Interested Article - Тензорный процессор Google
- 2020-02-10
- 2
Тензорный процессор Google ( англ. Google Tensor Processing Unit, Google TPU ) — тензорный процессор, относящийся к классу нейронных процессоров , являющийся специализированной интегральной схемой , разработанной корпорацией Google и предназначенной для использования с библиотекой машинного обучения TensorFlow . Представлен в 2016 году на конференции Google I/O , при этом утверждалось, что устройства к тому моменту уже использовались внутри корпорации Google более года .
По сравнению с графическими процессорами , рассчитан на более высокий объём вычислений с пониженной точностью (например, всего 8-разрядную точность ) при более высокой производительности на ватт и отсутствии модуля для растризации и текстурных блоков .
Утверждается, что тензорные процессоры применялись в серии игр в го программы AlphaGo против Ли Седоля и в следующих подобных поединках . Также корпорация применила тензорные процессоры для обработки фотографий Google Street View на предмет извлечения текста, сообщалось, что весь объём обработан менее чем за пять дней. В Google Фото один тензорный процессор может обрабатывать более 100 миллионов фотографий в день. Также устройство применяется для самообучающейся системы RankBrain , обрабатывающей отклики поисковой системы Google .
Устройство реализовано как матричный умножитель для 8-разрядных чисел, управляемый CISC -инструкциями центрального процессора по шине PCIe 3.0 . Изготавливается по технологии 28 нм, тактовая частота составляет 700 МГц и имеет тепловую расчётную мощность 28—40 Вт. Оснащается 28 Мбайт встроенной оперативной памяти и 4 Мбайт 32-разрядных аккумуляторов , накапливающих результаты в массивах из 8-битных множителей, организованных в матрицу размером 256×256. Инструкции устройства передают данные на узел или получают их из него, выполняют матричные умножения или свёртки . В такт может производиться 65536 умножений на каждой матрице; в секунду — до 92 трлн .
Характеристики разных поколений тензорных процессоров
TPU v1 | TPU v2 | TPU v3 | TPU v4 | TPU v5e | |
---|---|---|---|---|---|
Дата выхода | 2016 | 2017 | 2018 | 2021 | 2023 |
Технологический процесс | 28 нм | 16 нм | 16 нм | 7 нм | |
Размер чипа (мм 2 ) | 331 | < 625 | < 700 | < 400 | |
Встроенная память (Мб) | 28 | 32 | 32 | 144 | |
Тактовая частота (МГц) | 700 | 700 | 940 | 1050 | |
Оперативная память | 8 Гб DDR3 | 16 Гб HBM | 32 Гб HBM | 32 Гб HBM | HBM2 |
Пропускная способность памяти | 34 Гб/с | 600 Гб/с | 900 Гб/с | 1200 Гб/с | |
Тепловая схема питания (Вт) | 75 | 280 | 220 | 170 | |
TOPS ( Трлн. операций в секунду ) | 23 | 45 | 123 | 275 | |
TOPS/Вт | 0.31 | 0.16 | 0.56 | 1.62 |
Примечания
-
↑
.
TechRadar
(англ.)
.
из оригинала
26 февраля 2022
. Дата обращения:
19 января 2017
.
{{ cite news }}
: Указан более чем один параметр|accessdate=
and|access-date=
( справка ) - ↑ Jouppi, Norm (англ.) . Google Cloud Platform Blog . Google (18 мая 2016). Дата обращения: 22 января 2017. 18 мая 2016 года.
- Armasu, Lucian . Tom's Hardware (19 мая 2016). Дата обращения: 26 июня 2016.
- на YouTube , начиная с 6:03:10 (23 мая 2017)
- Norman P. Jouppi et al. (англ.) . Дата обращения: 24 мая 2017. 3 июля 2017 года. (44th International Symposium on Computer Architecture (ISCA), 2017)
- Ian Cutress (2017-08-22). (англ.) . AnandTech. из оригинала 23 августа 2017 . Дата обращения: 23 августа 2017 .
-
Jouppi, Norman P.; Yoon, Doe Hyun; Ashcraft, Matthew; Gottscho, Mark (June 14, 2021).
(PDF)
. International Symposium on Computer Architecture. Valencia, Spain.
doi
:
.
ISBN
978-1-4503-9086-6
.
(PDF)
из оригинала
9 июня 2021
. Дата обращения:
12 марта 2023
.
{{ cite conference }}
: Неизвестный параметр|deadlink=
игнорируется (|url-status=
предлагается) ( справка ) - ↑ (англ.) . Google Cloud . Дата обращения: 11 декабря 2022. 11 декабря 2022 года.
- Kennedy, Patrick (2017-08-22). . Serve The Home. из оригинала 23 ноября 2021 . Дата обращения: 23 августа 2017 .
- (рус.) . iXBT.com (19 мая 2017). Дата обращения: 3 октября 2023. 2 октября 2022 года.
- (рус.) . Overclockers.ru (9 мая 2018). Дата обращения: 3 октября 2023. 3 ноября 2023 года.
- от 12 марта 2023 на Wayback Machine , retrieved 2020-08-06.
- (рус.) . ServerNews.ru (30 августа 2023). Дата обращения: 3 октября 2023. 20 сентября 2023 года.
- (англ.) . Google Cloud (29 августа 2023). Дата обращения: 3 октября 2023. 20 сентября 2023 года.
Ссылки
- 2020-02-10
- 2