Sơ đồ này chỉ là một biểu diễn trực quan về các khác biệt về hiệu suất tiềm năng giữa các thiết bị tính toán này.

Lập trình và Triển khai Mô hình trên TPU

TensorFlow với TPU

Các hoạt động và API cụ thể của TPU trong TensorFlow

TensorFlow cung cấp một tập hợp các hoạt động và API cụ thể của TPU cho phép các nhà phát triển khai thác các khả năng của TPU cho các tải công việc học máy. Các hoạt động và API này được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả khi chạy các mô hình trên TPU.

Một số hoạt động và API cụ thể của TPU trong TensorFlow bao gồm:

  • tf.distribute.TPUStrategy: Một chiến lược phân phối cho phép chạy các mô hình TensorFlow trên TPU với các thay đổi mã tối thiểu.
  • tf.tpu.experimental.embedding: Các API để tra cứu embedding hiệu quả trên TPU, thường được sử dụng trong các hệ thống đề xuất và các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
  • tf.tpu.experimental.AdamParameters: Một phiên bản được tối ưu hóa của bộ tối ưu hóa Adam cho TPU, cung cấp sự hội tụ nhanh hơn và hiệu suất tốt hơn.
  • tf.tpu.experimental.embedding_column: Một cột tính năng cho phép tra cứu embedding hiệu quả trên TPU.

Các hoạt động và API cụ thể của TPU này cho phép các nhà phát triển tận dụng tối đa TPU mà không cần phải tối ưu hóa thủ công các mô hình của họ.### Đồng bộ hóa dữ liệu và đồng bộ hóa mô hình trên TPU TPU hỗ trợ cả đồng bộ hóa dữ liệu và đồng bộ hóa mô hình để huấn luyện mô hình học máy phân tán.

Đồng bộ hóa dữ liệu liên quan đến việc phân phối dữ liệu huấn luyện trên nhiều lõi hoặc thiết bị TPU và xử lý chúng song song. Mỗi lõi TPU hoạt động trên một tập con của dữ liệu và tính toán các gradient độc lập. Các gradient sau đó được tổng hợp và sử dụng để cập nhật các tham số mô hình. Đồng bộ hóa dữ liệu cho phép huấn luyện nhanh hơn bằng cách xử lý các lô dữ liệu lớn hơn đồng thời.

Đồng bộ hóa mô hình, mặt khác, liên quan đến việc chia nhỏ mô hình trên nhiều lõi hoặc thiết bị TPU. Mỗi lõi TPU chịu trách nhiệm về một phần của mô hình, và các kích hoạt trung gian và gradient được truyền giữa các lõi. Đồng bộ hóa mô hình cho phép huấn luyện các mô hình lớn hơn có thể không vừa với một thiết bị TPU duy nhất.

TensorFlow cung cấp các API và thư viện để tạo điều kiện cho đồng bộ hóa dữ liệu và đồng bộ hóa mô hình trên TPU. Ví dụ, tf.distribute.TPUStrategy cho phép phân phối huấn luyện dễ dàng trên nhiều lõi TPU, trong khi các API tf.tpu.experimental.embedding cho phép đồng bộ hóa mô hình hiệu quả cho các tra cứu nhúng.

Ước lượng TPU và TPUStrategy

TensorFlow cung cấp các API cấp cao, chẳng hạn như ước lượng TPU và TPUStrategy, để đơn giản hóa quá trình huấn luyện và triển khai mô hình trên TPU.

Ước lượng TPU là một phần mở rộng của API ước lượng TensorFlow được thiết kế đặc biệt cho TPU. Nó trừu tượng hóa các chi tiết cấp thấp của lập trình TPU và cung cấp một giao diện đơn giản và trực quan để định nghĩa và huấn luyện mô hình. Ước lượng TPU xử lý việc phân phối huấn luyện trên các lõi TPU, tự động lưu điểm và xuất mô hình.

Dưới đây là một ví dụ về việc sử dụng ước lượng TPU để huấn luyện một mô hình:

import tensorflow as tf
 
def model_fn(features, labels, mode, params):
    # Định nghĩa kiến trúc mô hình của bạn ở đây
    # ...
 
tpu_cl.

uster_resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver() run_config = tf.estimator.tpu.RunConfig(

Cụm TPU để sử dụng

cluster=tpu_cluster_resolver,

Thư mục lưu trữ mô hình

model_dir=model_dir,

Lưu checkpoint sau mỗi 1000 bước

save_checkpoints_steps=1000,

Cấu hình TPU

tpu_config=tf.estimator.tpu.TPUConfig(iterations_per_loop=1000) )

estimator = tf.estimator.tpu.TPUEstimator(

Hàm mô hình

model_fn=model_fn,

Cấu hình chạy

config=run_config,

Kích thước batch huấn luyện

train_batch_size=128,

Kích thước batch đánh giá

eval_batch_size=128,

Các tham số khác

params=params )

estimator.train(input_fn=train_input_fn, steps=10000)

TPUStrategy, mặt khác, là một chiến lược phân phối cho phép chạy các mô hình TensorFlow trên TPU với ít thay đổi mã. Nó cung cấp một cách đơn giản và linh hoạt để phân phối huấn luyện trên nhiều lõi hoặc thiết bị TPU.

Dưới đây là ví dụ về việc sử dụng TPUStrategy để phân phối huấn luyện:

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():
    # Định nghĩa kiến trúc mô hình của bạn ở đây
    # ...
 
    model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
 
model.fit(train_dataset, epochs=10, steps_per_epoch=1000)

Cả TPU estimator và TPUStrategy đều đơn giản hóa quá trình huấn luyện và triển khai mô hình trên TPU, giúp các nhà phát triển dễ dàng tận dụng sức mạnh của TPU mà không cần có kiến thức chuyên sâu về phần cứng cơ bản.

Các dịch vụ Cloud TPU

Dịch vụ Google Cloud TPU

Google Cloud Platform (GCP) cung cấp một dịch vụ TPU được quản lý hoàn toàn, cho phép người dùng dễ dàng truy cập và sử dụng TPU cho các tác vụ học máy của họ. Dịch vụ Cloud TPU cung cấp một cách đơn giản và có thể mở rộng để huấn luyện và triển khai mô hình trên TPU mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng phần cứng.

Với dịch vụ Cloud TPU, người dùng có thể tạo các phiên bản TPU theo yêu cầu, chỉ định loại TPU, số lõi và cấu hình mong muốn. Dịch vụ.

Các loại và cấu hình TPU

Dịch vụ Google Cloud TPU cung cấp các loại và cấu hình TPU khác nhau để đáp ứng các yêu cầu tải lượng công việc và ngân sách khác nhau. Các loại TPU có sẵn bao gồm:

  • TPU v2: Cung cấp tới 180 TFLOPS hiệu suất và 64 GB bộ nhớ băng thông cao (HBM) trên mỗi lõi TPU.
  • TPU v3: Cung cấp tới 420 TFLOPS hiệu suất và 128 GB HBM trên mỗi lõi TPU.
  • TPU v4: Cung cấp tới 1,1 PFLOPS hiệu suất và 2,4 TB/s băng thông bộ nhớ trên mỗi lõi TPU.

Người dùng có thể chọn loại TPU phù hợp dựa trên yêu cầu về hiệu suất và bộ nhớ của họ. Ngoài ra, dịch vụ Cloud TPU cho phép người dùng cấu hình số lượng lõi TPU và cấu trúc TPU (ví dụ: TPU đơn, pod TPU) để mở rộng quy mô tải lượng công việc của họ.

Định giá và khả dụng

Giá cả của dịch vụ Cloud TPU thay đổi dựa trên loại TPU, số lượng lõi và thời gian sử dụng. Google Cloud Platform cung cấp cả tùy chọn định giá theo yêu cầu và định giá có thể bị cắt ngang cho TPU.

TPU theo yêu cầu được tính phí theo giây sử dụng, với mức sử dụng tối thiểu là 1 phút. Giá cả phụ thuộc vào loại TPU và số lượng lõi. Ví dụ, tính đến tháng 9 năm 2021, giá định giá theo yêu cầu cho TPU v3-8 (8 lõi) là 8 USD mỗi giờ.

TPU có thể bị cắt ngang có sẵn với giá giảm so với TPU theo yêu cầu nhưng có thể bị Google Cloud Platform cắt ngang (chấm dứt) nếu tài nguyên cần được sử dụng cho người dùng khác. TPU có thể bị cắt ngang phù hợp với các tải lượng công việc có khả năng chịu lỗi và linh hoạt.

Khả dụng của TPU có thể thay đổi tùy thuộc vào khu vực và nhu cầu hiện tại. Google Cloud Platform cung cấp bảng điều khiển khả dụng TPU hiển thị khả dụng hiện tại của TPU trên các khu vực khác nhau.

Lưu ý rằng giá cả và khả dụng của TPU có thể đã thay đổi kể từ thời điểm cắt ngang kiến thức của tôi. Nên tham khảo trang web chính thức của Google Cloud Platform.Đây là bản dịch tiếng Việt của tệp markdown:

Các Thực Hành Tốt Nhất cho Việc Sử Dụng TPU

Các yếu tố cần xem xét khi thiết kế mô hình cho TPU

Khi thiết kế mô hình cho TPU, có một số yếu tố cần lưu ý để tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả:

  • Kích thước batch: TPU có lợi từ các kích thước batch lớn do tính song song cao của chúng. Tăng kích thước batch có thể cải thiện mức sử dụng và thông lượng. Tuy nhiên, tìm ra kích thước batch tối ưu có thể yêu cầu thử nghiệm và cân bằng với các ràng buộc về bộ nhớ.

  • Kiến trúc mô hình: TPU đặc biệt phù hợp với các mô hình có cường độ tính toán cao, chẳng hạn như mạng nơ-ron tích chập (CNN) và bộ biến đổi. Thiết kế các mô hình tập trung vào các phép nhân ma trận và tích chập có thể khai thác được những điểm mạnh của TPU.

  • Bố cục dữ liệu: TPU có một bố cục dữ liệu cụ thể được gọi là "định dạng TPU" để tối ưu hóa các mẫu truy cập bộ nhớ. Đảm bảo rằng dữ liệu đầu vào được định dạng và căn chỉnh đúng cách có thể cải thiện hiệu suất.

  • Độ chính xác: TPU hỗ trợ cả độ chính xác float32 và bfloat16. Sử dụng bfloat16 có thể cung cấp hiệu suất và hiệu quả bộ nhớ tốt hơn trong khi vẫn duy trì độ chính xác của mô hình.

  • Song song hóa mô hình: Đối với các mô hình lớn vượt quá dung lượng bộ nhớ của một lõi TPU, các kỹ thuật song song hóa mô hình có thể được áp dụng để phân phối mô hình trên nhiều lõi.

Tiền xử lý dữ liệu và tối ưu hóa đường ống đầu vào

Thiết kế tiền xử lý dữ liệu và đường ống đầu vào hiệu quả là rất quan trọng để tối đa hóa hiệu suất của TPU. Một số thực hành tốt bao gồm:

  • Tiền xử lý trên CPU: Thực hiện các bước tiền xử lý dữ liệu, chẳng hạn như tăng cường dữ liệu và trích xuất đặc trưng, trên CPU trước khi cung cấp dữ liệu cho TPU. Điều này cho phép TPU tập trung vào các nhiệm vụ tính toán đòi hỏi nhiều công sức.

  • Lưu vào bộ nhớ cache và lấy trước: Sử dụng các kỹ thuật lưu vào bộ nhớ cache và lấy trước để chồng chéo việc tải dữ liệu với tính toán. Điều này giúp giảm thiểu thời gian chờ của TPU và giữ cho nó được cung cấp dữ liệu liên tục.

-.Batch hóa: Batch dữ liệu đầu vào để tận dụng sự song song của TPU. Kích thước batch lớn hơn có thể dẫn đến hiệu suất và thông lượng tốt hơn.

  • Định dạng dữ liệu: Sử dụng các định dạng dữ liệu được tối ưu hóa, chẳng hạn như TFRecord hoặc TensorFlow Datasets, để lưu trữ và tải dữ liệu một cách hiệu quả.

  • Tải dữ liệu song song: Sử dụng các kỹ thuật tải dữ liệu song song, chẳng hạn như sử dụng nhiều luồng hoặc quy trình, để cải thiện thông lượng của đường ống đầu vào.

Gỡ lỗi và phân tích hiệu suất mô hình TPU

Gỡ lỗi và phân tích hiệu suất mô hình TPU có thể gặp khó khăn do tính chất phân tán của tính toán TPU. Dưới đây là một số kỹ thuật và công cụ để gỡ lỗi và phân tích hiệu suất một cách hiệu quả:

  • TPU Profiler: TensorFlow cung cấp một TPU Profiler cho phép bạn thu thập và phân tích dữ liệu hiệu suất từ các chương trình TPU. Nó cung cấp thông tin về dòng thời gian thực thi, thống kê hoạt động và sử dụng tài nguyên.

  • Gỡ lỗi Cloud TPU: Google Cloud Platform cung cấp Gỡ lỗi Cloud TPU, cho phép bạn gỡ lỗi các chương trình TPU bằng cách sử dụng các công cụ gỡ lỗi Python tiêu chuẩn như pdb và breakpoint().

  • TensorBoard: TensorBoard là một công cụ trực quan hóa có thể giúp theo dõi và phân tích hiệu suất của các mô hình TPU. Nó cung cấp thông tin về đồ thị mô hình, tiến trình đào tạo và sử dụng tài nguyên.

  • Ghi nhật ký và khẳng định: Sử dụng các câu lệnh ghi nhật ký và khẳng định để theo dõi tiến trình và xác minh tính chính xác của các chương trình TPU. TensorFlow cung cấp các API ghi nhật ký tương thích với TPU cho mục đích này.

  • Phát triển từng bước: Khi phát triển các mô hình TPU, hãy bắt đầu với một tập con nhỏ dữ liệu và dần tăng độ phức tạp. Phương pháp phát triển từng bước này giúp xác định và sửa chữa các vấn đề sớm trong quá trình phát triển.

Bằng cách tuân theo các thực hành tốt nhất này và sử dụng các công cụ gỡ lỗi và phân tích hiệu suất có sẵn, các nhà phát triển có thể tối ưu hóa và khắc phục sự cố hiệu quả cho các mô hình TPU của họ.

Ứng dụng và Trường hợp sử dụng TPU

Học máy và Học sâu

Huấn luyện và suy luận mạng nơ-ron

TPU đã được. Tensor Processing Units (TPUs) là một loại phần cứng được thiết kế đặc biệt bởi Google để tối ưu hóa hiệu suất của các mạng nơ-ron sâu. TPUs được sử dụng rộng rãi để huấn luyện và suy luận các mạng nơ-ron sâu trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Hiệu suất và hiệu quả cao của TPUs khiến chúng rất phù hợp để xử lý các tập dữ liệu quy mô lớn và các kiến trúc mô hình phức tạp.

Một số kiến trúc mạng nơ-ron thông thường được hưởng lợi từ TPUs bao gồm:

  • Mạng Nơ-ron Tích Chập (CNNs) để phân loại ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn.
  • Mạng Nơ-ron Hồi Tiếp (RNNs) và Bộ Nhớ Ngắn Hạn Dài (LSTM) để mô hình hóa chuỗi và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
  • Transformer và các mô hình dựa trên cơ chế chú ý để hiểu ngôn ngữ, dịch thuật và tạo ra ngôn ngữ.

TPUs đã được sử dụng để huấn luyện các mô hình tiên tiến nhất trong các lĩnh vực này, đạt được hiệu suất đáng kể và tạo ra những bước tiến mới trong nghiên cứu học máy.

Huấn luyện mô hình quy mô lớn (ví dụ: BERT, GPT)

TPUs đã đóng vai trò quan trọng trong việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn như BERT (Biểu diễn Mã hóa Hai chiều từ Transformer) và GPT (Transformer Tiền huấn luyện Tạo). Những mô hình này đã cách mạng hóa xử lý ngôn ngữ tự nhiên và đạt được các cột mốc mới trong các nhiệm vụ hiểu và tạo ra ngôn ngữ.

Huấn luyện các mô hình quy mô lớn như vậy yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán và song song hóa dữ liệu. TPUs, với hiệu suất và khả năng mở rộng cao của chúng, đã làm cho việc huấn luyện các mô hình này trở nên hiệu quả. Ví dụ, Google đã sử dụng các pod TPU để huấn luyện mô hình BERT, có hàng tỷ tham số, chỉ trong vài ngày.

Khả năng huấn luyện các mô hình quy mô lớn như BERT và GPT trên TPUs đã mở ra những khả năng mới cho các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, như dịch thuật, phân tích cảm xúc, trả lời câu hỏi và tạo ra văn bản.

Chuyển giao học tập và tinh chỉnh

TPUs cũng được sử dụng rộng rãi cho việc chuyển giao học tập và tinh chỉnh các mô hình đã được huấn luyện trước. Chuyển giao học tập liên quan đến việc tận dụng kiến thức học được từ một mô hình đã huấn luyện trước và điều chỉnh nó để áp dụng vào một nhiệm vụ hoặc miền mới. Fine-tuning một mô hình được pre-trained trên TPU có thể đáng kể tăng tốc quá trình training và đạt độ chính xác cao với lượng dữ liệu fine-tuning tối thiểu. TPU đã được sử dụng để fine-tune các mô hình như BERT, GPT và ResNet cho các tác vụ downstream khác nhau, như phân loại cảm xúc, nhận dạng thực thể có tên và phân loại ảnh.

Dung lượng bộ nhớ và băng thông cao của TPU khiến chúng rất phù hợp để xử lý các mô hình pre-trained lớn và hiệu quả xử lý dữ liệu fine-tuning. TPU có thể đáng kể giảm thời gian và tài nguyên cần thiết cho transfer learning và fine-tuning, cho phép các nhà nghiên cứu và thực hành nhanh chóng thích ứng các mô hình với các tác vụ và miền mới.

Tính toán khoa học và mô phỏng

Động lực học chất lỏng tính toán

TPU đã được ứng dụng trong các mô phỏng động lực học chất lỏng tính toán (CFD), bao gồm giải các phương trình toán học phức tạp để mô hình hóa dòng chảy của chất lỏng và truyền nhiệt. Các mô phỏng CFD rất tốn kém về tính toán và yêu cầu các nguồn lực máy tính hiệu suất cao.

TPU có thể tăng tốc các mô phỏng CFD bằng cách hiệu quả thực hiện các phép toán ma trận lớn và tính toán số học liên quan đến việc giải các phương trình cơ bản. Khả năng xử lý song song của TPU cho phép thực hiện nhanh hơn các thuật toán CFD, giảm thời gian cần thiết cho các mô phỏng.

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng TPU để thực hiện các mô phỏng CFD quy mô lớn trong nhiều lĩnh vực như kỹ thuật hàng không, thiết kế ô tô và mô hình hóa môi trường. TPU đã cho phép mô phỏng các kịch bản dòng chảy chất lỏng phức tạp và chi tiết hơn, dẫn đến độ chính xác và hiểu biết được cải thiện.

Mô phỏng động học phân tử

Mô phỏng động học phân tử (MD) được sử dụng để nghiên cứu hành vi và tương tác của các phân tử ở cấp độ nguyên tử. Các mô phỏng MD bao gồm tính toán các lực giữa các nguyên tử và cập nhật vị trí của chúng theo thời gian, yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán.

TPU đã được sử dụng để tăng tốc các mô phỏng MD bằng cách tận dụng. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng TPU để thực hiện các mô phỏng MD quy mô lớn của các protein, sinh phân tử và vật liệu. TPU đã cho phép mô phỏng các hệ thống lớn hơn và thời gian dài hơn, cung cấp những hiểu biết quý giá về động học và tính chất của các hệ phân tử.

Tính toán hóa học lượng tử

Các tính toán hóa học lượng tử liên quan đến việc giải phương trình Schrödinger để xác định cấu trúc điện tử và tính chất của các phân tử. Những tính toán này rất tốn kém về mặt tính toán và yêu cầu các thuật toán số hiệu quả và các nguồn tài nguyên máy tính hiệu suất cao.

TPU đã được sử dụng để tăng tốc các tính toán hóa học lượng tử bằng cách khai thác khả năng nhân ma trận của chúng. Sức mạnh xử lý song song của TPU cho phép thực hiện nhanh hơn các phép toán đại số tuyến tính phức tạp liên quan đến việc giải phương trình Schrödinger.

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng TPU để thực hiện các tính toán hóa học lượng tử quy mô lớn, chẳng hạn như tính toán cấu trúc điện tử, phân tích các quỹ đạo phân tử và mô phỏng động học phân tử ab initio. TPU đã cho phép nghiên cứu các hệ phân tử lớn hơn và mô phỏng chính xác hơn, thúc đẩy lĩnh vực hóa học tính toán.

Các ứng dụng cụ thể trong ngành

Chăm sóc sức khỏe và hình ảnh y tế

TPU đã được ứng dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và hình ảnh y tế, nơi chúng được sử dụng để tăng tốc phân tích và xử lý dữ liệu y tế. Một số trường hợp sử dụng phổ biến bao gồm:

  • Phân tích hình ảnh y tế: TPU có thể được sử dụng để huấn luyện và triển khai các mô hình học sâu cho các nhiệm vụ như phân loại, phân đoạn và phát hiện hình ảnh. Những mô hình này có thể hỗ trợ trong chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị các bệnh trạng khác nhau, chẳng hạn như ung thư, rối loạn thần kinh và bệnh tim mạch.

  • Khám phá thuốc: TPU có thể tăng tốc. Tăng tốc quá trình phát triển thuốc bằng cách cho phép sàng lọc nhanh hơn các thư viện hóa học lớn và dự đoán các tính chất và tương tác của các ứng cử viên thuốc tiềm năng. Các mô hình học máy được đào tạo trên TPU có thể giúp xác định các hợp chất thuốc hứa hẹn và tối ưu hóa thiết kế của chúng.

  • Y học cá nhân hóa: TPU có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu genomic và lâm sàng quy mô lớn để phát triển các chiến lược điều trị cá nhân hóa. Các mô hình học máy có thể xác định các mẫu và mối tương quan trong dữ liệu bệnh nhân, cho phép dự đoán nguy cơ mắc bệnh, đáp ứng với điều trị và lựa chọn liệu pháp tối ưu.

Tài chính và phân tích rủi ro

TPU có ứng dụng trong ngành tài chính, đặc biệt là trong phân tích và mô hình hóa rủi ro. Một số trường hợp sử dụng phổ biến bao gồm:

  • Phát hiện gian lận: TPU có thể được sử dụng để đào tạo và triển khai các mô hình học máy để phát hiện các giao dịch và hoạt động gian lận. Các mô hình này có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu tài chính theo thời gian thực, xác định các mẫu và bất thường chỉ báo gian lận.

  • Đánh giá rủi ro tín dụng: TPU có thể tăng tốc quá trình đào tạo các mô hình học máy để đánh giá rủi ro tín dụng. Các mô hình này có thể phân tích các yếu tố khác nhau, chẳng hạn như lịch sử tín dụng, thu nhập và dữ liệu nhân khẩu học, để dự đoán khả năng mất khả năng trả nợ và hỗ trợ trong các quyết định phê duyệt khoản vay.

  • Tối ưu hóa danh mục đầu tư: TPU có thể được sử dụng để đào tạo và tối ưu hóa các mô hình học máy cho quản lý danh mục đầu tư. Các mô hình này có thể phân tích dữ liệu thị trường, dự đoán giá tài sản và tạo ra các chiến lược đầu tư tối ưu dựa trên các ưu tiên rủi ro và mục tiêu tài chính.

Hệ thống đề xuất và cá nhân hóa

TPU đã được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống đề xuất và ứng dụng cá nhân hóa. Các hệ thống này phân tích dữ liệu và sở thích của người dùng để cung cấp các đề xuất và trải nghiệm cá nhân hóa. Một số trường hợp sử dụng phổ biến bao gồm:

  • Đề xuất thương mại điện tử: TPU có thể được sử dụng để đào tạo và triển khai các mô hình học máy đề xuất sản phẩm cho người dùng dựa trên lịch sử duyệt web và mua hàng của họ.

  • Khuyến nghị nội dung: TPU có thể tăng tốc quá trình huấn luyện các mô hình học máy để khuyến nghị nội dung cá nhân hóa, như phim, nhạc và bài viết. Các mô hình này có thể phân tích sở thích, hành vi và phản hồi của người dùng để cung cấp các gợi ý nội dung phù hợp.

  • Quảng cáo và tiếp thị: TPU có thể được sử dụng để huấn luyện và tối ưu hóa các mô hình học máy cho các chiến dịch quảng cáo và tiếp thị nhắm mục tiêu. Các mô hình này có thể phân tích dữ liệu người dùng, như nhân khẩu học, sở thích và hành vi trực tuyến, để cung cấp quảng cáo và khuyến mãi cá nhân hóa.

Hệ sinh thái và Cộng đồng

Thư viện và Khung công tác liên quan đến TPU

Các thư viện TensorFlow được tối ưu hóa cho TPU

TensorFlow, được phát triển bởi Google, có một hệ sinh thái phong phú các thư viện và công cụ được tối ưu hóa cho TPU. Một số thư viện TensorFlow đáng chú ý cho TPU bao gồm:

  • TensorFlow Hub: Một thư viện để xuất bản, khám phá và tái sử dụng các mô hình được huấn luyện trước được tối ưu hóa cho TPU. Nó cung cấp một bộ sưu tập các mô hình sẵn sàng sử dụng có thể được tinh chỉnh hoặc sử dụng để suy luận trên TPU.

  • Khu vườn mô hình TensorFlow: Một kho lưu trữ các mô hình tiên tiến nhất và các tập lệnh huấn luyện được tối ưu hóa cho TPU. Nó bao gồm các mô hình cho các nhiệm vụ khác nhau, như phân loại hình ảnh, phát hiện vật thể và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

  • Tập dữ liệu TensorFlow: Một thư viện để dễ dàng truy cập và tiền xử lý các tập dữ liệu phổ biến được tối ưu hóa cho TPU. Nó cung cấp một bộ sưu tập các tập dữ liệu sẵn sàng sử dụng có thể được tải và xử lý hiệu quả trên TPU.

JAX (Autograd và XLA) cho TPU

JAX là một thư viện tính toán số học hiệu suất cao kết hợp vi phân tự động (Autograd) với trình biên dịch XLA (Accelerated Linear Algebra). JAX cung cấp một API giống NumPy để viết các tính toán số học và hỗ trợ biên dịch Just-In-Time (JIT) và tự động vector hóa.

JAX có hỗ trợ bản địa cho TPU và có thể biên dịch và chạy hiệu quả các tính toán số học. Tài liệu này cung cấp hỗ trợ cho các thiết bị TPU. Nó cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển viết mã số học hiệu suất cao và tận dụng sức mạnh của TPU cho các tác vụ học máy và tính toán khoa học.

Hỗ trợ TPU trong PyTorch/XLA

PyTorch, một framework học sâu phổ biến khác, có hỗ trợ TPU thông qua dự án PyTorch/XLA. PyTorch/XLA cho phép chạy các mô hình PyTorch trên TPU với những thay đổi mã tối thiểu.

PyTorch/XLA cung cấp một tập hợp các tối ưu hóa và thư viện cụ thể cho TPU, chẳng hạn như gói torch_xla, bao gồm các phiên bản được tối ưu hóa cho TPU của các mô-đun và hàm PyTorch. Nó cho phép người dùng PyTorch tận dụng hiệu suất và khả năng mở rộng của TPU cho các tác vụ huấn luyện và suy luận.

Các dự án nghiên cứu và mã nguồn mở

Các dự án nghiên cứu của Google sử dụng TPU

Google Research đã tích cực sử dụng TPU cho các dự án nghiên cứu khác nhau và đã đóng góp đáng kể vào lĩnh vực học máy và trí tuệ nhân tạo. Một số dự án nghiên cứu đáng chú ý của Google Research sử dụng TPU bao gồm:

  • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Một mô hình ngôn ngữ được tiền huấn luyện đã đạt được kết quả tiên tiến trên nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. BERT được huấn luyện trên TPU và đã được cộng đồng nghiên cứu rộng rãi áp dụng.

  • BigGAN (Big Generative Adversarial Networks): Một mô hình sinh đối kháng quy mô lớn có thể tạo ra ảnh chất lượng cao từ các vector nhiễu. BigGAN được huấn luyện trên TPU và đã thể hiện kết quả ấn tượng trong việc tổng hợp và thao tác ảnh.

  • EfficientNet: Một họ các kiến trúc mạng nơ-ron tích chập đạt độ chính xác tiên tiến trên các tác vụ phân loại ảnh với số lượng tham số và chi phí tính toán đáng kể thấp hơn. Các mô hình EfficientNet được huấn luyện trên TPU và đã được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng thị giác máy tính.

Các mô hình và tập dữ liệu mã nguồn mở cho TPU

Có một số mô hình và tập dữ liệu mã nguồn mở đã được tối ưu hóa cho TPU và được cung cấp cho cộng đồng nghiên cứu. Một số ví dụ đáng chú ý bao gồm:Bao gồm:

  • Các mô hình được huấn luyện trên TPU trên TensorFlow Hub: TensorFlow Hub lưu trữ một bộ sưu tập các mô hình được huấn luyện trước đó đã được tối ưu hóa cho TPU. Các mô hình này bao gồm các tác vụ khác nhau như phân loại hình ảnh, phát hiện vật thể và mô hình hóa ngôn ngữ.

  • Các tập dữ liệu tương thích với TPU trên TensorFlow Datasets: TensorFlow Datasets cung cấp một bộ sưu tập các tập dữ liệu phổ biến đã được tiền xử lý và tối ưu hóa để tải và xử lý hiệu quả trên TPU.

  • Các bộ kiểm tra suất hiệu năng TPU nguồn mở: Có một số bộ kiểm tra suất hiệu năng và đánh giá suất hiệu năng nguồn mở dành cho TPU, chẳng hạn như bộ kiểm tra MLPerf và Hướng dẫn Suất hiệu năng TPU. Các bộ kiểm tra này giúp các nhà nghiên cứu và nhà phát triển đánh giá suất hiệu năng và khả năng mở rộng của các mô hình của họ trên TPU.

Các dự án và đóng góp TPU do cộng đồng dẫn dắt

Cộng đồng TPU đã tích cực đóng góp vào việc phát triển và nâng cao các dự án và công cụ liên quan đến TPU. Một số dự án TPU do cộng đồng dẫn dắt đáng chú ý bao gồm:

  • Các đường ống dẫn huấn luyện dựa trên TPU: Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển đã chia sẻ các đường ống dẫn huấn luyện và kịch bản dựa trên TPU của họ cho các tác vụ khác nhau như phân loại hình ảnh, phát hiện vật thể và mô hình hóa ngôn ngữ. Những đường ống dẫn này là nguồn tài nguyên quý giá để người khác học hỏi và xây dựng dựa trên.

  • Các kiến trúc mô hình được tối ưu hóa cho TPU: Cộng đồng đã đề xuất và triển khai các kiến trúc mô hình được tối ưu hóa cho TPU, tận dụng các khả năng độc đáo của TPU. Những kiến trúc này nhằm đạt được suất hiệu năng và hiệu quả cao hơn so với các mô hình truyền thống.

  • Các hướng dẫn và tài liệu hướng dẫn liên quan đến TPU: Cộng đồng đã tạo ra nhiều hướng dẫn, tài liệu hướng dẫn và bài đăng trên blog cung cấp những hiểu biết và thực tiễn tốt nhất khi làm việc với TPU. Những tài nguyên này giúp những người mới bắt đầu làm quen với TPU và cho phép người dùng có kinh nghiệm tối ưu hóa quy trình làm việc của họ.

Các lựa chọn và đối thủ cạnh tranh khác của TPU

Các bộ gia tốc AI chuyên dụng khác

Trong khi TPU đã thu hút sự chú ý đáng kể, có các bộ gia tốc AI chuyên dụng khác.Cạnh tranh trên thị trường. Một số lựa chọn thay thế đáng chú ý bao gồm:

  • NVIDIA Tensor Cores: Tensor Cores của NVIDIA là các đơn vị chuyên dụng được thiết kế để tăng tốc các phép nhân ma trận và phép tích chập. Chúng có sẵn trong các kiến trúc GPU của NVIDIA, như Volta, Turing và Ampere.

  • Intel Nervana Neural Network Processors (NNPs): NNPs của Intel là các bộ gia tốc AI được thiết kế riêng cho các tải công việc học sâu. Chúng cung cấp hiệu suất và hiệu quả năng lượng cao cho các tác vụ huấn luyện và suy luận.

  • Graphcore Intelligence Processing Units (IPUs): IPUs của Graphcore được thiết kế cụ thể cho các tải công việc học máy và trí tuệ nhân tạo. Chúng cung cấp mật độ tính toán và băng thông bộ nhớ cao để xử lý hiệu quả các mô hình AI phức tạp.

So sánh các tính năng và hiệu suất

Khi so sánh TPU với các bộ gia tốc AI khác, cần xem xét một số yếu tố như:

  • Hiệu suất: TPU đã chứng minh được hiệu suất cao đối với một số tải công việc học máy nhất định, đặc biệt là những công việc liên quan đến các phép nhân ma trận và tích chập lớn. Tuy nhiên, so sánh hiệu suất có thể thay đổi tùy thuộc vào từng tác vụ cụ thể, kiến trúc mô hình và kỹ thuật tối ưu hóa được sử dụng.

  • Tính dễ sử dụng và tích hợp: TPU có tích hợp chặt chẽ với TensorFlow và Google Cloud Platform, giúp người dùng dễ dàng khai thác các khả năng của chúng. Các bộ gia tốc AI khác có thể có mức độ tích hợp và hỗ trợ khác nhau với các framework và nền tảng khác nhau.

  • Chi phí và khả dụng: Chi phí và khả dụng của TPU và các bộ gia tốc AI khác có thể thay đổi tùy thuộc vào nhà cung cấp, khu vực và mô hình sử dụng. Cần xem xét cấu trúc giá cả, khả dụng theo yêu cầu và các ảnh hưởng về chi phí dài hạn khi đánh giá các lựa chọn khác nhau.

  • Hệ sinh thái và sự hỗ trợ của cộng đồng: Sức mạnh của hệ sinh thái và sự hỗ trợ của cộng đồng xung quanh mỗi bộ gia tốc AI có thể ảnh hưởng đến sự sẵn có của các thư viện, công cụ và tài nguyên. TPU có một hệ sinh thái mạnh mẽ.

Hướng phát triển và xu hướng trong tương lai

Các phát triển TPU sắp tới

Lộ trình TPU được đồn đoán hoặc công bố

Google chưa công bố công khai một lộ trình chi tiết về các phát triển TPU trong tương lai. Tuy nhiên, dựa trên xu hướng lịch sử và nhu cầu ngày càng tăng đối với các bộ gia tốc AI, có thể dự đoán rằng Google sẽ tiếp tục đổi mới và cải thiện hiệu suất và khả năng của các TPU.

Một số lĩnh vực tiềm năng tập trung cho các phát triển TPU trong tương lai có thể bao gồm:

  • Tăng cường sức mạnh tính toán và băng thông bộ nhớ: Khi kích thước và độ phức tạp của các mô hình học máy tiếp tục tăng lên, các TPU trong tương lai có thể cung cấp sức mạnh tính toán và băng thông bộ nhớ cao hơn nữa để xử lý các tải công việc đòi hỏi cao này.

  • Cải thiện kết nối và khả năng mở rộng: Cải thiện công nghệ kết nối và khả năng mở rộng của các TPU có thể cho phép tạo ra các cụm TPU lớn hơn và mạnh hơn, tạo điều kiện cho việc đào tạo các mô hình khổng lồ và xử lý các tập dữ liệu lớn hơn nữa.

  • Cải thiện hiệu quả năng lượng: Hiệu quả năng lượng là một yếu tố quan trọng đối với các triển khai AI quy mô lớn. Các TPU trong tương lai có thể tập trung vào việc tối ưu hóa tiêu thụ điện năng và giảm tác động về năng lượng của các tải công việc AI.

Các cải thiện tiềm năng về hiệu suất và hiệu quả

Khi công nghệ TPU tiến bộ, có nhiều lĩnh vực tiềm năng để cải thiện hiệu suất và hiệu quả:

  • Tối ưu hóa kiến trúc: Các cải tiến về kiến trúc TPU, như các đơn vị nhân ma trận được cải thiện, hệ thống bộ nhớ nhanh hơn và chuyển dữ liệu hiệu quả hơn, có thể dẫn đến hiệu suất cao hơn và giảm độ trễ.

  • Tối ưu hóa phần mềm: Các tiến bộ trong công nghệ trình biên dịch, chẳng hạn như XLA, và các kỹ thuật tối ưu hóa cụ thể cho TPU có thể cho phép sử dụng hiệu quả hơn các tài nguyên TPU và cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy.

  • Đào tạo độ chính xác hỗn hợp: Tận dụng đào tạo độ chính xác hỗn hợp.

  • Kỹ thuật tối ưu hóa: Sử dụng các kiểu dữ liệu bfloat16 hoặc float16 có thể giảm yêu cầu băng thông bộ nhớ và cải thiện tốc độ đào tạo, đồng thời vẫn duy trì độ chính xác của mô hình.

  • Tối ưu hóa độ thưa thớt: Khai thác độ thưa thớt trong các mô hình học máy, chẳng hạn như kỹ thuật cắt tỉa và nén, có thể giảm các yêu cầu tính toán và bộ nhớ của TPU, dẫn đến xử lý hiệu quả hơn.

TPU trong Điện toán Đám mây và Điện toán Cạnh

Các dịch vụ và nền tảng đám mây dựa trên TPU

TPU đã trở thành một phần không thể thiếu của các nền tảng và dịch vụ AI dựa trên đám mây. Google Cloud Platform (GCP) cung cấp một loạt các dịch vụ dựa trên TPU, chẳng hạn như:

  • Cloud TPU: Một dịch vụ TPU được quản lý hoàn toàn, cho phép người dùng dễ dàng cung cấp và sử dụng TPU cho các tải công việc học máy của họ. Nó cung cấp một cách đơn giản và có thể mở rộng để truy cập các tài nguyên TPU mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng phần cứng.

  • AI Platform: Một bộ các dịch vụ cho phép người dùng xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy bằng cách sử dụng TPU. Nó cung cấp một môi trường được quản lý cho các quy trình học máy từ đầu đến cuối, từ chuẩn bị dữ liệu đến phục vụ mô hình.

  • AutoML: Một tập hợp các dịch vụ cho phép người dùng đào tạo các mô hình học máy chất lượng cao bằng cách sử dụng TPU mà không cần có nhiều chuyên môn về học máy. AutoML khai thác TPU để tự động đào tạo và tối ưu hóa các mô hình dựa trên dữ liệu do người dùng cung cấp.

Các nhà cung cấp đám mây khác, như Amazon Web Services (AWS) và Microsoft Azure, cũng cung cấp các dịch vụ và nền tảng tương tự như TPU, chẳng hạn như AWS Inferentia và Azure NDv2, cung cấp phần cứng chuyên dụng để tăng tốc các tải công việc học máy.

Tích hợp TPU với các thiết bị cạnh và IoT

TPU chủ yếu được thiết kế cho các môi trường trung tâm dữ liệu và đám mây, nơi chúng có thể tận dụng các kết nối băng thông cao và cơ sở hạ tầng có thể mở rộng. Tuy nhiên, có sự quan tâm ngày càng tăng về việc tích hợp các khả năng tương tự như TPU vào các thiết bị cạnh và ứng dụng Internet of Things (IoT).

Một số kịch bản tiềm năng cho việc tích hợp TPU với các thiết bị cạnh và IoT bao gồm:Các thiết bị GE và IoT bao gồm:

  • Edge AI: Triển khai các mô hình được tối ưu hóa cho TPU trên các thiết bị cạnh, như điện thoại thông minh, camera và cảm biến, để cho phép suy luận và ra quyết định AI trong thời gian thực. Điều này có thể cho phép các ứng dụng như trợ lý thông minh, phương tiện tự hành và tự động hóa công nghiệp.

  • Học tập liên kết: Sử dụng TPU để huấn luyện các mô hình học máy trên các thiết bị cạnh trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu. Học tập liên kết cho phép các mô hình được huấn luyện trên dữ liệu phi tập trung mà không cần thu thập và xử lý dữ liệu tập trung.

  • Xử lý dữ liệu IoT: Sử dụng TPU để xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu được tạo ra bởi các thiết bị IoT trong thời gian thực. TPU có thể tăng tốc các tác vụ như phát hiện bất thường, bảo trì dự đoán và kết hợp cảm biến.

Tuy nhiên, việc tích hợp TPU vào các thiết bị cạnh và ứng dụng IoT đi kèm với những thách thức, như tiêu thụ điện năng, kích thước và chi phí. Các nỗ lực nghiên cứu và phát triển đang diễn ra nhằm giải quyết những thách thức này và cho phép triển khai các khả năng tương tự TPU trong các môi trường có tài nguyên hạn chế.

Ảnh hưởng đối với AI và Học máy

Tác động của TPU đối với sự tiến bộ của nghiên cứu AI

TPU đã có tác động đáng kể đến sự tiến bộ của nghiên cứu AI bằng cách cho phép các nhà nghiên cứu huấn luyện và thử nghiệm với các mô hình học máy quy mô lớn. Một số ảnh hưởng chính bao gồm:

  • Tăng tốc huấn luyện mô hình: TPU đã giảm đáng kể thời gian cần thiết để huấn luyện các mô hình học máy phức tạp, cho phép các nhà nghiên cứu lặp lại nhanh hơn và khám phá các ý tưởng mới một cách hiệu quả hơn. Điều này đã dẫn đến sự tiến bộ nhanh chóng trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và mô hình sinh.

  • Các mô hình lớn hơn và mạnh mẽ hơn: TPU đã cho phép huấn luyện các mô hình khổng lồ với hàng tỷ tham số, chẳng hạn như GPT-3 và BERT. Những mô hình quy mô lớn này đã đạt được hiệu suất đáng kể trên một loạt các nhiệm vụ và đã mở rộng giới hạn của những gì có thể đạt được với AI.

  • Các hướng nghiên cứu mới: Các khả năng của TPU đã... Các công trình nghiên cứu mới đã mở ra các hướng nghiên cứu mới, chẳng hạn như học không giám sát, học tự giám sát và học đa nhiệm. Các nhà nghiên cứu bây giờ có thể khám phá các kiến trúc và kỹ thuật đào tạo mới lạ, tận dụng những điểm mạnh độc đáo của TPU.

Dân chủ hóa trí tuệ nhân tạo thông qua các tài nguyên TPU có sẵn

TPU đã đóng vai trò trong việc dân chủ hóa trí tuệ nhân tạo bằng cách làm cho các nguồn lực máy tính hiệu suất cao trở nên dễ tiếp cận hơn với các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và tổ chức. Một số cách mà TPU đã góp phần vào việc dân chủ hóa trí tuệ nhân tạo bao gồm:

  • Các dịch vụ TPU dựa trên đám mây: Các nền tảng đám mây như Google Cloud Platform đã làm cho TPU trở nên dễ tiếp cận với người dùng thông qua các dịch vụ được quản lý hoàn toàn. Điều này đã làm giảm rào cản gia nhập đối với các cá nhân và tổ chức không có đủ nguồn lực để đầu tư vào phần cứng AI chuyên dụng.

  • Các mô hình và tập dữ liệu nguồn mở: Sự sẵn có của các mô hình và tập dữ liệu nguồn mở được tối ưu hóa cho TPU đã cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển xây dựng trên các công việc hiện có và tăng tốc các dự án của riêng họ. Điều này đã thúc đẩy sự hợp tác và chia sẻ kiến thức trong cộng đồng AI.

  • Các tài nguyên giáo dục và hướng dẫn: Cộng đồng TPU đã tạo ra một lượng lớn các tài nguyên giáo dục, hướng dẫn và sách hướng dẫn giúp mọi người học về TPU và cách sử dụng chúng một cách hiệu quả cho các tải trọng công việc AI. Điều này đã giúp người mới bắt đầu dễ dàng hơn trong việc bắt đầu với TPU và đóng góp vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Kết luận

Tóm tắt các điểm chính

Trong bài viết này, chúng tôi đã khám phá thế giới của Tensor Processing Units (TPU) và tác động của chúng đối với lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy. Chúng tôi đã bao gồm các điểm chính sau:

  • TPU là những bộ gia tốc AI chuyên dụng do Google phát triển để tăng tốc các tải trọng học máy, đặc biệt là những tải trọng liên quan đến các phép nhân ma trận lớn và tích chập.

  • TPU đã phát triển qua nhiều thế hệ, mỗi thế hệ đều mang lại những cải tiến đáng kể về hiệu suất, hiệu quả và khả năng.

  • Kiến trúc của TPU.

  • TPU đã được sử dụng rộng rãi để huấn luyện và suy luận các mạng nơ-ron sâu, cho phép đạt được những bước tiến đột phá trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và mô hình sinh.

  • TPU đã được ứng dụng vượt ra ngoài học máy, bao gồm cả tính toán khoa học, mô phỏng và các trường hợp sử dụng cụ thể của ngành như chăm sóc sức khỏe, tài chính và hệ thống đề xuất.

  • Hệ sinh thái và cộng đồng xung quanh TPU đã phát triển đáng kể, với sự phát triển của các thư viện, khung công tác và dự án nguồn mở được tối ưu hóa cho TPU.

  • TPU đã góp phần dân chủ hóa trí tuệ nhân tạo bằng cách làm cho các nguồn tài nguyên máy tính hiệu suất cao trở nên dễ tiếp cận hơn thông qua các dịch vụ dựa trên đám mây và các nguồn lực mã nguồn mở.

Ý nghĩa của TPU trong bối cảnh phần cứng trí tuệ nhân tạo

TPU đã trở thành một nhân tố chính trong bối cảnh phần cứng trí tuệ nhân tạo, cùng với các gia tốc chuyên dụng khác như GPU và FPGA. Ý nghĩa của TPU nằm ở khả năng cung cấp hiệu suất và hiệu quả cao cho các tải trọng học máy, đặc biệt là quy mô lớn.

TPU đã chứng minh được giá trị của chúng trong việc tăng tốc quá trình huấn luyện và suy luận các mô hình học máy quy mô lớn, giảm thời gian và chi phí liên quan đến các nhiệm vụ này. Chúng đã cho phép các nhà nghiên cứu và tổ chức mở rộng giới hạn của những gì có thể với trí tuệ nhân tạo, dẫn đến những bước tiến mới và đổi mới.

Hơn nữa, TPU đã góp phần dân chủ hóa trí tuệ nhân tạo bằng cách làm cho các nguồn tài nguyên máy tính hiệu suất cao trở nên dễ tiếp cận hơn thông qua các dịch vụ dựa trên đám mây và các nguồn lực mã nguồn mở. Điều này đã giảm rào cản gia nhập cho các cá nhân và tổ chức muốn tận dụng trí tuệ nhân tạo trong các dự án và ứng dụng của họ.

Triển vọng và tiềm năng trong tương lai của TPU

Triển vọng trong tương lai của TPU là rất hứa hẹn, khi nhu cầu về các gia tốc trí tuệ nhân tạo tiếp tục tăng lên. Khi mac.Khi các mô hình học máy trở nên lớn hơn và phức tạp hơn, nhu cầu về phần cứng chuyên dụng như TPU sẽ chỉ tăng lên.

Chúng ta có thể mong đợi những tiến bộ tiếp theo trong công nghệ TPU, với những cải tiến về hiệu suất, hiệu quả và khả năng. Điều này có thể bao gồm công suất tính toán cao hơn, hệ thống bộ nhớ nhanh hơn, các kết nối được cải thiện và chuyển dữ liệu hiệu quả hơn.

TPU có khả năng đóng vai trò quan trọng trong việc cho phép các bước đột phá mới trong nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Chúng sẽ tiếp tục là một thành phần then chốt để huấn luyện và triển khai các mô hình học máy quy mô lớn, mở rộng ranh giới của những gì có thể đạt được với trí tuệ nhân tạo.

Hơn nữa, việc tích hợp TPU với điện toán đám mây và các thiết bị cạnh biên mở ra những khả năng mới cho việc triển khai và suy luận trí tuệ nhân tạo. Các dịch vụ và nền tảng đám mây dựa trên TPU sẽ giúp các tổ chức dễ dàng hơn trong việc tận dụng trí tuệ nhân tạo trong các ứng dụng của họ, trong khi tích hợp TPU với các thiết bị cạnh biên và IoT sẽ cho phép suy luận và ra quyết định trí tuệ nhân tạo trong thời gian thực.

Tóm lại, Tensor Processing Units đã cách mạng hóa lĩnh vực phần cứng trí tuệ nhân tạo, cung cấp hiệu suất và hiệu quả cao cho các tải công việc học máy. Khi trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển và trở nên phổ biến hơn, TPU sẽ vẫn là một thành phần then chốt trong việc cho phép các nhà nghiên cứu và tổ chức khai thác trọn vẹn tiềm năng của trí tuệ nhân tạo.

Deep Learning Multiple GpusLora Ai